Convalida incrociata dei modelli di credito

I prestiti e i relativi dati cambiano nel tempo e non sempre assomigliano a ciò che è stato caricato negli attuali insiemi di test. Per questo puoi usare la convalida incrociata per provare diversi insiemi di addestramento e test più piccoli derivati dagli originali X_train e y_train.

Usa la funzione cv() di XGBoost per eseguire la convalida incrociata. Dovrai impostare tutti i parametri che cv() utilizzerà sui dati di test.

Gli insiemi di dati X_train, y_train sono caricati nell'ambiente di lavoro insieme al modello addestrato gbt e al dizionario dei parametri params, che verrà stampato all'avvio dell'esercizio.

Questo esercizio fa parte del corso

Credit Risk Modeling in Python

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Istruzioni dell'esercizio

Imposta il numero di fold a 5 e l'early stopping a 10. Salvali come n_folds ed early_stopping.
Crea l'oggetto matrice DTrain usando i dati di addestramento.
Usa cv() sui parametri, sui fold e sull'early stopping. Salva i risultati come cv_df.
Stampa il contenuto di cv_df.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Set the values for number of folds and stopping iterations
____ = ____
____ = ____

# Create the DTrain matrix for XGBoost
____ = xgb.____(____, label = ____)

# Create the data frame of cross validations
____ = xgb.cv(____, ____, num_boost_round = 5, nfold=____,
            early_stopping_rounds=____)

# Print the cross validations data frame
____(____)

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