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Ein Datenmodell evaluieren

Ein Datenmodell evaluieren

45 Minuten 7 Guthabenpunkte

GSP204

Google Cloud-Labs zum selbstbestimmten Lernen

Überblick

In diesem Lab erfahren Sie, wie Sie ein Dataset partitionieren: in einen Trainingssatz zum Entwickeln eines Modells und in einen Testsatz, mit dem sich die Genauigkeit des Modells bewerten und Vorhersagemodelle wiederholt und unabhängig evaluieren lassen. Anschließend erstellen Sie das Modell, das Sie in einem vorherigen Lab der Aufgabenreihe entwickelt haben, mithilfe des Trainings-Datasets neu und evaluieren es im Vergleich mit dem Test-Dataset. Die Daten werden in Google BigQuery gespeichert und die Analyse wird mit JupyterLab ausgeführt.

Das verwendete Dataset enthält Verlaufsdaten zu Inlandsflügen in den USA, die der Website des US-amerikanischen Bureau of Transport Statistics entnommen wurden. Mit diesem Dataset lassen sich zahlreiche Data Science-Konzepte und -Techniken veranschaulichen. Es wird in allen anderen Labs der Aufgabenreihe Data Science on the Google Cloud Platform verwendet.

Google BigQuery ist ein RESTful-Webdienst, der in Verbindung mit Google Storage die interaktive Analyse sehr großer Datasets ermöglicht.

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