BaşlayınÜcretsiz başlayın

Farklı parçalara ayırma (chunking) yöntemleri

Bir parça (chunk), izleme sonuçlarındaki tek bir veri noktasını temsil eder. Verilerini parçalama (chunking) için üç yöntem olduğunu hatırla: zamana, boyuta veya parça sayısına göre.

Bu egzersizde, US Census veri kümesi için CBPE algoritmasının sonuçlarını boyuta dayalı ve sayıya dayalı parçalama yöntemleriyle parçalara ayıracak ve görselleştireceksin.

nannyml kütüphanesi zaten içe aktarılmış durumda.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Machine Learning İzleme

Kursa Göz Atın

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

reference, analysis, analysis_gt = ____.____()

# Initialize the CBPE algorithm
cbpe = nannyml.CBPE(
    y_pred_proba='predicted_probability',
    y_pred='prediction',
    y_true='employed',
    metrics = ['roc_auc', 'accuracy'],
    problem_type = 'classification_binary',
    ____ = ____,
)

cbpe = cbpe.fit(reference)
estimated_results = cbpe.estimate(analysis)
estimated_results.plot().show()
Kodu Düzenle ve Çalıştır