1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Як перемагати в змаганнях Kaggle за допомогою Python
Connected

Вправа

Загальний показник валідації

Тепер час отримати реальну якість моделі за допомогою крос-валідації! Як працює наша модель прогнозування попиту на товари в магазині?

Ваше завдання — взяти середньоквадратичну помилку (MSE) для кожного фолда окремо, а потім об'єднати ці результати в одне число.

Для зручності вам надано функцію get_fold_mse(), яка для кожного розбиття крос-валідації навчає модель Random Forest і повертає список значень MSE за фолдами. get_fold_mse() приймає два аргументи: train і об'єкт TimeSeriesSplit.

Інструкції 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Створіть часову 3-фолд крос-валідацію.
  • Виведіть середнє numpy значення MSE за фолдами.