Візуалізація компромісу
Ми знаємо, що компроміс між зміщенням і дисперсією лежить в основі роботи з такими проблемами, як overfitting та underfitting у машинному навчанні.
У цій фінальній вправі ви ще раз повернетеся до нашого набору даних weather і візуалізуєте різницю між моделями з великим зміщенням і великою дисперсією, використовуючи вже імпортовані змінні preds і preds2.
Нагадаємо, ми використовуємо ознаку Temp9am, щоб передбачати залежну змінну — ознаку Temp3pm. Звичні пакети вже імпортовано.
Ця вправа є частиною курсу
Практичні співбесіди з статистики в Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Use X and y to create a scatterplot
plt.scatter(____, ____)
plt.show()