Điểm OOB so với điểm tập kiểm tra
Bây giờ bạn đã khởi tạo bc, hãy fit mô hình này trên tập huấn luyện và đánh giá độ chính xác trên tập kiểm tra và OOB.
Bộ dữ liệu đã được xử lý sẵn và chia thành 80% huấn luyện và 20% kiểm tra. Ma trận đặc trưng X_train và X_test, cũng như các mảng nhãn y_train và y_test đã có trong không gian làm việc của bạn. Ngoài ra, chúng tôi cũng đã nạp bộ phân loại bc được khởi tạo ở bài tập trước và hàm accuracy_score() từ sklearn.metrics.
Bài tập này là một phần của khóa học
Machine Learning với mô hình dựa trên cây trong Python
Hướng dẫn bài tập
Fit
bctrên tập huấn luyện, dự đoán nhãn cho tập kiểm tra và gán kết quả vàoy_pred.Đánh giá độ chính xác trên tập kiểm tra
acc_testbằng cách gọiaccuracy_score.Đánh giá độ chính xác OOB của
bclàacc_oobbằng cách lấy thuộc tínhoob_score_từbc.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Fit bc to the training set
____.____(____, ____)
# Predict test set labels
y_pred = ____.____(____)
# Evaluate test set accuracy
acc_test = ____(____, ____)
# Evaluate OOB accuracy
acc_oob = ____.____
# Print acc_test and acc_oob
print('Test set accuracy: {:.3f}, OOB accuracy: {:.3f}'.format(acc_test, acc_oob))