1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Machine Learning với mô hình dựa trên cây trong Python
Connected

Bài tập

Đánh giá từng bộ phân loại

Trong bài tập này, bạn sẽ đánh giá hiệu suất của các mô hình trong danh sách classifiers mà chúng ta đã định nghĩa ở bài trước. Bạn sẽ thực hiện bằng cách huấn luyện từng bộ phân loại trên tập huấn luyện và đánh giá accuracy trên tập kiểm tra của chúng.

Bộ dữ liệu đã được tải và tiền xử lý sẵn cho bạn (các đặc trưng số đã được chuẩn hóa) và được chia thành 70% train và 30% test. Ma trận đặc trưng X_train và X_test, cũng như các mảng nhãn y_train và y_test đã có sẵn trong không gian làm việc của bạn. Ngoài ra, chúng tôi đã tải danh sách classifiers từ bài trước, cùng với hàm accuracy_score() từ sklearn.metrics.

Hướng dẫn

100 XP
  • Lặp qua các bộ tuple trong classifiers. Dùng clf_name và clf làm biến vòng lặp for:
    • Fit clf lên tập huấn luyện.
    • Dự đoán nhãn tập kiểm tra của clf và gán kết quả cho y_pred.
    • Đánh giá accuracy trên tập kiểm tra của clf và in kết quả.