Ленивые предсказания
Модель, которую вы обучили в прошлый раз, показала неплохие результаты — но их можно улучшить, если пройтись по обучающим данным ещё несколько раз. Кроме того, не стоит оставлять готовую модель без дела: используйте её, чтобы сделать предсказания на отдельном наборе данных, отличном от обучающего.
Необученная версия модели из предыдущего упражнения доступна в вашем окружении как dask_model. Обучающие данные в виде Dask DataFrames доступны как dask_X и dask_y.
Это упражнение является частью курса
Параллельное программирование с Dask на Python
Инструкции к упражнению
- Создайте цикл
forи используйте его, чтобы обучитьdask_modelнаdask_Xиdask_y5 раз. - Используйте обученную модель, чтобы получить предсказания для входных переменных
dask_X. - Вычислите эти предсказания с помощью планировщика по умолчанию.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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)