Тестирование идей с форума Kaggle
К сожалению, не все публикации на форуме и Kernels обязательно окажутся полезными для вашей модели. Поэтому вместо того, чтобы слепо внедрять идеи в свой пайплайн, сначала стоит их проверить.
Вам доступна функция get_cv_score(), которая принимает обучающий набор данных в качестве аргумента и возвращает среднеквадратичную ошибку по трём блокам кросс-валидации. DataFrame train уже загружен в вашем рабочем пространстве.
Попробуйте различные предложения с форума Kaggle и проверьте, улучшают ли они результат на валидации.
Это упражнение является частью курса
Победа в соревновании Kaggle на Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Drop passenger_count column
new_train_1 = train.____('____', axis=1)
# Compare validation scores
initial_score = get_cv_score(train)
new_score = get_cv_score(new_train_1)
print('Initial score is {} and the new score is {}'.format(initial_score, new_score))