訓練一個簡單模型
如同你判斷的，這是一個迴歸問題。接下來你要建立模型，準備之後要送出的結果。不過這次不要像投影片示範的那樣用最簡單的線性迴歸模型，我們來建立一個開箱即用的隨機森林模型。
你會使用 scikit-learn 函式庫中的 RandomForestRegressor 類別。
你的目標是用預設參數，在「store」與「item」這兩個特徵上訓練一個隨機森林模型。
本練習屬於課程
用 Python 拿下 Kaggle 競賽
練習說明
- 使用
pandas讀取訓練資料。 - 建立一個隨機森林物件。
- 以「sales」為目標變數，在「store」與「item」這兩個特徵上訓練隨機森林模型。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
# Read the train data
train = ____.____('train.csv')
# Create a Random Forest object
rf = ____()
# Train a model
rf.fit(X=train[['store', ____]], y=train['____'])