1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Machine Learning для фінансів у Python
Connected

Ćwiczenie

Оцініть якість роботи

Тепер, коли ми натренували нашу нейромережу, перевірмо якість, щоб побачити, наскільки добре модель передбачає нові значення. У таких моделях немає вбудованого методу .score(), як у sklearn, тому скористаємося функцією r2_score() з sklearn.metrics. Вона обчислює показник R\(^2\) за аргументами (y_true, y_predicted). Також знову побудуємо графік наших передбачень проти фактичних значень. Незабаром це дасть цікаві результати (щойно ми реалізуємо власну функцію втрат).

Instrukcje

100 XP
  • Отримайте передбачення від model_1 на масштабованих тестових даних (scaled_test_features і test_targets).
  • Виведіть показник R\(^2\) на тестовій вибірці (test_targets і test_preds).
  • Побудуйте розсіювальний графік test_preds проти test_targets за допомогою plt.scatter().