ÎncepețiÎncepe gratuit

Evaluarea performanței Bagging

Acum că ai instanțiat clasificatorul bagging, este momentul să îl antrenezi și să îi evaluezi acuratețea pe setul de testare.

Setul de date Indian Liver Patient a fost procesat pentru tine și împărțit în 80% antrenament și 20% testare. Matricele de caracteristici X_train și X_test, precum și vectorii de etichete y_train și y_test sunt disponibili în spațiul tău de lucru. În plus, am încărcat și clasificatorul bagging bc pe care l-ai instanțiat în exercițiul anterior, precum și funcția accuracy_score() din sklearn.metrics.

Acest exercițiu face parte din cursul

Machine Learning cu modele bazate pe arbori în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Antrenează bc pe setul de antrenament.

  • Prezice etichetele setului de testare și atribuie rezultatul variabilei y_pred.

  • Determină acuratețea lui bc pe setul de testare.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Fit bc to the training set
____.____(____, ____)

# Predict test set labels
y_pred = ____.____(____)

# Evaluate acc_test
acc_test = ____(____, ____)
print('Test set accuracy of bc: {:.2f}'.format(acc_test))
Editează și rulează codul