Začněte nyníZačněte zdarma

Porovnání odhadovaného a realizovaného výkonu

Teď, když víš, jak funguje výpočet výkonu, je tvým úkolem vypočítat realizovaný výkon modelu pro předpověď spropitného na datasetu NYC green taxi.

Referenční a analytická sada jsou již načteny a uloženy v proměnných reference a analysis.

Výsledky z algoritmu DLE pro předpověď spropitného jsou navíc uloženy v proměnné estimated_results.

Toto cvičení je součástí kurzu

Monitoring Machine Learning in Python

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Při inicializaci kalkulátoru nastav typ problému na regression.
  • Přizpůsob kalkulátor referenčním datům a vypočítej výkon pro analytickou sadu.
  • Zobraz srovnávací graf mezi realized_results a estimated_results pomocí metody compare().

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Intialize the calculator
calculator = nannyml.PerformanceCalculator(
    y_true='tip_amount',
    y_pred='y_pred',
    chunk_period='d',
  	metrics=['mae'],
    timestamp_column_name='lpep_pickup_datetime',
    problem_type=____)

# Fit the calculator
calculator.fit(____)
realized_results = calculator.____(____)

# Show comparison plot for realized and estimated performance
____.____(____).plot().show()
Upravit a spustit kód