Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Dự đoán nấm ăn được hay không

Sau khi bạn đã khám phá dữ liệu, giờ là lúc xây dựng mô hình đầu tiên để dự đoán tính ăn được của nấm.

Bộ dữ liệu đã có sẵn dưới tên mushrooms. Vì cả đặc trưng và biến mục tiêu đều là dạng phân loại, chúng đã được chuyển thành các biến nhị phân "dummy" cho bạn.

Hãy bắt đầu với Naive Bayes (dùng GaussianNB của scikit-learn) và xem thuật toán này hoạt động ra sao với bài toán này.

Bài tập này là một phần của khóa học

Ensemble Methods in Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Khởi tạo một bộ phân loại GaussianNB đặt tên là clf_nb.
  • Fit clf_nb với dữ liệu huấn luyện X_train và y_train.
  • Tính các dự đoán trên tập kiểm tra. Những dự đoán này sẽ được dùng để đánh giá hiệu năng bằng độ chính xác (accuracy).

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Instantiate a Naive Bayes classifier
clf_nb = ____

# Fit the model to the training set
____

# Calculate the predictions on the test set
pred = ____

# Evaluate the performance using the accuracy score
print("Accuracy: {:0.4f}".format(accuracy_score(y_test, pred)))
Chỉnh sửa và Chạy Mã