Bài đánh giá mô-đun

3 phút

Bạn đang sử dụng scikit-learn để đào tạo mô hình hồi quy từ tập dữ liệu dữ liệu bán hàng. Bạn muốn có thể đánh giá mô hình để đảm bảo mô hình dự đoán chính xác với dữ liệu mới. Bạn nên làm gì?

Sử dụng tất cả dữ liệu để đào tạo mô hình. Sau đó, sử dụng tất cả dữ liệu để đánh giá dữ liệu

Đào tạo mô hình chỉ sử dụng các cột tính năng, rồi đánh giá mô hình chỉ sử dụng cột nhãn

Tách ngẫu nhiên dữ liệu thành hai tập hợp con. Sử dụng một tập hợp con để đào tạo mô hình và tập hợp con còn lại để đánh giá mô hình

Bạn đã tạo một đối tượng mô hình bằng cách sử dụng lớp LinearRegression scikit-learn. Bạn nên làm gì để đào tạo mô hình?

Gọi phương pháp predict() của đối tượng mô hình, xác định tính năng đào tạo và mảng nhãn

Gọi phương pháp fit() của đối tượng mô hình, xác định tính năng đào tạo và mảng nhãn

Gọi phương pháp score() của đối tượng mô hình, xác định tính năng đào tạo và mảng tính năng kiểm tra

Bạn đào tạo một mô hình hồi quy bằng cách sử dụng scikit-learn. Khi bạn đánh giá nó với dữ liệu thử nghiệm, bạn xác định rằng mô hình đạt được một số liệu R bình phương của 0,95. Số liệu này cho bạn biết về mô hình này là gì?

Mô hình giải thích hầu hết phương sai giữa giá trị dự đoán và giá trị thực tế.

Mô hình chính xác 95% xác

Trung bình, các dự đoán cao hơn 0,95 so với giá trị thực tế

Bạn phải trả lời tất cả câu hỏi thì mới có thể kiểm tra công việc của mình.

Phản hồi

Trang này có hữu ích không?