训练一个简单模型
正如您所判断的，这是一个回归问题。现在您可以开始构建模型，以便后续提交。不过这一次，不再像幻灯片中那样使用最简单的线性回归模型，而是来训练一个开箱即用的随机森林模型。
您将使用 scikit-learn 库中的 RandomForestRegressor 类。
您的目标是用默认参数在 "store" 和 "item" 特征上训练一个随机森林模型。
本练习是课程的一部分
用 Python 赢下 Kaggle 竞赛
练习说明
- 使用
pandas读取训练数据。 - 创建一个随机森林对象。
- 在 "store" 和 "item" 特征上训练随机森林模型，并将 "sales" 作为目标变量。
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 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['____'])