Перевірте, як спрацював ансамбль
Перевірмо якість нашої ансамблевої моделі та подивімося, як вона працює. Ми маємо побачити приблизно середнє значення метрик R\(^2\), а також точкову діаграму, що поєднує передбачення попередніх моделей. Форма «метелика» з моделі з користувацькою функцією втрат усе ще має трохи проглядатися, але краї поблизу x=0 мають бути м'якшими.
Ця вправа є частиною курсу
Machine Learning для фінансів у Python
Інструкції до вправи
- Оцініть значення R\(^2\) на тренувальній і тестовій вибірках. Використайте функцію
sklearnr2_score()(вона вже імпортована) зtrain_targetsіtrain_predsз попередньої вправи. - Побудуйте розсіювання передбачень для train і test проти фактичних значень за допомогою
plt.scatter().
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
from sklearn.metrics import r2_score
# Evaluate the R^2 scores
print(r2_score(____, ____))
print(r2_score(test_targets, test_preds))
# Scatter the predictions vs actual -- this one is interesting!
plt.scatter(____, ____, ____)
plt.scatter(test_preds, test_targets, label='test')
plt.legend(); plt.show()