1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. End-to-End Machine Learning
Connected

ćwiczenie

Ocena modelu

W trakcie tego kursu pracujesz nad projektem klasyfikacji chorób serca z wykorzystaniem uczenia maszynowego. Udało ci się już oczyścić zbiór danych, przeprowadzić inżynierię cech i wytrenować model.

Teraz zastosujesz poznane metody do oceny modelu. Ocenisz model uczenia maszynowego za pomocą odpowiednich metryk błędu, zwizualizujesz wyniki ewaluacji i zidentyfikujesz potencjalne przeuczenie – w ramach przygotowania do wdrożenia. Po ukończeniu tego ćwiczenia lepiej zrozumiesz techniki oceny i wizualizacji modeli.

  • Wytrenowany model regresji logistycznej jest wczytany jako model
  • KFold i cross_val_score są zaimportowane z sklearn.model_selection
  • confusion_matrix jest zaimportowana z sklearn.metrics.
  • Zmienne heart_disease_df_X i heart_disease_df_y zostały już zaimportowane.

Instrukcje 1/4

undefined XP
    1
    2
    3
    4
  • Utwórz obiekt KFold z biblioteki sklearn z 5 podziałami.