Оценка ансамблевой модели
Проверим, насколько хорошо работает наша ансамблевая модель. Мы должны увидеть примерно среднее значение показателей R\(^2\), а также диаграмму рассеяния, которая сочетает предсказания наших предыдущих моделей. Форма «галстука-бабочки», характерная для модели с пользовательской функцией потерь, должна оставаться слегка заметной, однако края вблизи x=0 должны стать более сглаженными.
Это упражнение является частью курса
Машинное обучение для финансов на Python
Инструкции к упражнению
- Вычислите показатели R\(^2\) на обучающей и тестовой выборках. Используйте функцию
r2_score()из библиотекиsklearn(она уже импортирована) с аргументамиtrain_targetsиtrain_predsиз предыдущего упражнения. - Постройте диаграммы рассеяния предсказаний на обучающей и тестовой выборках относительно фактических значений с помощью
plt.scatter().
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
from sklearn.metrics import r2_score
# Evaluate the R^2 scores
print(r2_score(____, ____))
print(r2_score(test_targets, test_preds))
# Scatter the predictions vs actual -- this one is interesting!
plt.scatter(____, ____, ____)
plt.scatter(test_preds, test_targets, label='test')
plt.legend(); plt.show()