<jupyter_start><jupyter_text>Decision Tree<jupyter_code>run_model(DecisionTreeRegressor(max_depth=5),cat_feats)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Random Forest<jupyter_code>model=RandomForestRegressor(max_depth=5, n_estimators=50,random_state=0)
run_model(model,cat_feats)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>XGBoost<jupyter_code>xgb_params={
    'max_depth':5,
    'n_estimators':50,
    'learning_rate':0.1,
    'seed':0
}
model=xgb.XGBRegressor(**xgb_params)
run_model(model,cat_feats)
m=model
m.fit(X,y)

imp=PermutationImportance(m,random_state=0).fit(X,y)
eli5.show_weights(imp, feature_names=cat_feats)
feats=[
'param_napęd__cat',
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'feature_wspomaganie-kierownicy__cat',
'param_model-pojazdu__cat',
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'feature_system-start-stop__cat',
'feature_asystent-pasa-ruchu__cat',
'feature_czujniki-parkowania-przednie__cat',
'feature_łopatki-zmiany-biegów__cat',
'feature_regulowane-zawieszenie__cat'
]
model=xgb.XGBRegressor(**xgb_params)
run_model(model,feats)
df['param_napęd'].unique()
df['param_rok-produkcji'].unique()
df['param_rok-produkcji']=df['param_rok-produkcji'].map(lambda x: -1 if str(x)=='None' else int(x))

feats=[
'param_napęd__cat',
'param_rok-produkcji',
'param_stan__cat',
'param_skrzynia-biegów__cat',
'param_faktura-vat__cat',
'param_moc__cat',
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'feature_regulowane-zawieszenie__cat'
]

run_model(xgb.XGBRegressor(**xgb_params),feats)
df['param_moc'].unique()
df['param_moc']=df['param_moc'].map(lambda x: -1 if str(x)=='None' else     int(x.split(' ')[0]))
feats=[
'param_napęd__cat',
'param_rok-produkcji',
'param_stan__cat',
'param_skrzynia-biegów__cat',
'param_faktura-vat__cat',
'param_moc',
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'feature_kamera-cofania__cat',
'param_typ__cat',
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'seller_name__cat',
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'param_model-pojazdu__cat',
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'feature_asystent-pasa-ruchu__cat',
'feature_czujniki-parkowania-przednie__cat',
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'feature_regulowane-zawieszenie__cat'
]

run_model(xgb.XGBRegressor(**xgb_params),feats)
df['param_pojemność-skokowa'].unique()
df['param_pojemność-skokowa']=df['param_pojemność-skokowa'].map(lambda x: -1 if str(x)=='None' else     int(x.split('cm')[0].replace(' ','')))
feats=[
'param_napęd__cat',
'param_rok-produkcji',
'param_stan__cat',
'param_skrzynia-biegów__cat',
'param_faktura-vat__cat',
'param_moc',
'param_marka-pojazdu__cat',
'feature_kamera-cofania__cat',
'param_typ__cat',
'param_pojemność-skokowa',
'seller_name__cat',
'feature_wspomaganie-kierownicy__cat',
'param_model-pojazdu__cat',
'param_wersja__cat',
'param_kod-silnika__cat',
'feature_system-start-stop__cat',
'feature_asystent-pasa-ruchu__cat',
'feature_czujniki-parkowania-przednie__cat',
'feature_łopatki-zmiany-biegów__cat',
'feature_regulowane-zawieszenie__cat'
]

run_model(xgb.XGBRegressor(**xgb_params),feats)
! git config --global user.email "<EMAIL>"
! git config --global user.name "Robert"

!git add day4.ipynb
!git commit -m "add xgboost"<jupyter_output><empty_output>
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