ÎncepețiÎncepe gratuit

Metode diferite de segmentare

Un segment reprezintă un singur punct de date în rezultatele de monitorizare. Reamintește-ți că există trei metode de segmentare a datelor: după timp, după dimensiune sau după numărul de segmente.

În acest exercițiu, vei segmenta și vizualiza rezultatele algoritmului CBPE pentru setul de date US Census, folosind metode de segmentare bazate pe dimensiune și pe număr.

Biblioteca nannyml este deja importată.

Acest exercițiu face parte din cursul

Monitorizarea Machine Learning în Python

Vezi cursul

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

reference, analysis, analysis_gt = ____.____()

# Initialize the CBPE algorithm
cbpe = nannyml.CBPE(
    y_pred_proba='predicted_probability',
    y_pred='prediction',
    y_true='employed',
    metrics = ['roc_auc', 'accuracy'],
    problem_type = 'classification_binary',
    ____ = ____,
)

cbpe = cbpe.fit(reference)
estimated_results = cbpe.estimate(analysis)
estimated_results.plot().show()
Editează și rulează codul