Evaluarea unui model

Pe parcursul acestui curs, ai lucrat la un proiect de clasificare a bolilor de inimă folosind machine learning. Ai curățat cu succes setul de date, ai realizat ingineria atributelor și ai antrenat modelul.

Aici vei aplica metodele de evaluare a modelelor învățate până acum. Vei evalua un model de machine learning folosind metrici de eroare adecvate, vei vizualiza rezultatele evaluării și vei identifica potențialul de supraajustare (overfitting) în pregătirea pentru deployment. La finalul acestui exercițiu, vei avea o înțelegere mai profundă a tehnicilor de evaluare și vizualizare a modelelor.

Modelul de regresie logistică antrenat este încărcat ca model
KFold și cross_val_score sunt importate din sklearn.model_selection
confusion_matrix este importată din sklearn.metrics.
Variabilele heart_disease_df_X și heart_disease_df_y au fost deja importate.

Acest exercițiu face parte din cursul

Machine Learning End-to-End

Vezi cursul

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Evaluate model using k-fold cross-validation
kf = ____(____=____)

Editează și rulează codul