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इंडिविजुअल क्लासिफ़ायर का मूल्यांकन करें

इस अभ्यास में आप पिछली गतिविधि में परिभाषित की गई सूची classifiers के मॉडलों का प्रदर्शन जाँचेंगे। आप ऐसा प्रत्येक क्लासिफ़ायर को प्रशिक्षण सेट पर फिट करके और उसकी टेस्ट सेट accuracy का मूल्यांकन करके करेंगे.

डेटासेट आपके लिए पहले से लोड और प्रीप्रोसेस किया गया है (न्यूमेरिकल फीचर्स standardize हैं) और इसे 70% train और 30% test में विभाजित किया गया है। फीचर मैट्रिसेज़ X_train और X_test, साथ ही लेबल की arrays y_train और y_test आपके वर्कस्पेस में उपलब्ध हैं। इसके अलावा, हमने पिछले अभ्यास से सूची classifiers 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

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • classifiers में मौजूद tuples पर iterate करें। for लूप के वैरिएबल के रूप में clf_name और clf का उपयोग करें:
    • प्रशिक्षण सेट पर clf को फिट करें।
    • clf के टेस्ट सेट लेबल प्रेडिक्ट करें और परिणाम y_pred में असाइन करें।
    • clf की टेस्ट सेट accuracy का मूल्यांकन करें और परिणाम प्रिंट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Iterate over the pre-defined list of classifiers
for clf_name, clf in ____:    
 
    # Fit clf to the training set
    ____.____(____, ____)    
   
    # Predict y_pred
    y_pred = ____.____(____)
    
    # Calculate accuracy
    accuracy = ____(____, ____) 
   
    # Evaluate clf's accuracy on the test set
    print('{:s} : {:.3f}'.format(clf_name, accuracy))
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