Xem hiệu quả của mô hình ensemble
Hãy kiểm tra hiệu suất của mô hình ensemble để xem nó hoạt động ra sao. Bạn sẽ thấy điểm R\(^2\) xấp xỉ trung bình, cùng một biểu đồ scatter là sự pha trộn giữa dự đoán của các mô hình trước. Hình nơ (bow-tie) từ mô hình dùng custom loss function vẫn sẽ hơi hiện rõ, nhưng phần rìa gần x=0 sẽ mềm hơn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Machine Learning cho Tài chính bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Đánh giá điểm R\(^2\) trên tập train và test. Dùng hàm
r2_score()củasklearn(đã được import sẵn) vớitrain_targetsvàtrain_predstừ bài trước. - Vẽ scatter giữa dự đoán train/test và giá trị thực bằng
plt.scatter().
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
from sklearn.metrics import r2_score
# Evaluate the R^2 scores
print(r2_score(____, ____))
print(r2_score(test_targets, test_preds))
# Scatter the predictions vs actual -- this one is interesting!
plt.scatter(____, ____, ____)
plt.scatter(test_preds, test_targets, label='test')
plt.legend(); plt.show()