测试 Kaggle 论坛上的想法
遗憾的是，并不是所有论坛帖子和 Kernel 都对您的模型有用。因此，与其盲目把想法塞进您的流程，不如先做测试。
这里提供了一个函数 get_cv_score()，它接收训练数据集作为参数，并返回 3 折交叉验证下的整体验证 RMSE（均方根误差）。工作区中已提供 train DataFrame。
请尝试几条来自 Kaggle 论坛的建议，并检查它们是否能提升您的验证分数。
本练习是课程的一部分
用 Python 赢下 Kaggle 竞赛
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Drop passenger_count column
new_train_1 = train.____('____', axis=1)
# Compare validation scores
initial_score = get_cv_score(train)
new_score = get_cv_score(new_train_1)
print('Initial score is {} and the new score is {}'.format(initial_score, new_score))