ÎncepețiÎncepe gratuit

Estimarea performanței pentru predicția bacșișului

În exercițiile anterioare, ai pregătit un set de referință și un set de analiză pentru setul de date NYC Green Taxi. În acest exercițiu, vei folosi acele date pentru a estima performanța modelului în producție.

Mai întâi, trebuie să inițializezi algoritmul DLE cu parametrii furnizați, apoi să vizualizezi rezultatele.

Setul de referință și cel de analiză sunt deja încărcate și salvate în variabilele reference și analysis. De asemenea, nannyml este deja importat.

Acest exercițiu face parte din cursul

Monitorizarea Machine Learning în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Inițializează algoritmul DLE cu perioadă zilnică pentru chunk, tip_amount ca y_true și metrica MSE.
  • Aplică setul reference pe estimatorul DLE, estimează performanța pentru setul de analiză și salvează rezultatul în variabila results.
  • Vizualizează rezultatele folosind metodele plot() și show().

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

estimator = nannyml.DLE(y_pred='y_pred',
    timestamp_column_name='lpep_pickup_datetime',
    feature_column_names=features,
    chunk_period='d',
    y_true='tip_amount',
    metrics=['mse'])

# Fit the reference data to the DLE algorithm
estimator.____(____)

# Estimate the performance on the analysis data
results = estimator.____(____)

# Plot and show the results
____.____().____()
Editează și rulează codul