Predecir en el conjunto de pruebas

En el último ejercicio, la regresión lineal y la cresta parecían producir resultados similares. Sería adecuado seleccionar cualquiera de esos modelos; sin embargo, puedes comprobar el rendimiento predictivo en el conjunto de pruebas para ver si alguno de ellos puede superar al otro.

Utilizarás el error cuadrático medio (RMSE) como métrica. Se te ha precargado el diccionario models, que contiene los nombres y las instancias de los dos modelos, junto con las matrices de entrenamiento y de destino X_train_scaled, X_test_scaled, y_train y y_test.

Este ejercicio forma parte del curso

Aprendizaje supervisado con scikit-learn

Instrucciones de ejercicio

Importa mean_squared_error.
Ajusta el modelo a las características de entrenamiento escaladas y a las etiquetas de entrenamiento.
Haz predicciones utilizando las características de prueba escaladas.
Calcula RMSE pasando las etiquetas del conjunto de pruebas y las etiquetas predichas.

Ejercicio interactivo práctico

Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.

# Import mean_squared_error
from ____.____ import ____

for name, model in models.items():
  
  # Fit the model to the training data
  ____
  
  # Make predictions on the test set
  y_pred = ____
  
  # Calculate the test_rmse
  test_rmse = ____(____, ____, squared=____)
  print("{} Test Set RMSE: {}".format(name, test_rmse))

Editar y ejecutar código

Este ejercicio forma parte del curso

Aprendizaje supervisado con scikit-learn

IntermedioNivel de habilidad

4.8+

Comienza el curso gratis

En este capítulo, se te presentarán los problemas de clasificación y aprenderás a resolverlos mediante técnicas de aprendizaje supervisado. Aprenderás a dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y de prueba, ajustar un modelo, hacer predicciones y evaluar la precisión. Descubrirás la relación entre la complejidad del modelo y el rendimiento, aplicando lo que aprendas a un conjunto de datos de rotación, donde clasificarás el estado de rotación de los clientes de una empresa de telecomunicaciones.

Exercise 1: Machine learning con scikit-learn Exercise 2: Clasificación binaria Exercise 3: El flujo de trabajo del aprendizaje supervisado Exercise 4: El reto de la clasificación Exercise 5: k vecinos más cercanos: Ajustar Exercise 6: k vecinos más cercanos: Predecir Exercise 7: Medir el rendimiento del modelo Exercise 8: División entrenamiento/prueba + cálculo de la precisión Exercise 9: Sobreajuste e infraajuste Exercise 10: Visualizar la complejidad del modelo

En este capítulo, te introducirás en la regresión y construirás modelos para predecir los valores de las ventas utilizando un conjunto de datos sobre gastos publicitarios. Aprenderás la mecánica de la regresión lineal y las métricas de rendimiento más comunes, como R-cuadrado y error cuadrático medio. Realizarás la validación cruzada k-fold, y aplicarás la regularización a los modelos de regresión para reducir el riesgo de sobreajuste.

Exercise 1: Introducción a la regresión Exercise 2: Crear características Exercise 3: Construir un modelo de regresión lineal Exercise 4: Visualizar un modelo de regresión lineal Exercise 5: Conceptos básicos de la regresión lineal Exercise 6: Ajustar y predecir para la regresión Exercise 7: Rendimiento de la regresión Exercise 8: Validación cruzada Exercise 9: Validación cruzada para R-cuadrado Exercise 10: Analizar las métricas de validación cruzada Exercise 11: Regresión regularizada Exercise 12: Regresión regularizada: Cresta Exercise 13: Regresión Lasso para la importancia de las características

Una vez entrenados los modelos, ahora aprenderás a evaluarlos. En este capítulo, se te presentarán varias métricas junto con una técnica de visualización para analizar el rendimiento de los modelos de clasificación mediante scikit-learn. También aprenderás a optimizar los modelos de clasificación y regresión mediante el uso del ajuste de hiperparámetros.

Exercise 1: ¿Es bueno tu modelo?Exercise 2: Decidir una métrica principal Exercise 3: Evaluación de un clasificador de predicción de la diabetes Exercise 4: Regresión logística y curva ROC Exercise 5: Construir un modelo de regresión logística Exercise 6: La curva ROC Exercise 7: ROC AUC Exercise 8: Optimización de hiperparámetros Exercise 9: Ajuste de hiperparámetros con GridSearchCV Exercise 10: Ajuste de hiperparámetros con RandomizedSearchCV

Aprende a imputar valores perdidos, convertir datos categóricos en valores numéricos, escalar datos, evaluar simultáneamente múltiples modelos de aprendizaje supervisado y construir canalizaciones para agilizar tu flujo de trabajo.

Exercise 1: Preprocesamiento de datos Exercise 2: Crear variables ficticias Exercise 3: Regresión con características categóricas Exercise 4: Tratamiento de los datos que faltan Exercise 5: Eliminar los datos que faltan Exercise 6: Canalización para la predicción del género de las canciones: I Exercise 7: Canalización para la predicción del género de las canciones: II Exercise 8: Centrado y escalado Exercise 9: Centrado y escalado para la regresión Exercise 10: Centrado y escalado para la clasificación Exercise 11: Evaluar varios modelos Exercise 12: Visualizar el rendimiento del modelo de regresión Exercise 13: Predecir en el conjunto de pruebas

Ejercicio actual

Exercise 14: Visualizar el rendimiento del modelo de clasificación Exercise 15: Canalización para predecir la popularidad de las canciones Exercise 16: ¡Enhorabuena!