ПочатиПочніть безкоштовно

Повторне використання параметрів моделі

Відтворення результатів моделі має ключове значення для її валідації. Воно також важливе, коли ви ділитеся моделями з колегами, використовуєте їх повторно на нових даних або ставите запитання на сайтах на кшталт Stack Overflow. Там ви можете запитувати інших розробників про помилки, результати чи продуктивність моделі. Найкращий спосіб це зробити — відтворити вашу роботу, повторно використавши параметри моделі.

У цій вправі ви скористаєтеся різними методами, щоб пригадати, які параметри було використано в моделі.

Ця вправа є частиною курсу

Валідація моделей у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Виведіть характеристики моделі rfc, просто надрукувавши об'єкт моделі.
  • Виведіть лише random_state моделі.
  • Виведіть словник параметрів моделі.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=50, max_depth=6, random_state=1111)

# Print the classification model
____(____)

# Print the classification model's random state parameter
print('The random state is: {}'.format(rfc.____))

# Print all parameters
print('Printing the parameters dictionary: {}'.format(rfc.____()))
Редагувати та запускати код