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

вправа

Ентропія vs індекс Джіні

У цій вправі ви порівняєте точність на тестовому наборі для dt_entropy з точністю іншого дерева dt_gini. Дерево dt_gini було навчено на тому самому наборі даних із тими самими параметрами, окрім критерію інформації, який було встановлено як індекс Джіні за допомогою ключового слова 'gini'.

X_test, y_test, dt_entropy, а також accuracy_gini, що відповідає точності на тестовому наборі, досягнутій dt_gini, доступні у вашому робочому середовищі.

Інструкції

100 XP
  • Імпортуйте accuracy_score з sklearn.metrics.
  • Спрогнозуйте мітки тестового набору для dt_entropy та збережіть результат у y_pred.
  • Оцініть точність на тестовому наборі для dt_entropy та збережіть результат у accuracy_entropy.
  • Перегляньте accuracy_entropy і accuracy_gini.