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결과와 상호작용하기

이 연습에서는 이전 예시의 US Consensus 데이터셋에 대해 얻은 CBPE 결과를 필터링하고, 플로팅하고, DataFrame으로 변환해 볼 거예요. 여기서는 코드 중간에서 호출되는 플롯과 DataFrame을 화면에 표시하기 위해 display 메서드를 사용합니다.

CBPE 추정기의 결과는 estimated_results 변수에 미리 로드되어 있어요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 Machine Learning 모니터링

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연습 안내

  • 각 코드 조각 위의 주석을 참고해 추정 결과와 상호작용하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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())
코드 편집 및 실행