Вивчайте Завдання: Оцінювання Моделі за Допомогою Крос-Валідації

У цьому завданні побудуйте та оцініть модель, використовуючи як розділення на навчальну та тестову вибірки, так і крос-валідацію на попередньо обробленому penguins dataset.

Корисними будуть наступні функції:

cross_val_score() з sklearn.model_selection;
train_test_split() з sklearn.model_selection;
методи .fit() та .score() моделі.

Завдання

Swipe to start coding

Вам надано попередньо оброблену версію набору даних про пінгвінів, де матриця ознак X та цільова змінна y готові для моделювання. Ваша мета — навчити та оцінити модель KNeighborsClassifier, використовуючи як крос-валідацію, так і поділ на тренувальну та тестову вибірки.

Ініціалізуйте об'єкт KNeighborsClassifier з параметром n_neighbors=4.
Використайте функцію cross_val_score() з параметром cv=3 для обчислення оцінок крос-валідації для моделі.
Розділіть дані на тренувальну та тестову вибірки за допомогою функції train_test_split().
Навчіть модель на тренувальній вибірці, використовуючи метод .fit().
Оцініть модель на тестовій вибірці за допомогою методу .score() та виведіть результат.

Рішення

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 4. Розділ 5

single

Запитати АІ

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

Suggested prompts:

What is the difference between train-test split and cross-validation?

Can you explain how to use cross_val_score() with the penguins dataset?

How do I choose which evaluation method to use?

Awesome!

Completion rate improved to 3.13

Свайпніть щоб показати меню