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Classificateur Random Forest - partie 2

Voyons comment se comporte notre modèle Random Forest sans aucun réglage particulier. Le model de l'exercice précédent est disponible, et vous avez déjà séparé vos données en X_train, y_train, X_test, y_test.

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Détection de fraude en Python

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Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Fit the model to our training set
____.fit(____, ____)

# Obtain predictions from the test data 
predicted = ____(X_test)
Modifier et exécuter le code