Random Forest Classifier - ส่วนที่ 2
มาดูกันว่าโมเดล Random Forest ของเราทำงานได้ดีแค่ไหนโดยไม่ต้องปรับแต่งใดๆ model จากแบบฝึกหัดก่อนหน้าพร้อมใช้งานแล้ว และได้แบ่งข้อมูลเป็น X_train, y_train, X_test, y_test ไว้แล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การตรวจจับการฉ้อโกงด้วย Python
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Fit the model to our training set
____.fit(____, ____)
# Obtain predictions from the test data
predicted = ____(X_test)