ÎncepețiÎncepe gratuit

Vizualizarea caracteristicilor cu drift

După ce ai ordonat rezultatele univariate, știi că atributele hotel și country cu drift afectează cel mai mult performanța modelului. În acest exercițiu, vei examina rezultatele drift-ului și graficele de distribuție ale acestora pentru a determina cauza principală a problemei.

Rezultatele calculatorului de drift univariat sunt stocate în variabila uv_results.

Acest exercițiu face parte din cursul

Monitorizarea Machine Learning în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Setează argumentul period la analysis pentru drift_results.
  • Transmite hotel și country la column_names pentru drift_results.
  • Setează argumentul kind din metoda .plot() la "drift".
  • Fă același lucru pentru distribution_results, cu excepția faptului că argumentul kind din metoda .plot() trebuie setat la "distribution".

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Filter and create drift plots
drift_results = uv_results.filter(
    period=____,
    column_names=[____, ____]
    ).plot(kind=____)

# Filter and create distribution plots
distribution_results = uv_results.filter(
    period=____,
    column_names=[____, ____]
    ).plot(kind=____)

# Show the plots
drift_results.show()
distribution_results.show()
Editează și rulează codul