1. Learn
    2. /
  2. คอร์ส
    3. /
  3. Walidacja modeli w Pythonie
Connected

แบบฝึกหัด

Tworzenie dwóch zbiorów walidacyjnych

Niedawno zbudowano prosty model lasu losowego do przewidywania wyników gry w kółko i krzyżyk dla twojej przełożonej. Na jej prośbę nie przeprowadzono żadnego strojenia parametrów. Niestety, ogólna dokładność modelu okazała się zbyt niska według jej standardów. Tym razem poprosiła cię, abyś skupił się na wydajności modelu.

Zanim zaczniesz testować różne modele i zestawy parametrów, musisz podzielić dane na zbiory treningowy, walidacyjny i testowy. Pamiętaj, że po podziale danych na zbiory treningowy i testowy, zbiór walidacyjny tworzy się przez dalszy podział zbioru treningowego.

Zbiory danych X i y są już załadowane i gotowe do użycia.

คำแนะนำ

100 XP
  • Utwórz tymczasowe zbiory danych oraz zbiory testowe (X_test, y_test). Przeznacz 20% wszystkich danych na zbiory testowe.
  • Używając tymczasowych zbiorów danych (X_temp, y_temp), utwórz zbiory treningowe (X_train, y_train) i walidacyjne (X_val, y_val).
  • Przeznacz 25% danych tymczasowych na zbiory walidacyjne.