Různé metody dělení na chunky
Chunk představuje jeden datový bod ve výsledcích monitorování. Připomeňme si, že existují tři metody dělení dat na chunky: podle času, velikosti nebo počtu chunků.
V tomto cvičení rozdělíš data na chunky a vizualizuješ výsledky algoritmu CBPE pro dataset US Census, a to pomocí metod založených na velikosti a počtu chunků.
Knihovna nannyml je už naimportovaná.
Toto cvičení je součástí kurzu
Monitoring Machine Learning in Python
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
reference, analysis, analysis_gt = ____.____()
# Initialize the CBPE algorithm
cbpe = nannyml.CBPE(
y_pred_proba='predicted_probability',
y_pred='prediction',
y_true='employed',
metrics = ['roc_auc', 'accuracy'],
problem_type = 'classification_binary',
____ = ____,
)
cbpe = cbpe.fit(reference)
estimated_results = cbpe.estimate(analysis)
estimated_results.plot().show()