Confrontare performance stimate e realizzate
Ora che hai visto come funziona il calcolo della performance, il tuo compito è calcolare la performance realizzata per il nostro modello di previsione delle mance sul dataset dei taxi verdi di NYC.
L'insieme di riferimento e quello di analisi sono già caricati e salvati nelle variabili reference e analysis.
Inoltre, i risultati dell'algoritmo DLE per la previsione delle mance sono memorizzati nella variabile estimated_results.
Questo esercizio fa parte del corso
Monitoraggio del Machine Learning in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Specifica il tipo di problema come
regressionnell'inizializzazione del calcolatore. - Esegui il fit del calcolatore con i dati di riferimento e calcola la performance per l'insieme di analisi.
- Mostra il grafico di confronto tra
realized_resultsedestimated_resultsusando il metodocompare().
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# Intialize the calculator
calculator = nannyml.PerformanceCalculator(
y_true='tip_amount',
y_pred='y_pred',
chunk_period='d',
metrics=['mae'],
timestamp_column_name='lpep_pickup_datetime',
problem_type=____)
# Fit the calculator
calculator.fit(____)
realized_results = calculator.____(____)
# Show comparison plot for realized and estimated performance
____.____(____).plot().show()