मॉडल का मूल्यांकन

इस कोर्स के दौरान, आप मशीन लर्निंग का उपयोग करके हृदय रोग को वर्गीकृत करने के एक प्रोजेक्ट पर काम कर रहे हैं। आपने सफलतापूर्वक डेटासेट को क्लीन किया, फीचर इंजीनियरिंग की, और अपना मॉडल ट्रेन किया है.

यहाँ, आप अब तक सीखी गई विधियों का उपयोग मॉडल इवैल्यूएशन के लिए करेंगे। आप उपयुक्त एरर मेट्रिक्स का उपयोग करके मशीन लर्निंग मॉडल का मूल्यांकन करेंगे, इवैल्यूएशन के परिणामों को विज़ुअलाइज़ करेंगे, और डिप्लॉयमेंट की तैयारी में संभावित ओवरफिटिंग की पहचान करेंगे। इस अभ्यास के अंत तक, आप मॉडल इवैल्यूएशन और विज़ुअलाइज़ेशन तकनीकों की गहरी समझ प्राप्त कर चुके होंगे.

• प्रशिक्षित लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल model के रूप में लोड है
• KFold और cross_val_score को sklearn.model_selection से इम्पोर्ट किया गया है
• confusion_matrix को sklearn.metrics से इम्पोर्ट किया गया है.
• वैरिएबल heart_disease_df_X और heart_disease_df_y पहले से इम्पोर्ट किए जा चुके हैं.