Predicții lazy
Modelul pe care l-ai antrenat data trecută a fost bun, dar ar putea fi mai precis dacă ai parcurge datele de antrenament de câteva ori în plus. În plus, ar fi păcat să nu folosești un model bun, așa că aplică-l pentru a face predicții pe un set de date diferit de cel folosit la antrenament.
O versiune neantrenată a modelului creat în exercițiul anterior este disponibilă în mediul tău ca dask_model. DataFrame-uri Dask cu datele de antrenament sunt disponibile ca dask_X și dask_y.
Acest exercițiu face parte din cursul
Programare paralelă cu Dask în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Creează o buclă
forși folosește-o pentru a antrenadask_modelpedask_Xșidask_yde 5 ori. - Folosește modelul antrenat pentru a face predicții pentru variabilele de intrare
dask_X. - Calculează aceste predicții folosind scheduler-ul implicit.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Loop over the training data 5 times
____:
dask_model.____
# Use your model to make predictions
y_pred_delayed = ____
# Compute the predictions
y_pred_computed = ____
print(y_pred_computed)