Utfordring: Evaluering av Modellen med Kryssvalidering
I denne utfordringen skal du bygge og evaluere en modell ved å bruke både trenings-/testevaluering og kryssvalidering. Dataene er et allerede forhåndsbehandlet penguins dataset.
Her er noen av funksjonene du vil bruke:
Swipe to start coding
Oppgaven er å opprette en 4-nærmeste naboer-klassifisator og først evaluere ytelsen ved hjelp av kryssvalideringsscore. Del deretter dataene i trenings- og testsett, tren modellen på treningssettet, og evaluer ytelsen på testsettet.
- Initialiser en
KNeighborsClassifier
med 4 naboer. - Beregn kryssvalideringsscorene for denne modellen med antall fold satt til 3. Du kan sende en utrent modell til funksjonen
cross_val_score()
. - Bruk en egnet funksjon for å dele opp
X, y
. - Tren modellen ved å bruke treningssettet.
- Evaluer modellen ved å bruke testsettet.
Løsning
Takk for tilbakemeldingene dine!
single
Spør AI
Spør AI
Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår
Awesome!
Completion rate improved to 3.13
Utfordring: Evaluering av Modellen med Kryssvalidering
Sveip for å vise menyen
I denne utfordringen skal du bygge og evaluere en modell ved å bruke både trenings-/testevaluering og kryssvalidering. Dataene er et allerede forhåndsbehandlet penguins dataset.
Her er noen av funksjonene du vil bruke:
Swipe to start coding
Oppgaven er å opprette en 4-nærmeste naboer-klassifisator og først evaluere ytelsen ved hjelp av kryssvalideringsscore. Del deretter dataene i trenings- og testsett, tren modellen på treningssettet, og evaluer ytelsen på testsettet.
- Initialiser en
KNeighborsClassifier
med 4 naboer. - Beregn kryssvalideringsscorene for denne modellen med antall fold satt til 3. Du kan sende en utrent modell til funksjonen
cross_val_score()
. - Bruk en egnet funksjon for å dele opp
X, y
. - Tren modellen ved å bruke treningssettet.
- Evaluer modellen ved å bruke testsettet.
Løsning
Takk for tilbakemeldingene dine!
Awesome!
Completion rate improved to 3.13single