예측 값 시각화하기
시계열 데이터를 다룰 때는 모델을 평가할 때 사용하는 "실제" 값 위에 모델의 예측을 겹쳐 시각화하는 것이 유용해요.
이 연습 문제에서는 변수 X와 y에 저장된 데이터를 학습용과 테스트용으로 분할한 뒤, 모델을 학습시키고 테스트 데이터 위에 모델의 예측을 겹쳐 그려서 모델 성능을 가늠해 볼 거예요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 시계열 데이터 Machine Learning
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import r2_score
# Split our data into training and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(____, ____,
train_size=.8, shuffle=False)
# Fit our model and generate predictions
model = Ridge()
model.fit(____, ____)
predictions = model.predict(____)
score = r2_score(y_test, predictions)
print(score)