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Exercise

OOB 점수 vs 테스트 세트 점수

이제 bc를 생성했으니, 학습 세트에 적합(fit)하고 테스트 세트 정확도와 OOB 정확도를 평가해 보겠습니다.

데이터셋은 이미 전처리되어 80% 학습, 20% 테스트로 나뉘어 있어요. 특성 행렬 X_train, X_test와 레이블 배열 y_train, y_test가 워크스페이스에 준비되어 있습니다. 또한 이전 연습 문제에서 생성한 분류기 bc와 sklearn.metrics의 함수 accuracy_score()도 이미 불러와 두었습니다.

Instructions

100 XP

  • bc를 학습 세트에 적합하고, 테스트 세트 레이블을 예측하여 결과를 y_pred에 할당하세요.

  • accuracy_score를 호출해 테스트 세트 정확도 acc_test를 평가하세요.

  • bc의 속성 oob_score_를 추출하여 OOB 정확도 acc_oob를 평가하세요.