定义 GB 回归器
现在，您将回到上一章介绍过的 Bike Sharing Demand 数据集。回顾一下，您的任务是使用 Washington, D.C. 的 Capital Bikeshare 项目的历史天气数据来预测自行车租赁需求。为此，您将使用梯度提升回归器。
第一步，请先实例化一个梯度提升回归器。您将在下一个练习中对其进行训练。
本练习是课程的一部分
Python 树模型机器学习
练习说明
从
sklearn.ensemble导入GradientBoostingRegressor。通过设置以下参数来实例化一个梯度提升回归器：
将
max_depth设为 4将
n_estimators设为 200
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
____
# Instantiate gb
gb = ____(____=____,
____=____,
random_state=2)