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  3. Python에서의 모델 검증
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연습 문제

scikit-learn의 KFold()

무작위 숲(random forest) 모델을 만들고 샘플 밖 정확도를 계산하는 동료의 코드를 방금 실행해 보았어요. 그런데 동료의 코드에 random_state 설정이 없어서, 발견된 오류가 동료가 보고한 오류와 완전히 다르다는 점을 눈치챘어요.

이 무작위 숲 모델이 새로운 데이터에서 얼마나 정확할지 더 잘 추정하기 위해, KFold 교차 검증에 사용할 인덱스를 생성하기로 했어요.

지침

100 XP
  • KFold() 메서드를 호출하여 분할 수를 5로, 셔플을 사용하고, random_state를 1111로 설정해 데이터를 분할하세요.
  • KFold의 split() 메서드를 X에 적용하세요.
  • 학습 인덱스와 검증 인덱스 리스트 각각에 몇 개의 인덱스가 있는지 출력하세요.