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테스트 세트에서 모델 평가하기

모델을 학습시킨 후에는 새 데이터로 성능을 평가할 수 있어요. 새로운 X 행렬(테스트 데이터라고도 함)을 모델에 제공해 예측을 수행하고, 알려진 y 변수(타깃 데이터라고도 함)와 비교합니다.

이번에는 포스트시즌 토너먼트 데이터를 사용해 모델을 평가해 보겠습니다. 토너먼트 경기는 모델 학습에 사용한 정규시즌 경기 이후에 진행되므로, 모델의 범용 성능(out-of-sample)을 평가하기에 적합합니다.

작업 공간에는 games_tourney_test DataFrame과 학습이 완료된 model 객체가 준비되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Keras로 배우는 Advanced Deep Learning

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연습 안내

  • 테스트 데이터(seed_diff 열)를 X_test에 할당하세요.
  • 타깃 데이터(score_diff 열)를 y_test에 할당하세요.
  • X_test와 y_test로 모델을 평가하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Load the X variable from the test data
X_test = ____

# Load the y variable from the test data
y_test = ____

# Evaluate the model on the test data
print(model.____(____, ____, verbose=False))
코드 편집 및 실행