Các phương thức của scikit-learn
Bạn quyết định xây dựng một mô hình hồi quy để dự đoán số lượng nhân viên mới mà công ty bạn sẽ tuyển dụng thành công trong tháng tới. Bạn mở một script Python mới để bắt đầu, nhưng nhanh chóng nhận ra rằng sklearn có rất nhiều module khác nhau. Hãy đảm bảo bạn hiểu tên các module, các phương thức, và module nào chứa phương thức nào.
Hãy làm theo hướng dẫn bên dưới để nạp tất cả các phương thức cần thiết nhằm thực hiện cross-validation bằng sklearn. Bạn sẽ dùng các module:
metricsmodel_selectionensemble
Bài tập này là một phần của khóa học
Xác thực Mô hình trong Python
Hướng dẫn bài tập
- Nạp phương thức để tính điểm của cross-validation.
- Nạp phương thức hồi quy rừng ngẫu nhiên (random forest regression).
- Nạp metric mean square error.
- Nạp phương thức để tạo một scorer dùng với cross-validation.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Instruction 1: Load the cross-validation method
from sklearn.____ import ____
# Instruction 2: Load the random forest regression model
from sklearn.____ import ____
# Instruction 3: Load the mean squared error method
# Instruction 4: Load the function for creating a scorer
from sklearn.metrics import ____, ____