지연 계산으로 예측하기
지난번에 학습한 모델도 괜찮았지만, 학습 데이터를 몇 번 더 통과시키면 더 좋아질 수 있어요. 또, 잘 만든 모델을 그냥 두기 아쉬우니, 학습에 사용한 것과는 다른 데이터셋에 대해 이 모델로 예측도 해 보려고 해요.
이전 연습에서 만들었던 모델의 학습되지 않은 버전이 환경에 dask_model로 준비되어 있어요. 학습용 Dask DataFrame은 dask_X와 dask_y로 제공돼요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python에서 Dask로 병렬 프로그래밍
연습 안내
- for 루프를 만들어
dask_model을dask_X와dask_y로 5회 학습하세요. - 학습된 모델을 사용해 입력 변수
dask_X에 대한 예측을 만드세요. - 기본 스케줄러를 사용해 이 예측을 계산하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Loop over the training data 5 times
____:
dask_model.____
# Use your model to make predictions
y_pred_delayed = ____
# Compute the predictions
y_pred_computed = ____
print(y_pred_computed)