1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Кероване навчання зі scikit-learn
Connected

вправа

Візуалізація ефективності регресійних моделей

Тепер, коли ви побачили, як оцінювати кілька моделей «з коробки», ви побудуєте три регресійні моделі для передбачення рівня "energy" пісні.

У наборі даних music_df додано дамі-змінні для "genre". Також створено масиви ознак і цільовий масив, які розділено на X_train, X_test, y_train та y_test.

Для вас уже імпортовано: LinearRegression, Ridge, Lasso, cross_val_score і KFold.

Інструкції

100 XP
  • Напишіть цикл for, використовуючи model як ітератор і model.values() як ітерований об'єкт.
  • Виконайте перехресну перевірку на тренувальних ознаках і тренувальному цільовому масиві, використовуючи модель та встановивши cv рівним об'єкту KFold.
  • Додайте кросвальнихні бали моделі до списку results.
  • Створіть коробкову діаграму для відображення результатів, встановивши підписи на осі x як назви моделей.