BaşlayınÜcretsiz başlayın

Model parametrelerini yeniden kullanma

Model doğrulamada, model performansını tekrar edebilmek çok önemlidir. Çalışma arkadaşlarınla model paylaşırken, modeli yeni verilerde yeniden kullanırken ya da Stack Overflow gibi bir sitede soru sorarken de tekrar üretilebilirlik kritiktir. Böyle sitelerde diğer yazılımcılara model hataları, çıktılar veya performans hakkında sorular yöneltebilirsin. Bunu yapmanın en iyi yolu, model parametrelerini yeniden kullanarak çalışmanı birebir kopyalamaktır.

Bu egzersizde, bir modelde hangi parametrelerin kullanıldığını hatırlamak için çeşitli yöntemler kullanacaksın.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python'da Model Doğrulama

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • Model rfc’nin özelliklerini, modeli doğrudan yazdırarak ekrana bastır.
  • Yalnızca modelin rastgelelik durumu (random state) değerini yazdır.
  • Model parametrelerinin sözlüğünü (dictionary) yazdır.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

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.____()))
Kodu Düzenle ve Çalıştır