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結果と対話する

この演習では、前の例でUS Consensusデータセットに対して得られた CBPE の結果をフィルタし、プロットし、DataFrame に変換します。ここでの display メソッドは、コードの途中で呼び出されるプロットやDataFrameを表示するために使います。

CBPE 推定器の結果は、estimated_results 変数にあらかじめ読み込まれています。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶ機械学習のモニタリング

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演習の手順

  • 各コードスニペットの上にあるコメントに基づいて、推定結果を操作してください。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Filter estimated results for the roc_auc metric and convert them to a dataframe
display(estimated_results.____(____=[____]).____())

# Filter estimated results for the reference period and convert them to a dataframe
display(estimated_results.____(____=____).____())

# Filter the estimated results for the accuracy metric
display(estimated_results.filter(____=____).plot().show())

# Filter the estimated results for the analysis period, as well as for accuracy and roc_auc metrics
display(estimated_results.filter(____=____, ____=[____, ____]).plot().show())
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