Kreuzvalidierung und Bestimmtheitsmaß

Die Kreuzvalidierung ist ein wichtiger Ansatz, um ein Modell zu bewerten. Sie maximiert die Menge der Daten, die dem Modell zur Verfügung stehen, da das Modell mit allen verfügbaren Daten nicht nur trainiert, sondern auch getestet wird.

In dieser Übung erstellst du ein Modell für die lineare Regression und bewertest durch eine 6-fache Kreuzvalidierung seine Genauigkeit bei der Vorhersage von Umsätzen infolge von Werbeausgaben in sozialen Medien. Am Ende lässt du die erzielte Leistung für alle sechs Teilmengen anzeigen.

Der Datensatz sales_df wurde bereits geladen und in y für die Zielvariable und X für die Merkmale aufgeteilt. LinearRegression wurde aus sklearn.linear_model importiert.

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Überwachtes Lernen mit scikit-learn

Anleitung zur Übung

Importiere KFold und cross_val_score.
Erstelle kf, indem du KFold() aufrufst und dabei die Anzahl der Teilmengen (Splits) auf 6, shuffle auf True und den Startwert (Seed) auf 5 setzt.
Führe eine Kreuzvalidierung mit reg für X und y durch und übergib kf an cv.
Gib cv_scores aus.

Interaktive Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Import the necessary modules
from ____.____ import ____, ____

# Create a KFold object
kf = ____(n_splits=____, shuffle=____, random_state=____)

reg = LinearRegression()

# Compute 6-fold cross-validation scores
cv_scores = ____(____, ____, ____, cv=____)

# Print scores
print(____)

Code bearbeiten und ausführen

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Überwachtes Lernen mit scikit-learn

Mittlere SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad

4.8+

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In diesem Kapitel werden Klassifikationsprobleme vorgestellt und du erfährst, wie du sie mit Techniken des überwachten Lernens lösen kannst. Du lernst, wie du Daten in Trainings- und Testmengen aufteilst, ein Modell anpasst, Vorhersagen erstellst und die Genauigkeit auswertest. Du entdeckst den Zusammenhang zwischen der Komplexität und Leistung von Modellen und wendest das Gelernte auf einen Beispieldatensatz an, um die mögliche Abwanderung von Kunden eines Telekommunikationsunternehmens vorherzusagen.

Exercise 1: Maschinelles Lernen mit scikit-learn Exercise 2: Binäre Klassifikation Exercise 3: Arbeitsablauf beim überwachten Lernen Exercise 4: Klassifikationsbeispiel Exercise 5: Nächste-Nachbarn-Klassifikation: Anpassung Exercise 6: Nächste-Nachbarn-Klassifikation: Vorhersage Exercise 7: Messung der Modellleistung Exercise 8: Zerlegung in Trainings-/Testdaten und Berechnung der Korrektklassifikationsrate Exercise 9: Überanpassung und Unteranpassung Exercise 10: Visualisierung der Modellkomplexität

In diesem Kapitel lernst du die Vorgehensweise bei der Regression kennen und erstellst Modelle zur Vorhersage von Umsätzen anhand eines Datensatzes zu Werbeausgaben. Dabei wendest du die lineare Regression an und nutzt gängige Leistungskennzahlen wie das Bestimmtheitsmaß und den RMSE-Wert. Außerdem führst du eine k-fache Kreuzvalidierung durch und regularisierst Regressionsmodelle, um das Risiko einer Überanpassung zu verringern.

Exercise 1: Einführung in die Regression Exercise 2: Erstellung von Merkmalen Exercise 3: Nutzung eines Modells für die lineare Regression Exercise 4: Visualisierung des Modells für die lineare Regression Exercise 5: Grundlagen der linearen Regression Exercise 6: Anpassung und Vorhersagen bei der Regression Exercise 7: Leistung des Modells bei der Regression Exercise 8: Kreuzvalidierung Exercise 9: Kreuzvalidierung und Bestimmtheitsmaß

Aktuelle Übung

Exercise 10: Analyse von Kennzahlen bei der Kreuzvalidierung Exercise 11: Regularisierte Regression Exercise 12: Regularisierte Regression: Ridge Exercise 13: Lasso-Regression und Wichtigkeit von Merkmalen

Nachdem du verschiedene Modelle trainiert hast, lernst du jetzt, wie du ihre Leistung bewerten kannst. Dazu werden in diesem Kapitel verschiedene Kennzahlen und ein Visualisierungsverfahren vorgestellt, um die Ergebnisse von Klassifikationsmodellen mit scikit-learn auszuwerten. Außerdem geht es um die Optimierung von Hyperparametern, um dadurch die Leistung von Klassifikations- und Regressionsmodellen weiter zu verbessern.

Exercise 1: Wie gut ist dein Modell?Exercise 2: Auswahl einer geeigneten primären Kennzahl Exercise 3: Bewertung eines Klassifikators zur Diabetesvorhersage Exercise 4: Logistische Regression und die ROC-Kurve Exercise 5: Nutzung eines Modells für die logistische Regression Exercise 6: Die ROC-Kurve Exercise 7: ROC AUC Exercise 8: Hyperparameter-Optimierung Exercise 9: Hyperparameter-Optimierung mit GridSearchCV Exercise 10: Hyperparameter-Optimierung mit RandomizedSearchCV

In diesem Kapitel lernst du, wie du fehlende Werte korrigierst, kategoriale Daten in numerische Werte umwandelst, Daten skalierst, mehrere Modelle für überwachtes Lernen gleichzeitig auswertest und Pipelines zur Workflow-Optimierung erstellst.

Exercise 1: Vorverarbeitung von Daten Exercise 2: Erstellung von Dummy-Variablen Exercise 3: Regression mit kategorialen Merkmalen Exercise 4: Umgang mit fehlenden Daten Exercise 5: Verwerfen von fehlenden Daten Exercise 6: Pipeline zur Vorhersage von Genres: Teil 1 Exercise 7: Pipeline zur Vorhersage von Genres: Teil 2 Exercise 8: Zentrierung und Skalierung Exercise 9: Zentrierung und Skalierung für die Regression Exercise 10: Zentrierung und Skalierung für die Klassifikation Exercise 11: Evaluierung mehrerer Modelle Exercise 12: Visualisierung der Leistung von Regressionsmodellen Exercise 13: Vorhersagen für die Testdaten Exercise 14: Visualisierung der Leistung von Klassifikationsmodellen Exercise 15: Pipeline zur Vorhersage der Songpopularität Exercise 16: Glückwunsch!