Tembel tahminler yapmak
Geçen sefer eğittiğin model iyiydi, ama eğitim verisinden birkaç kez daha geçersen daha da iyi olabilir. Ayrıca iyi bir modelin boşa gitmesi yazık, bu yüzden bu modeli, eğitimde kullandığından ayrı bir veri kümesi üzerinde tahmin yapmak için kullanmalısın.
Son egzersizde oluşturduğun modelin eğitilmemiş bir sürümü çalışma ortamında dask_model olarak mevcut. Eğitim verilerinin Dask DataFrame'leri dask_X ve dask_y olarak sağlanmıştır.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Dask ile Paralel Programlama
Egzersiz talimatları
- Bir for döngüsü oluştur ve bunu kullanarak
dask_model'idask_Xvedask_yüzerinde 5 kez eğit. - Uydurulmuş modeli kullanarak
dask_Xgirdi değişkenleri için tahminler üret. - Bu tahminleri varsayılan zamanlayıcı ile hesapla.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Loop over the training data 5 times
____:
dask_model.____
# Use your model to make predictions
y_pred_delayed = ____
# Compute the predictions
y_pred_computed = ____
print(y_pred_computed)