Đánh giá mô hình trên tập kiểm tra
Sau khi huấn luyện mô hình, bạn có thể đánh giá nó trên dữ liệu mới. Bạn sẽ cung cấp cho mô hình một ma trận X mới (còn gọi là dữ liệu kiểm tra), để mô hình tạo dự đoán, rồi so sánh với biến y đã biết (còn gọi là dữ liệu mục tiêu).
Trong trường hợp này, bạn sẽ dùng dữ liệu từ giải đấu hậu mùa để đánh giá mô hình. Các trận đấu trong giải diễn ra sau mùa giải chính mà bạn dùng để huấn luyện mô hình, vì vậy đây là phép đánh giá tốt về mức độ mô hình hoạt động ngoài mẫu.
DataFrame games_tourney_test cùng với đối tượng model đã được fit có sẵn trong không gian làm việc của bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Deep Learning nâng cao với Keras
Hướng dẫn bài tập
- Gán dữ liệu kiểm tra (cột
seed_diff) vàoX_test. - Gán dữ liệu mục tiêu (cột
score_diff) vàoy_test. - Đánh giá mô hình trên
X_testvày_test.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Load the X variable from the test data
X_test = ____
# Load the y variable from the test data
y_test = ____
# Evaluate the model on the test data
print(model.____(____, ____, verbose=False))