1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Машинне навчання з деревоподібними моделями в Python
Connected

вправа

OOB-оцінка vs оцінка на тестовій вибірці

Тепер, коли ви створили екземпляр bc, навчіть його на тренувальній вибірці та оцініть точність на тестовій вибірці й OOB-точність.

Набір даних уже підготовлено та поділено: 80% — тренування, 20% — тест. 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 bc, створений у попередній вправі, і функцію accuracy_score() з sklearn.metrics.

Інструкції

100 XP

  • Навчіть bc на тренувальній вибірці, спрогнозуйте мітки для тестової вибірки та збережіть результат у y_pred.

  • Оцініть точність на тестовій вибірці acc_test, викликавши accuracy_score.

  • Оцініть OOB-точність acc_oob для bc, отримавши значення атрибута oob_score_ з bc.