ÎncepețiÎncepe gratuit

Interacțiunea cu rezultatele

În acest exercițiu, vei filtra, reprezenta grafic și converti într-un DataFrame rezultatele CBPE obținute pentru setul de date US Consensus din exemplul anterior. Metoda display este folosită aici pentru a afișa graficele și DataFrame-urile apelate în mijlocul codului.

Rezultatele estimatorului CBPE sunt preîncărcate în variabila estimated_results.

Acest exercițiu face parte din cursul

Monitorizarea Machine Learning în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Interacționează cu rezultatele estimate urmând comentariile de deasupra fiecărui fragment de cod.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Filter estimated results for the roc_auc metric and convert them to a dataframe
display(estimated_results.____(____=[____]).____())

# Filter estimated results for the reference period and convert them to a dataframe
display(estimated_results.____(____=____).____())

# Filter the estimated results for the accuracy metric
display(estimated_results.filter(____=____).plot().show())

# Filter the estimated results for the analysis period, as well as for accuracy and roc_auc metrics
display(estimated_results.filter(____=____, ____=[____, ____]).plot().show())
Editează și rulează codul