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Thresholds बदलना

वीडियो में, आपने देखा कि NannyML threshold मान कैसे निकालता है और सीखा कि उन्हें अपनी ज़रूरत के अनुसार कैसे कस्टमाइज़ किया जा सकता है.

इस अभ्यास में, आपका काम दो कस्टम standard deviation और कस्टम thresholds परिभाषित करना है और फिर उन्हें US Census डेटासेट के लिए CBPE एल्गोरिदम से प्राप्त परिणामों पर लागू करना है.

reference और analysis नाम से reference और analysis सेट पहले से लोड हैं, साथ में nannyml लाइब्रेरी भी उपलब्ध है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में मशीन लर्निंग मॉनिटरिंग

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • nannyml.thresholds से ConstantThreshold और StandardDeviationThreshold इम्पोर्ट करें.
  • Standard deviation मेथड initialize करें और std_lower_multiplier तथा std_upper_multiplier पैरामीटर्स को 2 सेट करें.
  • Constant threshold मेथड initialize करें और lower पैरामीटर 0.9 तथा upper 0.98 सेट करें.
  • CBPE एल्गोरिदम के लिए f1 metric पर constant threshold मेथड और accuracy पर standard deviation मेथड पास करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Import custom thresholds
from ____.____ import ____, ____

# Initialize custom thresholds
stdt = ____(____=____, ____=____)
ct = ____(____=____, ____=____)

# Initialize the CBPE algorithm
estimator = nannyml.CBPE(
    problem_type='classification_binary',
    y_pred_proba='predicted_probability',
    y_pred='prediction',
    y_true='employed',
    metrics=['roc_auc', 'accuracy', 'f1'],
    thresholds={____: ____, ____: ____})
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