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연습 문제

챔피언에 도전하기

랜덤 포레스트를 프로덕션에 배포하고 보니, Naive Bayes 분류기가 더 나을지 걱정이 되기 시작했어요. 챔피언-도전자 테스트를 진행해, 도전자인 Naive Bayes를 현재 프로덕션에 있는 정확히 그 모델과 비교하려고 합니다. 혼동을 피하기 위해, 현재 모델은 파일에서 로드해 사용할 거예요. 평가에는 F1 점수를 사용합니다. 이전과 마찬가지로 X_train, X_test, y_train, y_test 데이터가 준비되어 있고, GaussianNB(), f1_score(), pickle()을 사용할 수 있습니다.

지침

100 XP
  • pickle을 사용해 메모리에서 기존 모델을 로드하세요.
  • 학습 데이터에 Gaussian Naive Bayes 분류기를 학습시키세요.
  • 테스트 데이터에 대해 챔피언의 F1 점수와 그다음으로 도전자의 F1 점수를 출력하세요.
  • 가장 성능이 좋은 모델로 현재 디스크의 모델을 덮어쓰세요.