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Exercice

Voyez la performance de l'ensemble

Vérifions la performance de notre modèle ensembliste pour voir comment il s'en sort. Nous devrions obtenir environ la moyenne des scores R\(^2\), ainsi qu'un nuage de points qui combine les prédictions de nos modèles précédents. La forme en nœud papillon du modèle avec fonction de perte personnalisée devrait encore être un peu visible, mais les bords près de x=0 devraient être plus doux.

Instructions

100 XP
  • Évaluez les scores R\(^2\) sur les ensembles d'entraînement et de test. Utilisez la fonction r2_score() de sklearn (déjà importée pour vous) avec train_targets et train_preds de l'exercice précédent.
  • Tracez les prédictions d'entraînement et de test par rapport aux valeurs réelles avec plt.scatter().