Визуализация компромисса
Мы знаем, что компромисс между смещением и дисперсией лежит в основе решения таких проблем, как переобучение и недообучение в машинном обучении.
В этом финальном упражнении вы вернётесь к набору данных weather в последний раз и визуализируете разницу между моделями с высоким смещением и высокой дисперсией с помощью уже импортированных переменных preds и preds2.
Напомним, что мы используем признак Temp9am для предсказания зависимой переменной — признака Temp3pm. Стандартные библиотеки уже импортированы.
Это упражнение является частью курса
Практика статистических вопросов для собеседований на Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Use X and y to create a scatterplot
plt.scatter(____, ____)
plt.show()