Evaluarea calității modelului

Este momentul să începi să evaluezi calitatea modelului.

În acest exercițiu, vei compara RMSE și MAE ale unui model XGBoost validat încrucișat pe datele imobiliare Ames. Ca în exercițiile anterioare, toate modulele necesare au fost preîncărcate, iar datele sunt disponibile în DataFrame-ul df.

Acest exercițiu face parte din cursul

Gradient Boosting Extrem cu XGBoost

Vezi cursul

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Create the DMatrix: housing_dmatrix
housing_dmatrix = xgb.DMatrix(data=X, label=y)

# Create the parameter dictionary: params
params = {"objective":"reg:squarederror", "max_depth":4}

# Perform cross-validation: cv_results
cv_results = ____(dtrain=____, params=____, nfold=____, num_boost_round=____, metrics=____, as_pandas=True, seed=123)

# Print cv_results
print(cv_results)

# Extract and print final boosting round metric
print((cv_results["____"]).tail(1))

Editează și rulează codul