BaşlayınÜcretsiz başlayın

Train - test split

Bu bölümde ANSUR veri kümesiyle çalışmaya devam edeceksin. Bir model kurmadan önce, hangi özelliği tahmin etmek istediğine karar vermelisin. Bu örnekte, cinsiyeti tahmin etmeye çalışıyorsun.

Bu özelliği tutan sütunu veri kümesinden ayırman ve ardından veriyi eğitim ve test setlerine bölmen gerekiyor. Eğitim seti modeli eğitmek için, test seti ise modelin daha önce görmediği verilerdeki performansını kontrol etmek için kullanılacak.

ansur_df senin için önceden yüklendi.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python'da Boyut Azaltma

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • sklearn.model_selection içinden train_test_split fonksiyonunu içe aktar.
  • 'Gender' sütununu y'ye ata.
  • 'Gender' sütununu DataFrame'den kaldır ve sonucu X'e ata.
  • Eğitim/test ayrımı %70 eğitim ve %30 test olacak şekilde test boyutunu %30 olarak ayarla.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Import train_test_split()
from ____.____ import ____

# Select the Gender column as the feature to be predicted (y)
y = ansur_df[____]

# Remove the Gender column to create the training data
X = ansur_df.____(____, ____)

# Perform a 70% train and 30% test data split
X_train, X_test, y_train, y_test = ____(X, y, ____=____)

print(f"{X_test.shape[0]} rows in test set vs. {X_train.shape[0]} in training set, {X_test.shape[1]} Features.")
Kodu Düzenle ve Çalıştır