BaşlayınÜcretsiz başlayın

Tahmini ve gerçekleşen performansı karşılaştırma

Artık performans hesaplamasının nasıl çalıştığını gördüğüne göre, görevin NYC green taxi veri kümesi için bahşiş tahmin modelimizin gerçekleşen performansını hesaplamak.

Referans ve analiz kümeleri zaten yüklenmiş durumda ve reference ile analysis değişkenlerine kaydedildi.

Ayrıca, bahşiş tahmini için DLE algoritmasından elde edilen sonuçlar estimated_results değişkeninde tutuluyor.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Machine Learning İzleme

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • Hesaplayıcı başlatılırken problem türünü regression olarak belirt.
  • Hesaplayıcıyı referans veriyle fit et ve analiz kümesi için performansı calculate et.
  • compare() metodunu kullanarak realized_results ile estimated_results arasındaki karşılaştırma grafiğini göster.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Intialize the calculator
calculator = nannyml.PerformanceCalculator(
    y_true='tip_amount',
    y_pred='y_pred',
    chunk_period='d',
  	metrics=['mae'],
    timestamp_column_name='lpep_pickup_datetime',
    problem_type=____)

# Fit the calculator
calculator.fit(____)
realized_results = calculator.____(____)

# Show comparison plot for realized and estimated performance
____.____(____).plot().show()
Kodu Düzenle ve Çalıştır