Kom igångKom igång gratis

Återanvända modellparametrar

Att kunna återskapa modellresultat är avgörande inom modellvalidering. Det är också viktigt när du delar modeller med kollegor, återanvänder modeller på nya data eller ställer frågor på webbplatser som Stack Overflow. Du kanske använder en sådan webbplats för att fråga andra kodare om modellfel, utdata eller prestanda. Det bästa sättet att göra detta är att återskapa ditt arbete genom att återanvända modellparametrar.

I den här övningen använder du olika metoder för att ta reda på vilka parametrar som användes i en modell.

Den här övningen är en del av kursen

Modellvalidering i Python

Visa kurs

Övningsinstruktioner

  • Skriv ut egenskaperna för modellen rfc genom att helt enkelt skriva ut modellen.
  • Skriv ut enbart modellens slumpmässiga tillstånd.
  • Skriv ut ordboken med modellparametrar.

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=50, max_depth=6, random_state=1111)

# Print the classification model
____(____)

# Print the classification model's random state parameter
print('The random state is: {}'.format(rfc.____))

# Print all parameters
print('Printing the parameters dictionary: {}'.format(rfc.____()))
Redigera och kör kod