Báo cáo cuối với holdout chưa chạm
Kết thúc ML tabular bằng quy trình train → validation chọn → refit → test một lần.
Tiến độ của tôi ở bài này
Điểm được lưu vào tài khoản sau khi chấm bài.
Đang tải điểm của bạn…
Kiến thức và chủ đề
Kiến thức tiên quyết: GridSearchCV concept, validation split, test holdout.
Nội dung đề bài
Mục tiêu kiến thức
Kết thúc ML tabular bằng quy trình train → validation chọn → refit → test một lần.
Mô tả bài toán
Đây là bài số 378 trong tầng Đánh giá và chọn model. Bài dùng thư viện validation selection + refit + final holdout trên dữ liệu nhỏ, cố định và chạy CPU; mục tiêu là hiểu workflow chứ không bắt học viên tự viết lại thư viện.
Yêu cầu
Thử C trên validation, chọn C tốt nhất, fit lại trên train+validation rồi chấm test cuối; trả báo cáo tái lập.
def final_holdout_report(X_train, y_train, X_validation, y_validation, X_test, y_test, seed):Input
Ba split classification: train, validation, test và seed.
Output
Dictionary candidates, validation_scores, selected_C, validation_accuracy, test_accuracy, test_size, seed.
Ràng buộc
Không dùng test để chọn C; test chỉ xuất hiện ở bước accuracy cuối.
Ví dụ
Giải thích
Validation quyết định C, còn test chỉ dùng một lần để báo điểm cuối.
Gợi ý và lời giải chỉ mở sau khi bạn bấm Nộp bài. Giáo viên và quản trị viên mở được ngay.
Góp ý & báo lỗi bài tập
Đề bài chưa rõ, test có vấn đề hay bạn có ý tưởng giúp bài tốt hơn? Gửi cho đội ngũ AI Empire nhé — mỗi góp ý đều được đọc.