使用 SGB 进行回归

与上一课的练习一样，您将继续使用 Bike Sharing Demand 数据集。在接下来的练习中，您将使用随机梯度提升来解决这个自行车数量的回归问题。

本练习是课程的一部分

Python 树模型机器学习

练习说明

实例化一个随机梯度提升回归器（SGBR），并设置：
- 将 max_depth 设为 4，n_estimators 设为 200，
- 将 subsample 设为 0.9，
- 将 max_features 设为 0.75。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# Import GradientBoostingRegressor
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor

# Instantiate sgbr
sgbr = ____(max_depth=____, 
            subsample=____,
            max_features=____,
            n_estimators=____,
            random_state=2)

编辑并运行代码