НачатьНачать бесплатно

Работа с результатами

В этом упражнении вы отфильтруете, визуализируете и преобразуете в DataFrame результаты CBPE, полученные для набора данных US Consensus из предыдущего примера. Метод display здесь используется для отображения графиков и DataFrame, которые вызываются в середине кода.

Результаты оценщика CBPE предварительно загружены в переменную estimated_results.

Это упражнение является частью курса

Мониторинг машинного обучения на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Выполните действия с полученными оценками в соответствии с комментариями над каждым фрагментом кода.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Filter estimated results for the roc_auc metric and convert them to a dataframe
display(estimated_results.____(____=[____]).____())

# Filter estimated results for the reference period and convert them to a dataframe
display(estimated_results.____(____=____).____())

# Filter the estimated results for the accuracy metric
display(estimated_results.filter(____=____).plot().show())

# Filter the estimated results for the analysis period, as well as for accuracy and roc_auc metrics
display(estimated_results.filter(____=____, ____=[____, ____]).plot().show())
Редактировать и запускать код