Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Xây dựng bảng xếp hạng mô hình

Bây giờ dữ liệu đã ở dạng long, bạn có thể chấm điểm kết quả của mô hình bằng các hàm trợ giúp sau:

def mape(y, yhat):
    mape = mean(abs(y - yhat)/ y) 
    return mape

def rmse(y, yhat):
    rmse = (mean((y - yhat) ** 2 )) ** 0.5
    return rmse

def coverage(y, lower, upper):
    coverage = sum((y <= upper) & (y >= lower)) / len(y)
    return coverage

def score(df):
    mape_score = mape(y = df["y"], yhat = df["forecast"])
    rmse_score = rmse(y = df["y"], yhat = df["forecast"])
    coverage_score = coverage(y = df["y"], lower = df["lower"], upper = df["upper"])
    cols = ["mape", "rmse", "coverage"]
    df = pd.Series([mape_score, rmse_score,  coverage_score], index=cols)
    return df

Bài tập này là một phần của khóa học

Thiết kế Pipeline Dự báo cho Môi trường Production

Xem khóa học

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Create score_df
score_df = (bkt
            .groupby(["unique_id", "model_label", "model_name", "partition"])
            [["unique_id", "model_label", "model_name", "partition", "y", "forecast", "lower", "upper"]]
            .____(____)
            .reset_index()
)

print(score_df)
Chỉnh sửa và Chạy Mã