1. 학습
    2. /
  2. 강의
    3. /
  3. Thiết kế Pipeline Dự báo cho Môi trường Production
Connected

연습 문제

Đánh giá dự báo & thực nghiệm

Trong bài tập này, bạn sẽ đánh giá hiệu suất của mô hình dự báo để khám phá các trường hợp sử dụng của thực nghiệm.

Bảng dự báo đã gộp (fc), kết hợp dự đoán với kết quả kiểm thử thực tế, đã được nạp sẵn. Các hàm đánh giá (mape, rmse, coverage) và pandas (đặt tên là pd) cũng sẵn sàng để dùng. Dưới đây là tham chiếu nhanh cho các hàm:

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

Trước tiên, hãy tính các chỉ số hiệu suất cho mô hình. Sau đó, trả lời một câu hỏi về mục tiêu của thực nghiệm trong dự báo.

지침 1/2

undefined XP
    1
    2
  • Tính các chỉ số mape, rmse và coverage cho từng mô hình trong DataFrame fc.
  • Chuyển danh sách thành một DataFrame tên fc_performance, sau đó sắp xếp các giá trị theo rmse.