Оцінювання моделі

Упродовж цього курсу ви працювали над проєктом із класифікації серцевих захворювань за допомогою машинного навчання. Ви успішно очистили набір даних, виконали інженерію ознак і натренували модель.

Тут ви застосуєте методи, які вже опанували, для оцінювання моделі. Ви оціните модель машинного навчання, використовуючи відповідні метрики похибки, візуалізуєте результати оцінювання та визначите можливе перенавчання перед розгортанням. Наприкінці цієї вправи ви краще зрозумієте техніки оцінювання та візуалізації моделі.

Натренована модель логістичної регресії завантажена як model
KFold і cross_val_score імпортовано з sklearn.model_selection
confusion_matrix імпортовано з sklearn.metrics.
Змінні heart_disease_df_X і heart_disease_df_y вже імпортовано.

Ця вправа є частиною курсу

End-to-End Machine Learning

Переглянути курс

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Evaluate model using k-fold cross-validation
kf = ____(____=____)

Редагувати та запускати код