1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Uczenie maszynowe z modelami drzewiastymi w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Entropia a indeks Giniego

W tym ćwiczeniu porównasz dokładność dt_entropy na zbiorze testowym z dokładnością innego drzewa o nazwie dt_gini. Drzewo dt_gini zostało wytrenowane na tym samym zbiorze danych z tymi samymi parametrami – z wyjątkiem kryterium informacyjnego, które ustawiono na indeks Giniego za pomocą słowa kluczowego 'gini'.

W twoim środowisku dostępne są: X_test, y_test, dt_entropy oraz accuracy_gini, która odpowiada dokładności osiągniętej przez dt_gini na zbiorze testowym.

Instrukcje

100 XP
  • Zaimportuj accuracy_score z sklearn.metrics.
  • Przewidź etykiety zbioru testowego dla dt_entropy i przypisz wynik do y_pred.
  • Oblicz dokładność dt_entropy na zbiorze testowym i przypisz wynik do accuracy_entropy.
  • Sprawdź wartości accuracy_entropy i accuracy_gini.