1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Monitorowanie uczenia maszynowego w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Porównywanie szacowanej i zrealizowanej wydajności

Wiesz już, jak działa obliczanie wydajności – czas to wykorzystać w praktyce. Twoim zadaniem jest obliczenie zrealizowanej wydajności modelu prognozującego napiwki dla zbioru danych NYC Green Taxi.

Zbiór referencyjny i zbiór analizy są już wczytane i zapisane odpowiednio w zmiennych reference i analysis.

Wyniki algorytmu DLE dla prognozowania napiwków są przechowywane w zmiennej estimated_results.

Instrukcje

100 XP
  • Podczas inicjalizacji kalkulatora określ typ problemu jako regression.
  • Dopasuj kalkulator do danych referencyjnych i oblicz wydajność dla zbioru analizy.
  • Wyświetl wykres porównawczy między realized_results a estimated_results, używając metody compare().