1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Xử lý Dữ liệu Khuyết trong Python
Connected

Bài tập

So sánh và chọn adjusted R-squared tốt nhất

Trong quá trình phân tích các DataFrame đã nội suy trên một mô hình tuyến tính, điểm adjusted R-squared (\(adj.R^2\)) cho biết mô hình khớp tốt nhất.

Trong bài tập này, bạn sẽ so sánh các điểm \(adj.R^2\) của các mô hình tuyến tính (ứng với từng bộ dữ liệu đã nội suy) mà bạn đã tạo trước đó, cụ thể là lm_mean, lm_KNN và lm_MICE tương ứng.

Bạn sẽ in gọn gàng (bằng cách tạo một DataFrame) thuộc tính rsquared_adj của chúng và cuối cùng chọn mô hình có \(adj.R^2\) lớn nhất.

Các mô hình trên đã được nạp sẵn cho bạn dưới tên lm_mean, lm_KNN và lm_MICE.

Hướng dẫn 1/2

undefined XP
  • 1
    • Dùng thuộc tính .rsquared_adj trên từng mô hình \(-\) lm_mean, lm_KNN và lm_MICE để tạo rsquared_df.
  • 2
    • Dùng hàm max() để lấy R-squared tốt nhất từ rsquared_df. Tham số key=rsquared_df.get sẽ lấy đúng điểm số tương ứng.