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

ćwiczenie

Korzystanie z indeksów KFold

Masz już utworzoną zmienną splits, która zawiera indeksy dla zbioru danych candy-data potrzebne do przeprowadzenia 5-krotnej walidacji krzyżowej. Aby lepiej oszacować, jak dobrze model lasu losowego twojego kolegi poradzi sobie z nowymi danymi, chcesz uruchomić ten model na pięciu różnych zestawach indeksów treningowych i walidacyjnych, które właśnie zostały utworzone.

W tym ćwiczeniu użyjesz tych indeksów, aby sprawdzić dokładność modelu na pięciu różnych podziałach. Pętla for jest już przygotowana – pomoże ci przejść przez ten proces.

Instrukcje

100 XP
  • Użyj train_index i val_index, aby wybrać odpowiednie indeksy z X i y podczas tworzenia danych treningowych i walidacyjnych.
  • Dopasuj rfc do zbioru treningowego.
  • Użyj rfc do wygenerowania predykcji na zbiorze walidacyjnym i wyświetl dokładność walidacji.