ÎncepețiÎncepe gratuit

Compararea performanței estimate cu cea realizată

Acum că ai văzut cum funcționează calculul performanței, sarcina ta este să calculezi performanța realizată pentru modelul nostru de predicție a bacșișului pe setul de date NYC green taxi.

Setul de referință și cel de analiză sunt deja încărcate și salvate în variabilele reference și analysis.

În plus, rezultatele algoritmului DLE pentru predicția bacșișului sunt stocate în variabila estimated_results.

Acest exercițiu face parte din cursul

Monitorizarea Machine Learning în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Specifică tipul problemei ca regression la inițializarea calculatorului.
  • Antrenează calculatorul pe datele de referință și calculează performanța pentru setul de analiză.
  • Afișează graficul de comparație între realized_results și estimated_results folosind metoda compare().

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Intialize the calculator
calculator = nannyml.PerformanceCalculator(
    y_true='tip_amount',
    y_pred='y_pred',
    chunk_period='d',
  	metrics=['mae'],
    timestamp_column_name='lpep_pickup_datetime',
    problem_type=____)

# Fit the calculator
calculator.fit(____)
realized_results = calculator.____(____)

# Show comparison plot for realized and estimated performance
____.____(____).plot().show()
Editează și rulează codul