Evaluează arborele de clasificare
Acum că ai antrenat primul tău arbore de clasificare, e momentul să îi evaluezi performanța pe setul de testare. Vei face acest lucru folosind metrica acuratețe, care reprezintă proporția predicțiilor corecte obținute pe setul de testare.
Modelul antrenat dt din exercițiul anterior este încărcat în spațiul tău de lucru, împreună cu matricea de caracteristici X_test și vectorul de etichete y_test.
Acest exercițiu face parte din cursul
Machine Learning cu modele bazate pe arbori în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
Importă funcția
accuracy_scoredinsklearn.metrics.Prezice etichetele setului de testare și atribuie vectorul obținut variabilei
y_pred.Calculează scorul de acuratețe al modelului
dtpe setul de testare apelândaccuracy_score()și atribuie valoarea variabileiacc.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Import accuracy_score
from ____.____ import ____
# Predict test set labels
y_pred = ____.____(____)
# Compute test set accuracy
acc = ____(____, ____)
print("Test set accuracy: {:.2f}".format(acc))