Мой текущий код написан на python2 .7 с использованием scikit-learn 0.17.1. Я пытаюсь перейти на последние версии python3 .7 и scikit-learn 0.22.1. Для точно такого же набора функций мой объект модели после вызова .fit отличается. Значения coeff_ не совпадают вообще. В результате мои прогнозы также не совпадают. Ожидается ли это?
Это большое упражнение по переписыванию кода, и мне нужно окончательно проверить, что мои изменения работают отлично.
Мой первоначальный план тестирования состоял в том, чтобы сравнить прогнозы для точно таких же значений между старыми код и новый код. Но если прогнозы будут другими, я должен буду проверить, улучшилась ли точность прогнозов в новом коде. Я все еще не уверен, пропустил ли я какие-то преобразования.
Если вы столкнулись с подобной проблемой, сообщите, что вы сделали в таком сценарии.
вот код, который я использую, который совпадает с 0.17.1 и 0.22.1 -
model = ElasticNetCV(l1_ratio=[0.5, 0.75, 0.95, 0.99, 1.0], normalize=True, n_jobs=1)
model.fit(features.values, targets.values)