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

вправа

Крос-валідація для R-squared

Крос-валідація — ключовий підхід до оцінювання моделі. Вона максимально використовує доступні дані, адже модель не лише навчається, а й перевіряється на всіх доступних прикладах.

У цій вправі ви побудуєте модель лінійної регресії, а потім застосуєте 6-кратну крос-валідацію, щоб оцінити її точність у прогнозуванні продажів за витратами на рекламу в соцмережах. Ви виведете окремий бал для кожної з шести складок.

Набір даних sales_df уже поділено на y (цільова змінна) та X (ознаки) і попередньо завантажено для вас. LinearRegression імпортовано з sklearn.linear_model.

Інструкції

100 XP
  • Імпортуйте KFold і cross_val_score.
  • Створіть kf, викликавши KFold(), встановіть кількість розбиттів на шість, shuffle — у True, а зерно випадковості — 5.
  • Виконайте крос-валідацію, використовуючи reg на X та y, передавши kf до cv.
  • Надрукуйте cv_scores.