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データモデルの評価

データモデルの評価

45分 クレジット: 7

GSP204

Google Cloud セルフペース ラボ

概要

このラボでは、データセットを 2 つの部分(モデルを開発するためのトレーニング セットと、モデルの精度を評価してから予測モデルを別々に繰り返し評価するためのテストセット)にパーティショニングするプロセスについて学びます。その後、このクエストの前のラボで開発したモデルを、トレーニング データセットを使って再作成し、テスト データセットを使って評価します。データは Google BigQuery に保存されています。分析には Jupyterlab を使用します。

使用するデータセットには、米国運輸統計局のウェブサイトから取得した米国の国内線フライトの履歴情報が含まれます。このデータセットは、データ サイエンスの多岐にわたるコンセプトと技術の実証に使用できるもので、Google Cloud Platform のデータ サイエンス クエストに含まれるその他すべてのラボで使用します。

Google BigQuery は Google Storage と連携して動作する RESTful ウェブサービスで、大規模なデータセットをインタラクティブに分析できます。

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