1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Machine Learning for Finance in Python
Connected

Cvičení

Vyhodnocení výkonu modelu

A jako vždy na závěr chceme vyhodnotit výkon našeho nejlepšího modelu a zjistit, jak dobře nebo špatně si vede. Ideální by bylo provést back-testing, ale to je složitý proces, který v tomto kurzu nemáme prostor probírat.

Skóre R\(^2\) jsme už viděli – teď se podívejme na bodový graf předpovědí oproti skutečným výsledkům pomocí matplotlib. Dokonalé předpovědi by tvořily diagonální přímku z levého dolního do pravého horního rohu.

Pokyny

100 XP
  • Použij nejlepší hodnotu max_features pro RandomForestRegressor (rfr), kterou jsme našli v předchozím cvičení (byla to 4).
  • Vytvoř předpovědi pomocí modelu pro train_features a test_features.
  • Vykresli bodový graf skutečných cílových hodnot (train/test_targets) oproti předpovědím (train/test_predictions) a jednotlivé datové sady pojmenuj train a test.