ćwiczenie

Podział na zbiór treningowy i testowy

Aby uniknąć przeuczenia, w uczeniu maszynowym powszechną praktyką jest dzielenie danych na zbiór treningowy i testowy. Dzięki temu można sprawdzić, czy model poprawnie przewiduje nowe, niewidziane wcześniej dane.

Ponieważ pracujemy z danymi szeregów czasowych, nie możemy stosować losowego podziału – model mógłby w ten sposób „poznać przyszłość".

Dostępna jest funkcja show_start_end(), która wyświetla pierwszy i ostatni rekord ramki danych. Przyjmuje ramkę danych jako jedyny argument i zwraca ciąg znaków.

Dane są dostępne jako environment.

Instrukcje 1/3

undefined XP

1

2

3

Zdefiniuj datę podziału jako "2018-10-27".
Podziel dane na train_env i test_env.

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}ćwiczenie

Instrukcje 1/3

ćwiczenie