惰性预测
您上次训练的模型表现不错，但如果再多遍历几次训练数据，效果可能会更好。另外，既然模型已经训练好了，就别浪费了。请用它在与训练集不同的数据集上做一些预测。
上个练习中您创建的模型的未拟合版本已作为 dask_model 提供在您的环境中。训练数据的 Dask DataFrame 分别为 dask_X 和 dask_y。
本练习是课程的一部分
Python 中的 Dask 并行编程
练习说明
- 创建一个 for 循环，将
dask_model在dask_X和dask_y上训练 5 次。 - 使用已拟合模型为输入变量
dask_X生成预测。 - 使用默认调度器计算这些预测。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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)