Wizualizacja kompromisu
Wiemy, że kompromis między odchyleniem a wariancją (bias-variance tradeoff) stanowi podstawę radzenia sobie z problemami takimi jak przeuczenie i niedouczenie w uczeniu maszynowym.
W tym ostatnim ćwiczeniu powrócimy do zbioru danych weather po raz ostatni – zwizualizujesz różnicę między modelami o wysokim odchyleniu a modelami o wysokiej wariancji, korzystając z już zaimportowanych zmiennych preds i preds2.
Dla przypomnienia: używamy cechy Temp9am do przewidywania zmiennej zależnej Temp3pm. Standardowe biblioteki zostały już zaimportowane.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Ćwiczenie pytań rekrutacyjnych ze statystyki w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Use X and y to create a scatterplot
plt.scatter(____, ____)
plt.show()