Завантажте застосунок
Виберіть папку й попросіть помічника прочитати потрібні файли перед редагуванням. Визначте мету та межі завдання.
Сценарії
Сценарії роботи з кодом · Поділ даних машинного навчання
03
Сценарії
Поділіть ML-дані за сутністю, здатною спричинити витік між вибірками. Залиште групи окремо та навчайте передобробку лише на тренувальних даних.
Відкрийте папку проєкту
Оберіть сумісний endpoint. Доступність інструментів і якість відповідей залежать від налаштованої моделі та сервера.
Підключіть і перевірте модель
Переглядайте зміни й результати команд. Перед прийняттям результату виконайте перевірки проєкту; створений код не тестується автоматично.
Перегляньте зміни та запустіть тести
Порівняйте фактичну поведінку з очікуваним результатом. Якщо перевірка не проходить, з’ясуйте причину перед наступними змінами.
Поділ даних машинного навчання
Сценарії
train_groups, test_groups = split_groups(group_ids)
assert not set(train_groups) & set(test_groups)
train = rows_in_groups(data, train_groups)
test = rows_in_groups(data, test_groups)Перевірте перед застосуванням. Переглядайте зміни й результати команд. Перед прийняттям результату виконайте перевірки проєкту; створений код не тестується автоматично.