1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Machine Learning для фінансів у Python
Connected

Вправа

Оцініть ефективність

Насамкінець, як завжди, потрібно оцінити ефективність нашої найкращої моделі, щоб зрозуміти, наскільки добре або погано ми справляємося. Ідеально робити бек-тестування, але це складний процес, який ми не встигнемо розглянути в цьому курсі.

Ми вже бачили значення R\(^2\), але тепер подивімося на точкову діаграму „прогнози проти фактичних результатів" за допомогою matplotlib. Ідеальні прогнози утворили б діагональну лінію від нижнього лівого до верхнього правого кута.

Інструкції

100 XP
  • Використайте найкраще значення max_features для нашого RandomForestRegressor (rfr), яке ми знайшли у попередній вправі (це було 4).
  • Зробіть прогнози моделлю для train_features та test_features.
  • Побудуйте точкові діаграми фактичних цілей (train/test_targets) проти прогнозів (train/test_predictions) і підпишіть набори даних як train та test.