Создание двух отложенных выборок
Недавно вы создали простую модель случайного леса для прогнозирования побед в игре «Крестики-нолики по просьбе руководителя, которая попросила не выполнять подбор параметров. К сожалению, общая точность модели оказалась ниже приемлемого уровня. На этот раз она попросила вас сосредоточиться на повышении качества модели.
Прежде чем приступать к тестированию различных моделей и наборов параметров, необходимо разбить данные на обучающую, валидационную и тестовую выборки. Помните: после разбиения данных на обучающую и тестовую выборки валидационная выборка создаётся путём дополнительного разбиения обучающей выборки.
Наборы данных X и y уже загружены и готовы к использованию.
Это упражнение является частью курса
Валидация моделей на Python
Инструкции к упражнению
- Создайте временные наборы данных и тестовые выборки (
X_test,y_test). Выделите 20% от всего объёма данных для тестовых выборок. - Используя временные наборы данных (
X_temp,y_temp), создайте обучающую (X_train,y_train) и валидационную (X_val,y_val) выборки. - Выделите 25% временных данных для валидационных выборок.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Create temporary training and final testing datasets
X_temp, ____, y_temp, ____ =\
train_test_split(X, y, ____=____, random_state=1111)
# Create the final training and validation datasets
____, ____, ____, ____ =\
train_test_split(X_temp, y_temp, ____=____, random_state=1111)