Bagging का प्रदर्शन आकलित करें
अब जब आपने bagging classifier बनाया (instantiate) कर लिया है, तो इसे ट्रेन करने और इसकी टेस्ट सेट accuracy का आकलन करने का समय है.
Indian Liver Patient डेटासेट आपके लिए प्रोसेस कर दिया गया है और 80% ट्रेन तथा 20% टेस्ट में बाँटा गया है. फीचर मैट्रिस X_train और X_test, साथ ही लेबल्स के ऐरे y_train और y_test आपके वर्कस्पेस में उपलब्ध हैं. इसके अलावा, हमने पिछले अभ्यास में आपके द्वारा इंस्टैंशिएट किए गए bagging classifier bc और sklearn.metrics से फंक्शन accuracy_score() भी लोड कर दिया है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Tree-Based Models के साथ Machine Learning
अभ्यास निर्देश
bcको training सेट पर फिट कीजिए.टेस्ट सेट के लेबल्स प्रेडिक्ट कीजिए और परिणाम
y_predको असाइन कीजिए.bcकी टेस्ट सेट accuracy निर्धारित कीजिए.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Fit bc to the training set
____.____(____, ____)
# Predict test set labels
y_pred = ____.____(____)
# Evaluate acc_test
acc_test = ____(____, ____)
print('Test set accuracy of bc: {:.2f}'.format(acc_test))