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  3. Python によるモデル検証
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Exercise

KFold のインデックスを使う

すでに splits を作成しており、candy-data データセットに対する 5 分割のクロスバリデーション用インデックスが入っています。ある同僚のランダムフォレストモデルが新しいデータでどの程度うまく動くかをより正確に見積もるため、作成した5つの学習用・検証用インデックスそれぞれでこのモデルを実行したいと考えています。

この演習では、これらのインデックスを使って、5つの異なる分割それぞれでこのモデルの精度を確認します。手順を助けるための for ループが用意されています。

Instructions

100 XP
  • 学習データと検証データを作成する際、train_index と val_index を使って X と y の正しいインデックスを参照してください。
  • 学習用データセットを使って rfc を学習させます。
  • rfc を使って検証用データセットに対する予測を作成し、検証精度を出力してください。