Evaluează performanța ansamblului
Să verificăm performanța modelului nostru de ansamblu și să vedem cum se descurcă. Ne așteptăm să obținem aproximativ media scorurilor R\(^2\), precum și un grafic scatter care combină predicțiile modelelor anterioare. Forma de papion generată de modelul cu funcție de pierdere personalizată ar trebui să fie încă ușor vizibilă, însă marginile din apropierea x=0 ar trebui să fie mai estompate.
Acest exercițiu face parte din cursul
Machine Learning pentru finanțe în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Evaluează scorurile R\(^2\) pe seturile de antrenament și de testare. Folosește funcția
r2_score()dinsklearn(deja importată) cutrain_targetsșitrain_predsdin exercițiul anterior. - Reprezintă grafic predicțiile pentru antrenament și testare față de valorile reale, folosind
plt.scatter().
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
from sklearn.metrics import r2_score
# Evaluate the R^2 scores
print(r2_score(____, ____))
print(r2_score(test_targets, test_preds))
# Scatter the predictions vs actual -- this one is interesting!
plt.scatter(____, ____, ____)
plt.scatter(test_preds, test_targets, label='test')
plt.legend(); plt.show()