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Évaluer un modèle de données

Évaluer un modèle de données

45 minutes 7 crédits

GSP204

Google Cloud – Ateliers adaptés au rythme de chacun

Présentation

Dans cet atelier, vous allez découvrir le processus de partitionnement d'un ensemble de données en deux parties distinctes : un ensemble d'entraînement servant à développer un modèle et un ensemble de tests servant à évaluer la précision du modèle, puis à évaluer indépendamment des modèles prédictifs, de manière reproductible. Vous allez ensuite recréer le modèle développé lors d'un précédent atelier de cette quête à l'aide de l'ensemble de données d'entraînement et l'évaluer sur la base de l'ensemble de données de test. Les données sont stockées dans Google BigQuery, et l'analyse sera effectuée à l'aide de Jupyterlab.

L'ensemble de données utilisé comprend des informations historiques sur les vols intérieurs aux États-Unis provenant du site Web du Bureau des statistiques du transport américain (US Bureau of Transports Statistics). Tous les autres ateliers de la quête Data Science on the Google Cloud Platform reposent sur cet ensemble de données, qui permet d'illustrer un large éventail de concepts et techniques de science des données.

Google BigQuery est un service Web RESTful qui permet d'analyser de manière interactive des ensembles de données extrêmement volumineux en association avec Google Storage.

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