1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Machine Learning with Tree-Based Models in Python
Connected

cvičení

OOB skóre vs. skóre na testovací sadě

Teď, když máš bc vytvořený, natrénuješ ho na trénovací sadě a vyhodnotíš jeho přesnost na testovací sadě i OOB přesnost.

Dataset je za tebe připravený a rozdělený na 80 % trénovací a 20 % testovací data. Matice příznaků X_train a X_test a pole štítků y_train a y_test jsou k dispozici ve tvém pracovním prostředí. Navíc jsou načtené i klasifikátor bc vytvořený v předchozím cvičení a funkce accuracy_score() z sklearn.metrics.

Pokyny

100 XP

  • Natrénuj bc na trénovací sadě, predikuj štítky testovací sady a výsledky ulož do y_pred.

  • Vyhodnoť přesnost na testovací sadě acc_test pomocí funkce accuracy_score.

  • Vyhodnoť OOB přesnost acc_oob klasifikátoru bc tak, že z něj načteš atribut oob_score_.