เบราว์เซอร์นี้ไม่ได้รับการสนับสนุนอีกต่อไป
อัปเกรดเป็น Microsoft Edge เพื่อใช้ประโยชน์จากคุณลักษณะล่าสุด เช่น การอัปเดตความปลอดภัยและการสนับสนุนด้านเทคนิค
ตอบคําถามต่อไปนี้เพื่อตรวจสอบการเรียนรู้ของคุณ
คุณกําลังใช้ scikit-learn เพื่อฝึกแบบจําลองการถดถอยจากชุดข้อมูลยอดขาย คุณต้องการประเมินแบบจําลองเพื่อให้แน่ใจว่าสามารถทํานายได้อย่างถูกต้องด้วยข้อมูลใหม่ คุณควรทําอย่างไร
ใช้ข้อมูลทั้งหมดเพื่อฝึกแบบจําลอง จากนั้นใช้ข้อมูลทั้งหมดเพื่อประเมิน
ฝึกแบบจําลองโดยใช้เฉพาะคอลัมน์คุณลักษณะ แล้วประเมินโดยใช้เฉพาะคอลัมน์ป้ายชื่อ
แยกข้อมูลแบบสุ่มเป็นสองชุดย่อย ใช้ชุดย่อยหนึ่งเพื่อฝึกแบบจําลองและอีกชุดหนึ่งเพื่อประเมิน
คุณได้สร้างวัตถุแบบจําลองโดยใช้คลาส Scikit-learn LinearRegression คุณควรทําอย่างไรในการฝึกแบบจําลอง
เรียกใช้เมธอด predict() ของออบเจ็กต์แบบจําลองที่ระบุคุณลักษณะการฝึกอบรมและอาร์เรย์ป้ายชื่อ
เรียกใช้เมธอด fit() ของออบเจ็กต์แบบจําลองที่ระบุคุณลักษณะการฝึกอบรมและอาร์เรย์ป้ายชื่อ
เรียกใช้เมธอด score() ของออบเจ็กต์แบบจําลองที่ระบุคุณลักษณะการฝึกอบรมและทดสอบอาร์เรย์ของคุณลักษณะ
คุณฝึกแบบจําลองการถดถอยโดยใช้ scikit-learn เมื่อคุณประเมินผลด้วยข้อมูลทดสอบ คุณกําหนดว่าแบบจําลองบรรลุเมตริก R สแควร์ 0.95 เมตริกนี้บอกอะไรคุณเกี่ยวกับแบบจําลอง
แบบจําลองอธิบายส่วนใหญ่ของค่าความแปรปรวนระหว่างค่าที่คาดการณ์และค่าจริง
แบบจําลองมีความแม่นยํา 95%
โดยเฉลี่ยแล้ว การคาดการณ์มีค่าสูงกว่าค่าจริง 0.95
คุณต้องตอบคำถามทั้งหมดก่อนที่จะตรวจสอบงานของคุณ
หน้านี้มีประโยชน์หรือไม่
ต้องการความช่วยเหลือในหัวข้อนี้หรือไม่
ต้องการลองใช้ Ask Learn เพื่อทําให้ชัดเจนหรือแนะนําคุณผ่านหัวข้อนี้หรือไม่