Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Tái sử dụng tham số mô hình

Tái lập hiệu năng mô hình là yếu tố then chốt trong việc kiểm định mô hình. Việc tái lập cũng quan trọng khi bạn chia sẻ mô hình với đồng nghiệp, tái sử dụng mô hình trên dữ liệu mới, hoặc đặt câu hỏi trên các trang như Stack Overflow. Bạn có thể dùng những trang này để hỏi các lập trình viên khác về lỗi mô hình, đầu ra, hoặc hiệu năng. Cách tốt nhất là tái lập công việc của bạn bằng cách tái sử dụng các tham số mô hình.

Trong bài tập này, bạn sẽ dùng nhiều cách để xem lại các tham số đã dùng trong một mô hình.

Bài tập này là một phần của khóa học

Xác thực Mô hình trong Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • In ra các đặc điểm của mô hình rfc chỉ bằng cách in mô hình.
  • Chỉ in giá trị random state của mô hình.
  • In ra dictionary các tham số của mô hình.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

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

rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=50, max_depth=6, random_state=1111)

# Print the classification model
____(____)

# Print the classification model's random state parameter
print('The random state is: {}'.format(rfc.____))

# Print all parameters
print('Printing the parameters dictionary: {}'.format(rfc.____()))
Chỉnh sửa và Chạy Mã