1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Machine Learning with Tree-Based Models in Python
Connected

Exercise

Vyhodnocení jednotlivých klasifikátorů

V tomto cvičení vyhodnotíš výkon modelů ze seznamu classifiers, který jsme definovali v předchozím cvičení. Každý klasifikátor natrénuješ na trénovací sadě a vyhodnotíš jeho přesnost na testovací sadě.

Dataset je už načtený a připravený k použití (numerické příznaky jsou standardizované) a je rozdělený na 70 % trénovacích a 30 % testovacích dat. Matice příznaků X_train a X_test, stejně jako pole popisků y_train a y_test, máš k dispozici ve svém pracovním prostoru. Kromě toho jsme načetli seznam classifiers z předchozího cvičení a funkci accuracy_score() z balíčku sklearn.metrics.

Instructions

100 XP
  • Iteruj přes n-tice v seznamu classifiers. Jako proměnné cyklu for použij clf_name a clf:
    • Natrénuj clf na trénovací sadě.
    • Predikuj popisky testovací sady pomocí clf a výsledky ulož do y_pred.
    • Vyhodnoť přesnost clf na testovací sadě a výsledek vypiš.