Thách đấu nhà vô địch
Sau khi đã đưa random forest của bạn vào sản xuất, bạn chợt lo rằng bộ phân loại naive Bayes có thể tốt hơn. Bạn muốn chạy một bài kiểm tra champion–challenger, bằng cách so sánh naive Bayes (đóng vai challenger) với đúng mô hình hiện đang chạy trong sản xuất, mô hình này bạn sẽ tải từ tệp để tránh nhầm lẫn. Bạn sẽ dùng điểm F1 để đánh giá. Bạn có sẵn dữ liệu X_train, X_test, y_train và y_test như trước, cùng với GaussianNB(), f1_score() và pickle().
Bài tập này là một phần của khóa học
Thiết kế quy trình Machine Learning bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Tải mô hình hiện có từ bộ nhớ bằng
pickle. - Fit một bộ phân loại Gaussian Naive Bayes lên dữ liệu huấn luyện.
- In ra điểm F1 của nhà vô địch rồi đến kẻ thách đấu trên dữ liệu kiểm tra.
- Ghi đè mô hình hiện tại lên đĩa bằng mô hình có hiệu quả tốt nhất.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Load the current model from disk
champion = pickle.____(open('model.pkl', ____))
# Fit a Gaussian Naive Bayes to the training data
challenger = ____.____(X_train, y_train)
# Print the F1 test scores of both champion and challenger
print(____(y_test, champion.____(X_test)))
print(____)
# Write back to disk the best-performing model
with open('model.pkl', 'wb') as file:
pickle.____(____, file=file)