ÎncepețiÎncepe gratuit

Metodele din scikit-learn

Ai decis să construiești un model de regresie pentru a prezice numărul de angajați noi pe care compania ta îi va recruta cu succes luna viitoare. Deschizi un script Python nou pentru a începe, dar îți dai seama rapid că sklearn are foarte multe module diferite. Să ne asigurăm că înțelegi denumirile modulelor, metodele disponibile și care metodă se află în care modul.

Urmează instrucțiunile de mai jos pentru a încărca toate metodele necesare realizării validării încrucișate cu sklearn. Vei folosi modulele:

  • metrics
  • model_selection
  • ensemble

Acest exercițiu face parte din cursul

Validarea modelelor în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Încarcă metoda pentru calcularea scorurilor validării încrucișate.
  • Încarcă metoda de regresie cu păduri aleatoare.
  • Încarcă metrica pentru eroarea medie pătratică.
  • Încarcă metoda pentru crearea unui scorer de utilizat cu validarea încrucișată.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Instruction 1: Load the cross-validation method
from sklearn.____ import ____

# Instruction 2: Load the random forest regression model
from sklearn.____ import ____

# Instruction 3: Load the mean squared error method
# Instruction 4: Load the function for creating a scorer
from sklearn.metrics import ____, ____
Editează și rulează codul