MulaiMulai sekarang secara gratis

Menghitung akurasi

Setelah membagi data menjadi himpunan latih dan uji, sekarang Anda dapat melatih model pada data training lalu memprediksi label pada data test. Itulah yang akan Anda latihkan dalam latihan ini.

Sejauh ini, Anda telah menggunakan Logistic Regression dan Decision Trees. Di sini, Anda akan menggunakan RandomForestClassifier, yang dapat dianggap sebagai ansambel Decision Tree yang umumnya mengungguli satu Decision Tree saja.

Pekerjaan Anda pada latihan sebelumnya telah dibawa ke sini, dan himpunan latih serta uji tersedia dalam variabel X_train, X_test, y_train, dan y_test.

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Analitik Pemasaran: Memprediksi Churn Pelanggan di Python

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

  • Impor RandomForestClassifier dari sklearn.ensemble.
  • Instansiasikan RandomForestClassifier sebagai clf.
  • Latih clf pada data training: X_train dan y_train.
  • Hitung akurasi clf pada data testing menggunakan metode .score().

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

# Import RandomForestClassifier


# Instantiate the classifier
clf = ____

# Fit to the training data


# Compute accuracy
print(____.____(____, ____))
Edit dan Jalankan Kode