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演習

OOB スコア vs テストセットスコア

bc をインスタンス化できたので、これを学習用データに適合させ、テストセットと OOB の正解率を評価します。

データセットはすでに処理済みで、80% が学習用、20% がテスト用に分割されています。特徴量行列 X_train と X_test、およびラベル配列 y_train と y_test はワークスペースに用意されています。さらに、前の演習でインスタンス化した分類器 bc と、sklearn.metrics から読み込んだ関数 accuracy_score() も利用できます。

指示

100 XP

  • bc を学習用データに適合させ、テストセットのラベルを予測して、結果を y_pred に代入します。

  • accuracy_score を呼び出して、テストセットの正解率 acc_test を評価します。

  • bc の属性 oob_score_ を取り出して、OOB の正解率 acc_oob を評価します。