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  3. Python으로 배우는 금융 분야 Machine Learning
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अभ्यास

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커스텀 손실 함수를 사용해 모델을 학습시켰으니, 이제 성능을 확인해 보겠습니다. sklearn의 r2_score() 함수로 R\(^2\) 값을 다시 확인하고, plt.scatter()로 예측값과 실제값의 산점도를 그릴 거예요. 흥미로운 결과가 나올 겁니다!

निर्देश

100 XP
  • .predict(), model_2, scaled_test_features를 사용해 테스트 세트에 대한 예측을 생성하세요.
  • test_preds와 test_targets를 사용해 테스트 세트 예측의 R\(^2\) 점수를 평가하세요.
  • plt.scatter()로 테스트 세트의 타깃과 실제 값을 산점도로 그리고, 레이블을 'test'로 지정하세요.