1. Learn
    2. /
  2. Kurser
    3. /
  3. Redukcja wymiarowości w Pythonie
Connected

övning

Budowanie modelu lasu losowego

Ponownie skorzystasz ze zbioru danych Pima Indians, aby przewidzieć, czy dana osoba ma cukrzycę – tym razem za pomocą klasyfikatora lasu losowego. Dopasuj model do danych treningowych po wykonaniu podziału na zbiór treningowy i testowy, a następnie sprawdź wartości ważności cech.

Zbiory cech i wartości docelowych zostały wcześniej wczytane jako X i y. Podobnie jak niezbędne pakiety i funkcje.

Instruktioner

100 XP
  • Ustaw rozmiar zbioru testowego na 25%, aby wykonać podział 75%–25% na zbiór treningowy i testowy.
  • Dopasuj klasyfikator lasu losowego do danych treningowych.
  • Oblicz dokładność na zbiorze testowym.
  • Wydrukuj wartości ważności dla każdej cechy.