1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Walidacja modeli w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Predykcje klasyfikacyjne

W walidacji modeli ważne jest często nie tylko poznanie końcowej klasyfikacji, ale też zrozumienie, jak prawdopodobny jest dany wynik. Przewidując, kto wygra mecz, większość osób chce wiedzieć nie tylko kto zwycięży, ale z jakim prawdopodobieństwem.

Prawdopodobieństwo Predykcja Znaczenie
0 < 0,50 0 Drużyna przegrywa
0,50 + 1 Drużyna wygrywa

W tym ćwiczeniu zapoznasz się z metodami .predict() i .predict_proba() na zbiorze danych tic_tac_toe. Pierwsza metoda zwraca predykcję, czy Gracz Pierwszy wygra partię, a druga – prawdopodobieństwo jego zwycięstwa. Użyj rfc jako modelu klasyfikacji lasem losowym.

Instrukcje

100 XP
  • Utwórz dwie tablice predykcji: jedną z wartościami klasyfikacji, drugą z przewidywanymi prawdopodobieństwami.
  • Użyj metody .value_counts() dla serii pandas, aby wyświetlić liczbę obserwacji przypisanych do każdej klasy.
  • Wyświetl pierwszą obserwację z probability_predictions, aby zobaczyć, jak zbudowane są prawdopodobieństwa.