Vizualizarea valorilor prezise
Când lucrezi cu date de tip serie temporală, este util să vizualizezi predicțiile modelului suprapuse peste valorile „reale" folosite pentru testare.
În acest exercițiu, după ce împarți datele (stocate în variabilele X și y) în seturi de antrenament și de testare, vei construi un model și vei vizualiza predicțiile acestuia suprapuse
peste datele de testare, pentru a evalua performanța modelului.
Acest exercițiu face parte din cursul
Machine Learning pentru Date de Tip Șir de Timp în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import r2_score
# Split our data into training and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(____, ____,
train_size=.8, shuffle=False)
# Fit our model and generate predictions
model = Ridge()
model.fit(____, ____)
predictions = model.predict(____)
score = r2_score(y_test, predictions)
print(score)