遅延評価での学習用・テスト用分割
X 変数の変換は完了しています。次は、y 変数を変換し、データを学習用とテスト用に分割して前処理を仕上げます。
前の演習で作成した変数 X と y は、すでにあなたの環境に用意されています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶDaskによる並列プログラミング
演習の手順
dask_ml.model_selectionからtrain_test_split()関数をインポートします。yの人気度スコアは 0〜100 の範囲なので、100 で割って 0〜1 の範囲に正規化します。train_test_split()関数を使ってデータを学習用とテスト用に分割します。データをシャッフルし、テストデータの割合を 20% に設定してください。
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。
# Import the train_test_split function
from ____ import ____
# Rescale the target values
y = ____
# Split the data into train and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = ____
print(X_train)