Bagging 성능 평가
이제 bagging 분류기를 생성했으니, 이를 학습시키고 테스트 세트 정확도를 평가해 보겠습니다.
Indian Liver Patient 데이터셋은 이미 전처리되어 80% 학습 세트, 20% 테스트 세트로 분할되어 있습니다. 특성 행렬 X_train, X_test와 레이블 배열 y_train, y_test가 워크스페이스에 준비되어 있습니다. 또한, 이전 연습 문제에서 생성한 bagging 분류기 bc와 sklearn.metrics의 accuracy_score() 함수도 로드되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 트리 기반 Machine Learning
연습 안내
학습 세트에
bc를 학습시키세요.테스트 세트 레이블을 예측하여 결과를
y_pred에 저장하세요.bc의 테스트 세트 정확도를 계산하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Fit bc to the training set
____.____(____, ____)
# Predict test set labels
y_pred = ____.____(____)
# Evaluate acc_test
acc_test = ____(____, ____)
print('Test set accuracy of bc: {:.2f}'.format(acc_test))