1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Machine Learning для фінансів у Python
Connected

Вправа

Модель gradient boosting

Тепер навчимо модель gradient boosting (GB). Як влучно зауважили в одній статті (https://blog.kaggle.com/2017/01/23/a-kaggle-master-explains-gradient-boosting/), лінійна модель — це наче Toyota Camry, а GB — мов гелікоптер Black Hawk. GB може перевершити випадкові ліси, але не завжди. Це відповідає теоремі про відсутність безкоштовного обіду: для кожної задачі варто спробувати кілька різних моделей.

GB подібний до моделей випадкового лісу, але різниця в тому, що дерева будуються послідовно. На кожній ітерації наступне дерево апроксимує залишкові помилки попереднього дерева, щоб поліпшити підгонку.

Поки що ми не шукатимемо значення гіперпараметрів — це вже зроблено за вас.

Інструкції

100 XP
  • Створіть об'єкт GradientBoostingRegressor із гіперпараметрами, які вже задані для вас.
  • Навчіть модель gbr на train_features та train_targets.
  • Виведіть оцінки для тренувальних і тестових ознак та цільових змінних.