Construiește un model de clasificare
Observarea diferențelor cu ochiul liber este o metodă utilă pentru a dezvolta intuiția asupra datelor, dar hai să vedem dacă poți formaliza acest proces cu ajutorul unui model. În acest exercițiu, vei folosi fiecare repetiție ca punct de date și fiecare moment din timp ca atribut, pentru a antrena un clasificator care încearcă să prezică bătăi de inimă anormale față de cele normale, folosind exclusiv datele brute.
Am împărțit cele două DataFrame-uri (normal și abnormal) în X_train, X_test, y_train și y_test.
Acest exercițiu face parte din cursul
Machine Learning pentru Date de Tip Șir de Timp în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Creează o instanță a modelului Linear SVC și antrenează modelul folosind datele de antrenament.
- Folosește datele de testare pentru a genera predicții cu modelul.
- Evaluează modelul folosind codul furnizat.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
from sklearn.svm import LinearSVC
# Initialize and fit the model
model = ____
model.____
# Generate predictions and score them manually
predictions = model.____
print(sum(predictions == y_test.squeeze()) / len(y_test))