Aan de slagGa gratis aan de slag

Verschillende chunking-methoden

Een chunk staat voor één datapunt in de monitoringsresultaten. Onthoud dat er drie manieren zijn om je data te chunken: op basis van tijd, grootte of het aantal chunks.

In deze oefening ga je de resultaten van het CBPE-algoritme voor de US Census-gegevensset chunken en visualiseren met chunking op basis van grootte en op basis van aantal.

De nannyml-bibliotheek is al geïmporteerd.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Monitoring Machine Learning in Python

Cursus bekijken

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

reference, analysis, analysis_gt = ____.____()

# Initialize the CBPE algorithm
cbpe = nannyml.CBPE(
    y_pred_proba='predicted_probability',
    y_pred='prediction',
    y_true='employed',
    metrics = ['roc_auc', 'accuracy'],
    problem_type = 'classification_binary',
    ____ = ____,
)

cbpe = cbpe.fit(reference)
estimated_results = cbpe.estimate(analysis)
estimated_results.plot().show()
Code bewerken en uitvoeren