Python Solution for tuning

[StefanieSwz]

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Added:

• exercises/tuning/I2ML_env.yml (unchanged)
• exercises/tuning/sol_tuning_py.ipynb
• exercises/data/credit_for_py.csv

Modified:

• exercises/tuning/ex_rnw/ex_tuning_knn.Rnw
• exercises-pdf/ex_tuning.pdf

[StefanieSwz]

Python Exercise I2ML: Sheet 10 Tuning

[StefanieSwz]

Sieht sehr gut aus, finde ich! Zwei Sachen:

• der Effekt bei der f) ist wirklich sehr klein, hast Du eine Idee, wie man hier (relativ einfach) einen größeren Effekt bekommt?
• g) ja das ist komisch. Was war hier noch mal das Problem? => Hier schreiben wir vielleicht lieber kurz auf Mattermost.

Zu der f): nein, leider bekomme ich keinen größeren Effekt. Ich habe noch ein bisschen mit z.B PCA als Alternativ-Aufgabe überlegt, aber das sprengt ja wirklich den Rahmen. Ich habe dafür in der g), wo erst die test scores berechnet werden, eine Interpretation der f) hinzugefügt.

Zu der g) bzw. dem Datensatz: Ich habe einen anderen öffentlichen Datensatz zu credit daten bei https://archive.ics.uci.edu/dataset/27/credit+approval gefunden. Damit bekomme ich 83% AUC, was ja gut passen würde. Insgesamt ist der Datensatz recht ähnlich nur etwas kleiner bzgl. observations und features