Tahmin edilen değerleri görselleştirme
Zaman serisi verileriyle çalışırken, modeli test etmek için kullanılan "gerçek" değerlerin üzerine model tahminlerini görselleştirmek faydalıdır.
Bu egzersizde, verileri (X ve y değişkenlerinde saklanıyor) eğitim ve test kümelerine ayırdıktan sonra bir model kuracak ve ardından modelin test verileri üzerindeki tahminlerini görselleştirerek modelin performansını tahmin edeceksin.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Zaman Serisi Verileri için Machine Learning
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import r2_score
# Split our data into training and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(____, ____,
train_size=.8, shuffle=False)
# Fit our model and generate predictions
model = Ridge()
model.fit(____, ____)
predictions = model.predict(____)
score = r2_score(y_test, predictions)
print(score)