वैलिडेशन का उपयोग

Python में Kaggle प्रतियोगिता जीतना

Yauhen Babakhin

Kaggle Grandmaster

डेटा लीकेज

 

लीकेज लोगो

 

  • Features में लीकेज – ऐसे डेटा का उपयोग जो वास्तविक सेटिंग में उपलब्ध नहीं होगा

  • Validation strategy में लीकेज – वैलिडेशन रणनीति वास्तविक परिदृश्य से अलग हो

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टाइम डेटा

 

टाइम डेटा के लिए गलत वैलिडेशन रणनीति

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टाइम K-fold क्रॉस-वैलिडेशन

 

 

टाइम k-fold क्रॉस-वैलिडेशन स्कीम

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टाइम K-fold क्रॉस-वैलिडेशन

# Import TimeSeriesSplit
from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit

# Create a TimeSeriesSplit object
time_kfold = TimeSeriesSplit(n_splits=5)

# Sort train by date
train = train.sort_values('date')

# Loop through each cross-validation split
for train_index, test_index in time_kfold.split(train):
    cv_train, cv_test = train.iloc[train_index], train.iloc[test_index]
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वैलिडेशन पाइपलाइन

# List for the results
fold_metrics = []

for train_index, test_index in CV_STRATEGY.split(train):
    cv_train, cv_test = train.iloc[train_index], train.iloc[test_index]

    # Train a model
    model.fit(cv_train)

    # Make predictions
    predictions = model.predict(cv_test)

    # Calculate the metric
    metric = evaluate(cv_test, predictions)
    fold_metrics.append(metric)
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मॉडल तुलना

 

Fold number Model A MSE Model B MSE
Fold 1 2.95 2.97
Fold 2 2.84 2.45
Fold 3 2.62 2.73
Fold 4 2.79 2.83
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कुल वैलिडेशन स्कोर

import numpy as np

# Simple mean over the folds
mean_score = np.mean(fold_metrics)

# Overall validation score
overall_score_minimizing = np.mean(fold_metrics) + np.std(fold_metrics)
# Or
overall_score_maximizing = np.mean(fold_metrics) - np.std(fold_metrics)
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मॉडल तुलना

Fold number Model A MSE Model B MSE
Fold 1 2.95 2.97
Fold 2 2.84 2.45
Fold 3 2.62 2.73
Fold 4 2.79 2.83
Mean 2.80 2.75
Overall 2.919 2.935
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