Створіть дві відкладені вибірки
Нещодавно ви створили просту модель випадкового лісу, щоб передбачати виграші у грі «Хрестики-нулики» для своєї керівниці, і на її прохання ви не виконували налаштування параметрів. На жаль, загальна точність моделі виявилася надто низькою за її стандартами. Цього разу вона просить сфокусуватися на якості моделі.
Перш ніж почати перевіряти різні моделі та набори параметрів, потрібно розбити дані на тренувальну, валідаційну та тестову вибірки. Пам'ятайте: після початкового розбиття на тренувальну і тестову вибірки, валідаційну вибірку створюють поділом тренувальної.
Набори даних X і y уже завантажено для вашої роботи.
Ця вправа є частиною курсу
Валідація моделей у Python
Інструкції до вправи
- Створіть тимчасові вибірки та тестові вибірки (
X_test,y_test). Використайте 20% усіх даних для тестових вибірок. - Використовуючи тимчасові вибірки (
X_temp,y_temp), створіть тренувальні (X_train,y_train) та валідаційні (X_val,y_val) вибірки. - Використайте 25% саме тимчасових даних для валідаційних вибірок.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Create temporary training and final testing datasets
X_temp, ____, y_temp, ____ =\
train_test_split(X, y, ____=____, random_state=1111)
# Create the final training and validation datasets
____, ____, ____, ____ =\
train_test_split(X_temp, y_temp, ____=____, random_state=1111)