Začněte nyníZačněte zdarma

Vyhodnocení výkonu baggingu

Teď, když máš baggingový klasifikátor připravený, je čas ho natrénovat a vyhodnotit jeho přesnost na testovací sadě.

Dataset Indian Liver Patient je připravený a rozdělený na 80 % trénovací a 20 % testovací část. V pracovním prostředí máš k dispozici matice příznaků X_train a X_test, pole štítků y_train a y_test. Navíc je načtený baggingový klasifikátor bc, který jsi vytvořil/a v předchozím cvičení, a funkce accuracy_score() z sklearn.metrics.

Toto cvičení je součástí kurzu

Machine Learning with Tree-Based Models in Python

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Natrénuj bc na trénovací sadě.

  • Predikuj štítky pro testovací sadu a výsledek ulož do y_pred.

  • Zjisti přesnost klasifikátoru bc na testovací sadě.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Fit bc to the training set
____.____(____, ____)

# Predict test set labels
y_pred = ____.____(____)

# Evaluate acc_test
acc_test = ____(____, ____)
print('Test set accuracy of bc: {:.2f}'.format(acc_test)) 
Upravit a spustit kód