क्लासिफिकेशन ट्री का मूल्यांकन करें
अब जब आपने अपना पहला क्लासिफिकेशन ट्री फिट कर लिया है, तो इसे टेस्ट सेट पर परफॉर्मेंस के लिए जाँचने का समय है. आप यह accuracy मेट्रिक से करेंगे, जो टेस्ट सेट पर की गई सही भविष्यवाणियों के अनुपात को दर्शाती है.
पिछले अभ्यास से प्रशिक्षित मॉडल dt आपके वर्कस्पेस में लोड है, साथ ही टेस्ट सेट की फीचर्स मैट्रिक्स X_test और लेबल्स की ऐरे y_test भी उपलब्ध है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Tree-Based Models के साथ Machine Learning
अभ्यास निर्देश
sklearn.metricsसेaccuracy_scoreफंक्शन इम्पोर्ट करें.टेस्ट सेट के लेबल्स प्रेडिक्ट करें और प्राप्त ऐरे को
y_predमें असाइन करें.accuracy_score()कॉल करकेdtकी टेस्ट सेट accuracy स्कोर का मूल्यांकन करें और वैल्यू कोaccमें असाइन करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Import accuracy_score
from ____.____ import ____
# Predict test set labels
y_pred = ____.____(____)
# Compute test set accuracy
acc = ____(____, ____)
print("Test set accuracy: {:.2f}".format(acc))