BaşlayınÜcretsiz başlayın

Boyut indirgeme sonrası doğruluk

Aşırı uyumu (overfit) boyut indirgeme yardımıyla azaltacaksın. Bu örnekte, cinsiyetleri ayırt etmek için iyi bilgi taşıyan tek bir sütunu seçerek oldukça radikal bir boyut indirgeme uygulayacaksın. Test ve eğitim verisindeki doğrulukları karşılaştırmak için eğitim-test ayrımı, model eğitimi ve tahmin adımlarını tekrarlayacaksın.

Tüm ilgili paketler ve y önceden yüklendi.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python'da Boyut Azaltma

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • ansur_df içinden yalnızca boyun çevresi ('neckcircumferencebase') sütununu seç.
  • Veriyi böl, bir sınıflandırıcı oluştur ve modeli eğit. Bu senin için yapıldı.
  • Eğitim ve test kümeleri için doğruluk skorlarını yeniden hesapla.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Assign just the 'neckcircumferencebase' column from ansur_df to X
X = ansur_df[[____]]

# Split the data, instantiate a classifier and fit the data
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)
svc = SVC()
svc.fit(X_train, y_train)

# Calculate accuracy scores on both train and test data
accuracy_train = accuracy_score(____, svc.predict(____))
accuracy_test = accuracy_score(____, svc.predict(____))

print(f"{accuracy_test:.1%} accuracy on test set vs. {accuracy_train:.1%} on training set")
Kodu Düzenle ve Çalıştır