분류 트리 평가하기
첫 번째 분류 트리를 학습했으니, 이제 테스트 세트에서 성능을 평가해 볼 차례예요. 여기서는 테스트 세트에서 올바르게 예측한 비율을 의미하는 accuracy 지표를 사용할 거예요.
이전 연습 문제에서 학습한 모델 dt와 함께, 테스트 세트 특성 행렬 X_test와 레이블 배열 y_test가 작업 공간에 로드되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 트리 기반 Machine Learning
연습 안내
sklearn.metrics에서 함수accuracy_score를 가져오세요.테스트 세트 레이블을 예측하고, 얻은 배열을
y_pred에 할당하세요.accuracy_score()를 호출해dt의 테스트 세트 정확도를 평가하고, 그 값을acc에 할당하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Import accuracy_score
from ____.____ import ____
# Predict test set labels
y_pred = ____.____(____)
# Compute test set accuracy
acc = ____(____, ____)
print("Test set accuracy: {:.2f}".format(acc))