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

Cvičení

Měření výkonu modelu

Teď, když jsme natrénovali naši neuronovou síť, pojďme se podívat na výkon modelu a zjistit, jak dobře predikuje nové hodnoty. Na rozdíl od modelů z sklearn zde není žádná vestavěná metoda .score(), takže použijeme funkci r2_score() z sklearn.metrics. Ta vypočítá skóre R\(^2\) na základě argumentů (y_true, y_predicted). Predikce také znovu vykreslíme oproti skutečným hodnotám — jakmile implementujeme vlastní ztrátovou funkci, získáme zajímavé výsledky.

Pokyny

100 XP
  • Získej predikce z modelu model_1 na škálovaných testovacích datech (scaled_test_features a test_targets).
  • Vypiš skóre R\(^2\) na testovací sadě (test_targets a test_preds).
  • Vykresli test_preds oproti test_targets jako bodový graf pomocí plt.scatter().