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

エントロピー vs ジニ指数

この演習では、dt_entropy のテストセット精度を、別の木 dt_gini の精度と比較します。dt_gini は、同じデータセット・同じパラメータで学習されていますが、情報量基準だけはキーワード 'gini' を指定してジニ指数に設定しています。

ワークスペースには、X_test、y_test、dt_entropy に加えて、dt_gini が達成したテストセット精度に対応する accuracy_gini が用意されています。

Instructions

100 XP
  • sklearn.metrics から accuracy_score をインポートします。
  • dt_entropy でテストセットのラベルを予測し、結果を y_pred に代入します。
  • dt_entropy のテストセット精度を評価し、結果を accuracy_entropy に代入します。
  • accuracy_entropy と accuracy_gini を確認します。