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演習

推定値と実測パフォーマンスの比較

パフォーマンスの計算方法を確認したので、次はNYCグリーンタクシーのデータセットを使ったチップ予測モデルについて、実測パフォーマンスを計算してみましょう。

リファレンスデータと分析用データはすでに読み込まれており、reference と analysis という変数に保存されています。

さらに、チップ予測に対するDLEアルゴリズムの結果は、estimated_results 変数に格納されています。

指示

100 XP
  • 計算器の初期化では、問題の種類を regression に指定します。
  • リファレンスデータで計算器をフィットし、分析用データのパフォーマンスをcalculate(計算)します。
  • compare() メソッドを使って、realized_results と estimated_results の比較プロットを表示します。