延後計算的預測
你上次訓練的模型表現不錯，但如果再多跑幾輪訓練資料，效果可能會更好。此外，別讓好模型閒置了；你也應該用這個模型在與訓練資料不同的資料集上做一些預測。
上一個練習中你建立的模型，未擬合的版本已在你的環境中，名稱為 dask_model。訓練用的 Dask DataFrame 分別為 dask_X 與 dask_y。
本練習屬於課程
在 Python 中使用 Dask 進行平行程式設計
練習說明
- 建立一個 for 迴圈，將
dask_model以dask_X與dask_y訓練 5 次。 - 使用已擬合的模型，對輸入變數
dask_X進行預測。 - 使用預設的排程器來計算這些預測結果。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Loop over the training data 5 times
____:
dask_model.____
# Use your model to make predictions
y_pred_delayed = ____
# Compute the predictions
y_pred_computed = ____
print(y_pred_computed)