De nauwkeurigheid van je voorspelling controleren
Het is tijd om te controleren hoe goed je getrainde model voorspellingen kan doen! Gebruik je testset om de nauwkeurigheid van je Decision Tree-model te controleren met de methode score().
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
HR-analytics: verloop van medewerkers voorspellen in Python
Oefeninstructies
- Pas het decision tree-
modeltoe om defeatureste fitten op detargetin de trainingsset. - Controleer de nauwkeurigheid (
score()) van de voorspelling voor de trainingsset. - Controleer de nauwkeurigheid (
score()) van de voorspelling voor de testset.
Interactieve oefening met praktijkervaring
Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.
# Apply a decision tree model to fit features to the target in the training set
model.fit(____,____)
# Check the accuracy score of the prediction for the training set
model.____(features_train,____)*100
# Check the accuracy score of the prediction for the test set
model.____(____,____)*100