Mentransformasi keluaran backtesting
Setelah backtesting selesai, Anda perlu mentransformasi data agar dapat mengevaluasi hasil secara efektif dan memilih model dengan kinerja terbaik.
Latihan ini merupakan bagian dari kursus
Merancang Pipeline Peramalan untuk Produksi
Latihan interaktif langsung praktik
Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.
models = list(ml_models.keys())
bkt_long = pd.melt(
bkt_df,
id_vars=["unique_id", "ds", "cutoff", "y"],
# Complete two f-strings
value_vars=models + [f"{____}-lo-95" for model in models] + [f"{____}-hi-95" for model in models],
var_name="model_label",
value_name="value")
print(bkt_long.head())