1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Machine Learning cho Tài chính bằng Python
Connected

Bài tập

Một mô hình gradient boosting

Bây giờ chúng ta sẽ huấn luyện một mô hình gradient boosting (GB). Có người ví von mô hình tuyến tính giống như một chiếc Toyota Camry, còn GB thì như trực thăng Black Hawk. GB có tiềm năng vượt trội so với random forests, nhưng không phải lúc nào cũng vậy. Điều này được gọi là định lý no free lunch, nghĩa là với mỗi bài toán bạn nên thử nhiều mô hình khác nhau.

GB giống với các mô hình random forest, nhưng điểm khác là cây được xây dựng tuần tự. Ở mỗi vòng lặp, cây tiếp theo sẽ khớp vào phần dư (residual) của cây trước đó để cải thiện độ khớp.

Hiện tại chúng ta sẽ không dò tìm hyperparameter — phần này đã được làm sẵn cho bạn.

Hướng dẫn

100 XP
  • Tạo một đối tượng GradientBoostingRegressor với các hyperparameter đã được thiết lập sẵn.
  • Fit mô hình gbr với train_features và train_targets.
  • In ra điểm số cho tập đặc trưng và mục tiêu của cả huấn luyện và kiểm tra.