Trực quan hóa các đặc trưng bị drift
Sau khi xếp hạng các kết quả univariate, bạn biết rằng các đặc trưng hotel và country có drift ảnh hưởng nhiều nhất đến hiệu suất của mô hình. Trong bài tập này, bạn sẽ xem các kết quả drift và biểu đồ phân phối của chúng để xác định nguyên nhân gốc rễ của vấn đề.
Các kết quả từ bộ tính drift univariate được lưu trong biến uv_results.
Bài tập này là một phần của khóa học
Giám sát Machine Learning bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Đặt đối số period thành
analysischodrift_results. - Truyền hotel và country vào
column_nameschodrift_results. - Đặt đối số
kindtrong phương thức.plot()thành"drift". - Thực hiện tương tự cho
distribution_results, ngoại trừ việc đặt đối sốkindtrong phương thức.plot()thành"distribution".
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Filter and create drift plots
drift_results = uv_results.filter(
period=____,
column_names=[____, ____]
).plot(kind=____)
# Filter and create distribution plots
distribution_results = uv_results.filter(
period=____,
column_names=[____, ____]
).plot(kind=____)
# Show the plots
drift_results.show()
distribution_results.show()