เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การโต้ตอบกับผลลัพธ์

ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้ฝึกกรองข้อมูล พล็อตกราฟ และแปลงผลลัพธ์ CBPE ที่ได้จากชุดข้อมูล US Consensus ในตัวอย่างก่อนหน้าให้เป็น DataFrame เมธอด display ใช้สำหรับแสดงกราฟและ DataFrame ที่เรียกใช้ระหว่างโค้ด

ผลลัพธ์จาก CBPE estimator ถูกโหลดไว้ล่วงหน้าในตัวแปร estimated_results แล้ว

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การติดตามตรวจสอบ Machine Learning ด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • โต้ตอบกับผลลัพธ์ที่ประมาณการไว้ตามคอมเมนต์ที่อยู่เหนือโค้ดแต่ละส่วน

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Filter estimated results for the roc_auc metric and convert them to a dataframe
display(estimated_results.____(____=[____]).____())

# Filter estimated results for the reference period and convert them to a dataframe
display(estimated_results.____(____=____).____())

# Filter the estimated results for the accuracy metric
display(estimated_results.filter(____=____).plot().show())

# Filter the estimated results for the analysis period, as well as for accuracy and roc_auc metrics
display(estimated_results.filter(____=____, ____=[____, ____]).plot().show())
แก้ไขและรันโค้ด