Visualiser le compromis
Nous savons que le compromis biais-variance est à la base de la gestion de problèmes comme le surapprentissage et le sous-apprentissage en Machine Learning.
Dans ce dernier exercice, vous allez revisiter une dernière fois notre jeu de données weather en visualisant la différence entre des modèles à fort biais et à forte variance à l'aide des variables déjà importées preds et preds2.
Rappel : nous utilisons la caractéristique Temp9am pour prédire notre variable dépendante, la caractéristique Temp3pm. Les bibliothèques habituelles ont été importées.
Cette activité fait partie du cours
S'exercer aux questions d'entrevue en statistiques avec Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Use X and y to create a scatterplot
plt.scatter(____, ____)
plt.show()