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演習

Iris 再訪 - より堅牢な精度評価

この演習では、iris データセットを100通りの学習／テスト分割で用いて線形 SVM を構築します。その後、平均精度と標準偏差を計算してモデルの性能を評価します。この手順は汎用的で、単一の分割から得られる評価よりもはるかに堅牢な性能指標を与えてくれます。

指示

100 XP
  • 各試行で次を行います。
    • データセットをランダムに 80/20 に分割して、学習用とテスト用に分けます。
    • 学習用データに対して、デフォルトの cost を用いた線形 SVM を構築します。
    • モデルの精度を評価します（accuracy は環境内で初期化済みです）。