Oceń model na zbiorze testowym
Po wytrenowaniu modelu możesz ocenić jego działanie na nowych danych. Przekażesz modelowi nową macierz X (tzw. dane testowe), pozwolisz mu generować przewidywania, a następnie porównasz je ze znanymi wartościami zmiennej y (tzw. danymi docelowymi).
W tym przypadku do oceny modelu użyjesz danych z turnieju po sezonie zasadniczym. Mecze turniejowe rozgrywane są po zakończeniu sezonu regularnego, na podstawie którego trenowaliśmy model – stanowią więc dobre sprawdzenie, jak model radzi sobie z danymi spoza zbioru treningowego.
W twoim środowisku pracy dostępne są ramka danych games_tourney_test oraz dopasowany obiekt model.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Zaawansowane uczenie głębokie z Keras
Instrukcje do ćwiczenia
- Przypisz dane testowe (kolumnę
seed_diff) do zmiennejX_test. - Przypisz dane docelowe (kolumnę
score_diff) do zmiennejy_test. - Oceń model na danych
X_testiy_test.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Load the X variable from the test data
X_test = ____
# Load the y variable from the test data
y_test = ____
# Evaluate the model on the test data
print(model.____(____, ____, verbose=False))