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

вправа

Оцініть окремі класифікатори

У цій вправі ви оціните якість моделей зі списку classifiers, який ми визначили в попередній вправі. Для цього потрібно навчити кожен класифікатор на тренувальній вибірці та оцінити його точність на тестовій.

Набір даних уже завантажено та попередньо оброблено (числові ознаки стандартизовані) і розділено на 70% тренування та 30% 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 список classifiers з попередньої вправи, а також функцію accuracy_score() з sklearn.metrics.

Інструкції

100 XP
  • Проітератуйте кортежі у classifiers. Використайте clf_name і clf як змінні циклу for:
    • Навчіть clf на тренувальній вибірці.
    • Передбачте мітки тестової вибірки за допомогою clf і запишіть результат у y_pred.
    • Оцініть точність clf на тестовій вибірці та надрукуйте результат.