Định nghĩa pipeline dự báo

Bây giờ bạn sẽ định nghĩa mô hình dự báo và các tham số cho pipeline MLForecast. Bước này sẽ chuẩn bị cấu hình mô hình dùng cho dự báo chuỗi thời gian trong pipeline.

Bài tập này là một phần của khóa học

Thiết kế Pipeline Dự báo cho Môi trường Production

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

Import LGBMRegressor từ lightgbm.
Khởi tạo mô hình LGBMRegressor với 100 estimators và learning rate 0.05.
Tạo một dictionary tên params bao gồm tần suất ("h"), các độ trễ (lags) (1-24), và các đặc trưng ngày-giờ ("month", "day", "dayofweek", "week", và "hour").

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Import LGBMRegressor from lightgbm
from ____ import ____

# Instantiate the model
model = ____(n_estimators=____, learning_rate=____)

# Set the model parameters
params = {
  "freq": "____",
  "lags": list(range(____, ____)),
  "date_features": ["month", "day", "____", "____", "hour"]
}

Chỉnh sửa và Chạy Mã