Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Ước lượng hiệu năng cho bài toán dự đoán tiền tip

Trong các bài trước, bạn đã chuẩn bị bộ dữ liệu tham chiếu (reference) và phân tích (analysis) cho bộ NYC Green Taxi. Ở bài này, bạn sẽ dùng dữ liệu đó để ước lượng hiệu năng của mô hình trong môi trường vận hành.

Trước tiên, bạn cần khởi tạo thuật toán DLE với các tham số đã cho, sau đó trực quan hóa kết quả.

Bộ reference và analysis đã được nạp sẵn và lưu trong biến reference và analysis. Ngoài ra, nannyml cũng đã được import.

Bài tập này là một phần của khóa học

Giám sát Machine Learning bằng Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Khởi tạo thuật toán DLE với chu kỳ chia nhỏ theo ngày (daily chunk period), dùng tip_amount làm y_true, và metric MSE.
  • Fit bộ reference vào DLE estimator, ước lượng hiệu năng cho bộ analysis và lưu đầu ra vào biến results.
  • Trực quan hóa kết quả bằng các phương thức plot() và show().

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

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

estimator = nannyml.DLE(y_pred='y_pred',
    timestamp_column_name='lpep_pickup_datetime',
    feature_column_names=features,
    chunk_period='d',
    y_true='tip_amount',
    metrics=['mse'])

# Fit the reference data to the DLE algorithm
estimator.____(____)

# Estimate the performance on the analysis data
results = estimator.____(____)

# Plot and show the results
____.____().____()
Chỉnh sửa và Chạy Mã