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  3. Pythonで学ぶ木ベースのMachine Learning
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연습 문제

分類木を評価する

最初の分類木を学習できたので、次はテストセットで性能を評価します。ここでは、テストセットに対する正解予測の割合を表す精度（accuracy）を使います。

前の演習で学習したモデルdtは、テストセットの特徴行列X_testとラベル配列y_testと一緒に、あなたのワークスペースに読み込まれています。

지침

100 XP

  • sklearn.metricsから関数accuracy_scoreをインポートします。

  • テストセットのラベルを予測し、得られた配列をy_predに代入します。

  • accuracy_score()を呼び出してdtのテストセットにおける正解率を評価し、その値をaccに代入します。