Začněte nyníZačněte zdarma

Líné předpovědi

Model, který jsi trénoval/a minule, byl dobrý – ale s několika dalšími průchody trénovacími daty by mohl být ještě lepší. A bylo by škoda nechat hotový model ladem, takže ho využij k předpovědím na jiném datasetu, než na kterém jsi trénoval/a.

Nenatrénovaná verze modelu z předchozího cvičení je v prostředí dostupná jako dask_model. Trénovací data ve formě Dask DataFrames jsou k dispozici jako dask_X a dask_y.

Toto cvičení je součástí kurzu

Parallel Programming with Dask in Python

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Vytvoř cyklus for a použij ho k natrénování modelu dask_model na datech dask_X a dask_y celkem 5krát.
  • Pomocí natrénovaného modelu vygeneruj předpovědi pro vstupní proměnné dask_X.
  • Tyto předpovědi vypočítej s použitím výchozího scheduleru.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Loop over the training data 5 times
____:
	dask_model.____

# Use your model to make predictions
y_pred_delayed = ____

# Compute the predictions
y_pred_computed = ____

print(y_pred_computed)
Upravit a spustit kód