Acest browser nu mai este acceptat.
Faceți upgrade la Microsoft Edge pentru a profita de cele mai noi funcții, actualizări de securitate și asistență tehnică.
Răspundeți la următoarele întrebări pentru a verifica învățarea.
Utilizați scikit-learn pentru a instrui un model de regresie dintr-un set de date de date de vânzări. Doriți să puteți evalua modelul pentru a vă asigura că este estimat corect cu date noi. Ce ar trebui să faceți?
Utilizați toate datele pentru a instrui modelul. Apoi utilizați toate datele pentru a le evalua
Instruiți modelul utilizând doar coloanele de caracteristici, apoi evaluați-l utilizând doar coloana etichetă
Scindați datele aleator în două subseturi. Utilizați un subset pentru a instrui modelul și celălalt pentru a-l evalua
Ați creat un obiect model utilizând clasa Scikit-learn LinearRegression. Ce ar trebui să faceți pentru a instrui modelul?
Apelați metoda predict() a obiectului model, specificând caracteristica de instruire și matricele de etichete
Apelați metoda fit() a obiectului model, specificând caracteristica de instruire și matricele de etichete
Apelați metoda score() a obiectului model, specificând caracteristica de instruire și matricele de caracteristici de testare
Instruiți un model de regresie utilizând scikit-learn. Atunci când îl evaluați cu date de test, determinați că modelul obține o măsurătoare R-pătrat de 0,95. Ce vă spune această măsurătoare despre model?
Modelul explică cea mai mare parte a varianței dintre valorile estimate și cele reale.
Modelul este de 95% precis
În medie, predicțiile sunt cu 0,95 mai mari decât valorile reale
Trebuie să răspundeți la toate întrebările înainte de a verifica ceea ce ați lucrat.
Această pagină a fost utilă?
Aveți nevoie de ajutor cu acest subiect?
Doriți să încercați să utilizați Întrebați Microsoft Learn pentru a clarifica sau primi îndrumări privind acest subiect?