ПочатиПочніть безкоштовно

Оцініть ефективність Bagging

Тепер, коли ви створили класифікатор bagging, час навчити його та оцінити його точність на тестовій вибірці.

Набір даних Indian Liver Patient уже підготовлено та розбито на 80% для тренування і 20% для тесту. Матриці ознак X_train і X_test, а також масиви міток y_train і y_test доступні у вашому робочому середовищі. Крім того, ми завантажили класифікатор bagging bc, який ви створили в попередній вправі, і функцію accuracy_score() із sklearn.metrics.

Ця вправа є частиною курсу

Машинне навчання з деревоподібними моделями в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Навчіть bc на тренувальній вибірці.

  • Передбачте мітки для тестової вибірки та збережіть результат у y_pred.

  • Визначте точність bc на тестовій вибірці.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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)) 
Редагувати та запускати код