Тестування ідей з форуму Kaggle
На жаль, не всі дописи на Форумі та Kernels обов'язково корисні для вашої моделі. Тож замість того, щоб бездумно додавати ідеї до конвеєра, спершу варто їх перевірити.
Надано функцію get_cv_score(), яка приймає тренувальний набір даних як аргумент і повертає загальну валідаційну корінь-середньоквадратичну помилку за 3-фолд кросвальдацією. Датафрейм train уже доступний у вашому робочому середовищі.
Спробуйте різні поради з форуму Kaggle і перевірте, чи покращують вони ваш валідаційний показник.
Ця вправа є частиною курсу
Як перемагати в змаганнях Kaggle за допомогою Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Drop passenger_count column
new_train_1 = train.____('____', axis=1)
# Compare validation scores
initial_score = get_cv_score(train)
new_score = get_cv_score(new_train_1)
print('Initial score is {} and the new score is {}'.format(initial_score, new_score))