Data Science - MODULE5 Code

Question 1

Die library vir die mean squared error

Answer 1

From sklearn.metrics import mean_squared_error

Question 2

Die kode om n regressor op te stel met n sekere mate van regularisation?

Answer 2

Reg = MLPRegressor(max_iter=6000, hidden_layer_sizes=(5,5), alpha=param, random_state=1)

Question 3

As jy deur die verskillende alohas hardloop, hoe bepaal jy die score en stoor dit?

Answer 3

Score = cross_val_score(estimator=reg, X=X_train, y=y_train, CV=3, scoring=”neg_mean_squared_error”)
Validation_scores[param]=-score.mean()

Question 4

Commercial software wat baie maatskappye gebruik vir AI

Answer 4

RapidMiner

Question 5

In die voorbeeld wat ons gedoen - n ander metode as stochastic gradient descent?

Answer 5

Lbfgs solver

Question 6

Nuwe import, onseker waar dit gebruik gaan word

Answer 6

Import itertools

Question 7

Ek dink j het dit al, maar kom ons se daar is n dataframe met ? As daar nie n waarde is nie, hoe drop ju daardie waardes?

Answer 7

Df = df.replace(“?”, np.nan)
Df = df.dropna()