1. 학습
    2. /
  2. 강의
    3. /
  3. Python으로 배우는 사기 탐지
Connected

연습 문제

Random Forest Classifier - 1부

이제 사기 탐지를 위한 첫 번째 random forest classifier를 만들어 보겠습니다. 방금 계산한 기준 정확도인 96%보다 더 나은 결과를 기대해 볼 수 있겠죠. 이 모델은 이후 연습 문제에서 개선해 나갈 "기준(baseline)" 모델이 됩니다. 먼저 데이터를 학습용과 테스트용으로 분할하고, Random Forest 모델을 정의해 보세요. 사용 가능한 데이터는 특징 X와 레이블 y입니다.

지침

100 XP
  • sklearn에서 random forest classifier를 import하세요.
  • 특징 X와 레이블 y를 학습 세트와 테스트 세트로 분할하세요. 테스트 세트는 30%로 따로 떼어 놓으세요.
  • random forest classifier를 model에 할당하고 random_state는 5로 두세요. 서로 다른 모델 간 결과를 비교하려면 여기서 random_state를 설정해야 합니다.