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Comparando a performance estimada e a realizada

Agora que você viu como funciona o cálculo de performance, sua tarefa é calcular a performance realizada do nosso modelo de previsão de gorjeta para o conjunto de dados de táxis verdes de NYC.

O conjunto de referência e o de análise já estão carregados e salvos nas variáveis reference e analysis.

Além disso, os resultados do algoritmo DLE para previsão de gorjeta estão armazenados na variável estimated_results.

Este exercício faz parte do curso

Monitoramento de Machine Learning em Python

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Instruções do exercício

  • Especifique o tipo de problema como regression na inicialização do calculador.
  • Ajuste o calculador com os dados de referência e calcule a performance para o conjunto de análise.
  • Mostre o gráfico de comparação entre realized_results e estimated_results usando o método compare().

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Intialize the calculator
calculator = nannyml.PerformanceCalculator(
    y_true='tip_amount',
    y_pred='y_pred',
    chunk_period='d',
  	metrics=['mae'],
    timestamp_column_name='lpep_pickup_datetime',
    problem_type=____)

# Fit the calculator
calculator.fit(____)
realized_results = calculator.____(____)

# Show comparison plot for realized and estimated performance
____.____(____).plot().show()
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