BaşlayınÜcretsiz başlayın

cross_val_score() uygulaması

Şirketin, satışa sunmayı düşündüğü birkaç yeni şeker üretti ama beşinin hepsini çıkarıp çıkarmayacağından emin değil. Bu yeni şekerlerin popülerliğini tahmin etmek için, senden şeker veri kümesini kullanarak bir regresyon modeli kurman istendi. Unutma, tepki değeri (response) diğer şekerlere karşı başa baş kazanma yüzdesidir.

Farklı regresyon modellerini denemeye başlamadan önce, karşılaştırma için bir temel hata (baseline error) elde etmek amacıyla basit bir random forest modeli üzerinde çapraz doğrulama çalıştırmaya karar verdin.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python'da Model Doğrulama

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • cross_val_score() fonksiyonunu doldur.
    • Eğitim verisi için X_train, tepki (response) için y_train kullan.
    • Model olarak rfc kullan, 10 katlı (10-fold) çapraz doğrulama yap ve değerlendirme (scoring) fonksiyonu olarak mse seç.
  • cv sonuçlarının ortalamasını yazdır.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

rfc = RandomForestRegressor(n_estimators=25, random_state=1111)
mse = make_scorer(mean_squared_error)

# Set up cross_val_score
cv = cross_val_score(estimator=____,
                     X=____,
                     y=____,
                     cv=____,
                     scoring=____)

# Print the mean error
print(cv.____())
Kodu Düzenle ve Çalıştır