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मॉडल पैरामीटरों का पुन: उपयोग

मॉडल वैलिडेशन में मॉडल के परफॉर्मेंस को दोहराना बहुत महत्वपूर्ण है। सहकर्मियों के साथ मॉडल साझा करते समय, नए डेटा पर उसी मॉडल को चलाते समय, या Stack Overflow जैसी वेबसाइट पर सवाल पूछते समय भी प्रतिकृति ज़रूरी होती है। आप ऐसे मंचों पर मॉडल की त्रुटियों, आउटपुट, या परफॉर्मेंस के बारे में दूसरों से राय ले सकते हैं। इसका सबसे अच्छा तरीका यह है कि आप वही मॉडल पैरामीटर दोबारा इस्तेमाल करके अपना काम दोहराएँ.

इस अभ्यास में, आप अलग-अलग तरीकों से यह याद करेंगे कि किसी मॉडल में कौन-से पैरामीटर उपयोग हुए थे.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Model Validation

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • मॉडल rfc की विशेषताओं को देखने के लिए केवल मॉडल को प्रिंट करके प्रिंट आउट लें.
  • केवल मॉडल का random state प्रिंट करें.
  • मॉडल पैरामीटरों की डिक्शनरी प्रिंट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=50, max_depth=6, random_state=1111)

# Print the classification model
____(____)

# Print the classification model's random state parameter
print('The random state is: {}'.format(rfc.____))

# Print all parameters
print('Printing the parameters dictionary: {}'.format(rfc.____()))
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