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演習

トレーニングデータとテストデータの作成

分類モデルを構築・評価するには、データセットをトレーニング用とテスト用に分割することが重要です。トレーニングデータはモデルの学習に、テストデータは予測精度の評価に使います。

この演習では、前の章で作成したデータセットをトレーニング用とテスト用に分割します。データフレーム df にデータセットが読み込まれており、再現性のための乱数シードはすでに設定済みです。前の動画では、トレーニングセットの行数の上限を便利な関数で設定しました——今度はそれをみなさんに実装していただきます！

指示

100 XP
  • トレーニングセットに含める行数の上限を求め、sample_size に保存します。
  • 80/20 の割合に従ってランダムにトレーニングセットを割り当てるベクトル train を作成します。
  • train ベクトルに含まれる行をデータフレーム trainset に、残りをデータフレーム testset に割り当てます。