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演習

テストデータでモデルを評価する

モデルの学習後は、新しいデータで評価できます。新しい X 行列（テストデータとも呼びます）をモデルに与えて予測させ、既知の y 変数（目的変数／ターゲットデータ）と比較します。

ここでは、ポストシーズンのトーナメントデータを使ってモデルを評価します。トーナメントの試合は、モデルの学習に使ったレギュラーシーズンの試合の後に行われるため、モデルの汎用性（アウト・オブ・サンプルでの性能）を測るのに適しています。

games_tourney_test DataFrame と、学習済みの model オブジェクトはワークスペースで利用できます。

指示

100 XP
  • テストデータ（seed_diff 列）を X_test に代入します。
  • 目的変数（score_diff 列）を y_test に代入します。
  • X_test と y_test でモデルを評価します。