เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

ประเมินโมเดลบนชุดข้อมูลทดสอบ

หลังจาก fit โมเดลแล้ว สามารถประเมินโมเดลบนข้อมูลใหม่ได้ โดยป้อนเมทริกซ์ X ชุดใหม่ (เรียกว่าข้อมูลทดสอบ) ให้โมเดลทำการพยากรณ์ แล้วนำผลที่ได้ไปเปรียบเทียบกับตัวแปร y ที่ทราบค่าอยู่แล้ว (เรียกว่าข้อมูลเป้าหมาย)

ในแบบฝึกหัดนี้ จะใช้ข้อมูลจากทัวร์นาเมนต์หลังฤดูกาลเพื่อประเมินโมเดล เนื่องจากเกมทัวร์นาเมนต์จะเกิดขึ้นหลังเกมในฤดูกาลปกติที่ใช้ฝึกโมเดล จึงเป็นการทดสอบที่ดีว่าโมเดลทำงานได้ดีเพียงใดกับข้อมูลที่ไม่เคยเห็นมาก่อน

DataFrame games_tourney_test และออบเจกต์ model ที่ fit แล้วพร้อมใช้งานใน workspace ของคุณ

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Deep Learning ขั้นสูงด้วย Keras

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • กำหนดข้อมูลทดสอบ (คอลัมน์ seed_diff) ให้กับ X_test
  • กำหนดข้อมูลเป้าหมาย (คอลัมน์ score_diff) ให้กับ y_test
  • ประเมินโมเดลบน X_test และ y_test

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Load the X variable from the test data
X_test = ____

# Load the y variable from the test data
y_test = ____

# Evaluate the model on the test data
print(model.____(____, ____, verbose=False))
แก้ไขและรันโค้ด