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scikit-learn के मेथड्स

आपने अगले महीने आपकी कंपनी कितने नए कर्मचारियों को सफलतापूर्वक हायर करेगी, यह प्रेडिक्ट करने के लिए एक रिग्रेशन मॉडल बनाने का फैसला किया है। आप शुरुआत करने के लिए एक नया Python स्क्रिप्ट खोलते हैं, लेकिन जल्दी ही महसूस होता है कि sklearn में बहुत सारे मॉड्यूल हैं। चलिए पक्का कर लें कि आप मॉड्यूल्स के नाम, मेथड्स, और कौन सा मेथड किस मॉड्यूल में है, ये समझते हैं।

नीचे दिए निर्देशों का पालन करें और sklearn का उपयोग करके cross-validation पूरा करने के लिए ज़रूरी सभी मेथड्स को लोड करें। आप जिन मॉड्यूल्स का उपयोग करेंगे:

  • metrics
  • model_selection
  • ensemble

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Model Validation

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • cross-validation के स्कोर्स कैलकुलेट करने वाला मेथड लोड करें.
  • रैंडम फॉरेस्ट रिग्रेशन मेथड लोड करें.
  • mean square error मेट्रिक लोड करें.
  • cross-validation में उपयोग के लिए स्कोरर बनाने वाला मेथड लोड करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Instruction 1: Load the cross-validation method
from sklearn.____ import ____

# Instruction 2: Load the random forest regression model
from sklearn.____ import ____

# Instruction 3: Load the mean squared error method
# Instruction 4: Load the function for creating a scorer
from sklearn.metrics import ____, ____
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