1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Învățare supravegheată cu scikit-learn
Connected

exercițiu

Vizualizarea performanței modelelor de regresie

Acum că ai văzut cum se evaluează mai multe modele direct, vei construi trei modele de regresie pentru a prezice nivelurile de "energy" ale unui cântec.

Setul de date music_df a primit variabile dummy pentru "genre". De asemenea, au fost create array-uri de caracteristici și țintă, care au fost împărțite în X_train, X_test, y_train și y_test.

Următoarele au fost importate pentru tine: LinearRegression, Ridge, Lasso, cross_val_score și KFold.

Instrucțiuni

100 XP
  • Scrie o buclă for folosind model ca iterator și model.values() ca iterabil.
  • Efectuează validarea încrucișată pe caracteristicile de antrenament și pe array-ul țintă de antrenament folosind modelul, setând cv egal cu obiectul KFold.
  • Adaugă scorurile de validare încrucișată ale modelului la lista results.
  • Creează un box plot care să afișeze rezultatele, cu etichetele axei x reprezentând numele modelelor.