Chargement et partitionnement des données
Pour déployer et surveiller un modèle en production, vous devez d'abord le créer. Dans la dernière vidéo, vous avez vu comment charger et traiter des données, entraîner le modèle, puis créer les ensembles de référence et d'analyse.
Dans cet exercice, vous suivrez une démarche semblable, mais pour simplifier, vous utiliserez l'ensemble de données NYC Green Taxi fourni dans un fichier csv déjà traité.
Pour cet exercice, pandas a été importé sous le nom pd et est prêt à être utilisé.
Cette activité fait partie du cours
Surveiller le Machine Learning en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Load the dataset
dataset_name = ____
data = pd.____(____)
____.____()