1. Apprendre
    2. /
  2. Cours
    3. /
  3. Gestionarea datelor lipsă în Python
Connected

Exercice

Compararea și alegerea celui mai bun R-pătrat ajustat

În analiza DataFrame-urilor imputate pe un model liniar, scorul R-pătrat ajustat (\(adj.R^2\)) indică modelul cu cel mai bun fit.

În acest exercițiu, vei compara scorurile \(adj.R^2\) ale modelelor liniare (pentru fiecare set de date imputat) create anterior, și anume lm_mean, lm_KNN și lm_MICE.

Vei afișa ordonat (prin crearea unui DataFrame) atributele lor rsquared_adj și vei alege modelul cu valoarea maximă a \(adj.R^2\).

Modelele de mai sus au fost deja încărcate pentru tine ca lm_mean, lm_KNN și lm_MICE.

Instructions 1/2

undefined XP
  • 1
    • Folosește atributul .rsquared_adj pe fiecare dintre modele \(-\) lm_mean, lm_KNN și lm_MICE pentru a crea rsquared_df.
  • 2
    • Folosește funcția max() pentru a obține cel mai bun R-pătrat din rsquared_df. Parametrul key=rsquared_df.get preia scorul corespunzător.