ПочатиПочніть безкоштовно

Робота з результатами

У цій вправі ви відфільтруєте, побудуєте графіки та перетворите на DataFrame результати CBPE, отримані для набору даних US Consensus із попереднього прикладу. Метод display тут використовується, щоб показувати графіки та DataFrame, які викликаються посеред коду.

Результати оцінювача CBPE попередньо завантажено у змінну estimated_results.

Ця вправа є частиною курсу

Моніторинг Machine Learning у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Взаємодійте з оціненими результатами, дотримуючись коментарів над кожним фрагментом коду.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Filter estimated results for the roc_auc metric and convert them to a dataframe
display(estimated_results.____(____=[____]).____())

# Filter estimated results for the reference period and convert them to a dataframe
display(estimated_results.____(____=____).____())

# Filter the estimated results for the accuracy metric
display(estimated_results.filter(____=____).plot().show())

# Filter the estimated results for the analysis period, as well as for accuracy and roc_auc metrics
display(estimated_results.filter(____=____, ____=[____, ____]).plot().show())
Редагувати та запускати код