Verificando a acurácia da previsão
Agora é hora de verificar o quão bem seu modelo treinado consegue fazer previsões! Use o conjunto de teste para checar a acurácia do seu Decision Tree model, com o método score().
Este exercício faz parte do curso
HR Analytics: prevendo rotatividade de funcionários em Python
Instruções do exercício
- Aplique o
modelda árvore de decisão para ajustar (fit)featuresatargetno conjunto de treino. - Verifique a acurácia (
score()) da previsão para o conjunto de treino. - Verifique a acurácia (
score()) da previsão para o conjunto de teste.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Apply a decision tree model to fit features to the target in the training set
model.fit(____,____)
# Check the accuracy score of the prediction for the training set
model.____(features_train,____)*100
# Check the accuracy score of the prediction for the test set
model.____(____,____)*100