Xây dựng mô hình phân loại
Nhìn trực quan để nhận ra khác biệt là cách hữu ích để hình thành trực giác về dữ liệu, nhưng hãy xem bạn có thể biến điều đó thành quy trình với một mô hình hay không. Trong bài tập này, bạn sẽ dùng mỗi lần lặp lại như một điểm dữ liệu, và mỗi thời điểm như một đặc trưng để khớp một bộ phân loại nhằm dự đoán nhịp tim bất thường so với bình thường chỉ dựa trên dữ liệu thô.
Chúng tôi đã tách hai DataFrame (normal và abnormal) thành X_train, X_test, y_train và y_test.
Bài tập này là một phần của khóa học
Machine Learning cho Dữ liệu Chuỗi thời gian bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Tạo một thể hiện của mô hình Linear SVC và huấn luyện mô hình bằng dữ liệu huấn luyện.
- Dùng dữ liệu kiểm tra để tạo dự đoán với mô hình.
- Chấm điểm mô hình bằng đoạn mã đã cung cấp.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
from sklearn.svm import LinearSVC
# Initialize and fit the model
model = ____
model.____
# Generate predictions and score them manually
predictions = model.____
print(sum(predictions == y_test.squeeze()) / len(y_test))