НачатьНачать бесплатно

Оценка качества бэггинга

Теперь, когда классификатор бэггинга создан, пришло время обучить его и оценить точность на тестовой выборке.

Набор данных Indian Liver Patient уже обработан и разбит на 80% обучающую и 20% тестовую выборки. Матрицы признаков X_train и X_test, а также массивы меток y_train и y_test доступны в вашем рабочем пространстве. Кроме того, загружен классификатор бэггинга bc, созданный в предыдущем упражнении, и функция accuracy_score() из sklearn.metrics.

Это упражнение является частью курса

Машинное обучение на основе древовидных моделей в Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Обучите bc на обучающей выборке.

  • Предскажите метки тестовой выборки и сохраните результат в переменную y_pred.

  • Определите точность bc на тестовой выборке.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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))
Редактировать и запускать код