Rendimiento de la regresión

Ahora que has ajustado un modelo, reg, utilizando todas las características de sales_df, y has hecho predicciones de los valores de las ventas, puedes evaluar el rendimiento utilizando algunas métricas de regresión habituales.

Las variables X_train, X_test, y_train, y_test, y y_pred, junto con el modelo ajustado, reg, todas del último ejercicio, se han precargado para ti.

Tu tarea consiste en averiguar lo bien que las características pueden explicar la varianza de los valores objetivo, además de evaluar la capacidad del modelo para hacer predicciones sobre datos no vistos.

Este ejercicio forma parte del curso

Aprendizaje supervisado con scikit-learn

Instrucciones de ejercicio

Importa mean_squared_error.
Calcula la puntuación R-cuadrado del modelo pasando los valores de la característica de prueba y los valores del objetivo de prueba a un método adecuado.
Calcula el error cuadrático medio del modelo utilizando y_test y y_pred.
Imprime r_squared y rmse.

Ejercicio interactivo práctico

Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.

# Import mean_squared_error
from ____.____ import ____

# Compute R-squared
r_squared = reg.____(____, ____)

# Compute RMSE
rmse = ____(____, ____, squared=____)

# Print the metrics
print("R^2: {}".format(____))
print("RMSE: {}".format(____))

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IntermedioNivel de habilidad

4.8+

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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

Ejercicio actual

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 RandomizedSearch

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