분류 모델 구축하기
눈으로 차이를 살펴보는 것은 데이터에 대한 직관을 얻는 데 유용하지만, 이제 모델로 이를 체계화해 보겠습니다. 이 연습 문제에서는 각 반복을 하나의 데이터 포인트로, 각 시점을 하나의 특성으로 사용해, 원시 데이터만으로 비정상 대 정상 심장 박동을 예측하는 분류기를 학습합니다.
두 개의 DataFrame(normal, abnormal)은 X_train, X_test, y_train, y_test로 나누어 두었습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 시계열 데이터 Machine Learning
연습 안내
- Linear SVC 모델 인스턴스를 생성하고 학습 데이터로 모델을 학습하세요.
- 테스트 데이터를 사용해 모델로 예측값을 생성하세요.
- 제공된 코드를 사용해 모델을 점수화(score)하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
from sklearn.svm import LinearSVC
# Initialize and fit the model
model = ____
model.____
# Generate predictions and score them manually
predictions = model.____
print(sum(predictions == y_test.squeeze()) / len(y_test))