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  3. Machine Learning avec des modèles à base d'arbres en Python
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Exercice

Évaluer l'arbre de classification

Maintenant que vous avez entraîné votre premier arbre de classification, il est temps d'évaluer sa performance sur l'ensemble de test. Vous utiliserez pour cela la métrique de justesse, qui correspond à la proportion de prédictions correctes faites sur l'ensemble de test.

Le modèle entraîné dt de l'exercice précédent est déjà chargé dans votre espace de travail, ainsi que la matrice des caractéristiques de l'ensemble de test X_test et le tableau des étiquettes y_test.

Instructions

100 XP

  • Importez la fonction accuracy_score depuis sklearn.metrics.

  • Prédisez les étiquettes de l'ensemble de test et assignez le tableau obtenu à y_pred.

  • Évaluez la justesse sur l'ensemble de test de dt en appelant accuracy_score() et assignez la valeur à acc.