เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

สร้างชุดข้อมูลสำหรับ holdout สองชุด

คุณเพิ่งสร้างโมเดล random forest แบบง่ายเพื่อทำนายผลชนะในเกม Tic-Tac-Toe ให้หัวหน้า และตามที่เธอร้องขอ คุณยังไม่ได้ปรับแต่งพารามิเตอร์ใดๆ น่าเสียดายที่ความแม่นยำโดยรวมของโมเดลต่ำเกินไปสำหรับมาตรฐานของเธอ คราวนี้เธอขอให้คุณมุ่งเน้นที่ประสิทธิภาพของโมเดล

ก่อนจะเริ่มทดสอบโมเดลและชุดพารามิเตอร์ต่างๆ คุณต้องแบ่งข้อมูลออกเป็นชุดฝึก (training) ชุด validation และชุดทดสอบ (testing) ก่อน จำไว้ว่าหลังจากแบ่งข้อมูลเป็นชุดฝึกและชุดทดสอบแล้ว ชุด validation จะถูกสร้างขึ้นโดยการแบ่งชุดฝึกอีกครั้ง

ชุดข้อมูล X และ y ถูกโหลดไว้ให้แล้ว

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การตรวจสอบความถูกต้องของโมเดลใน Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • สร้างชุดข้อมูลชั่วคราวและชุดข้อมูลทดสอบ (X_test, y_test) โดยใช้ 20% ของข้อมูลทั้งหมดสำหรับชุดข้อมูลทดสอบ
  • ใช้ชุดข้อมูลชั่วคราว (X_temp, y_temp) เพื่อสร้างชุดฝึก (X_train, y_train) และชุด validation (X_val, y_val)
  • ใช้ 25% ของ ข้อมูลชั่วคราว สำหรับชุด validation

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Create temporary training and final testing datasets
X_temp, ____, y_temp, ____  =\
    train_test_split(X, y, ____=____, random_state=1111)

# Create the final training and validation datasets
____, ____, ____, ____ =\
    train_test_split(X_temp, y_temp, ____=____, random_state=1111)
แก้ไขและรันโค้ด