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道练习

评估分类树

现在您已经训练了第一个分类树，是时候在测试集上评估它的表现了。您将使用准确率这一指标，即测试集中预测正确的比例。

上一个练习中训练好的模型 dt 已加载到您的工作区，同时还提供了测试集特征矩阵 X_test 和标签数组 y_test。

说明

100 XP

  • 从 sklearn.metrics 导入函数 accuracy_score。

  • 预测测试集的标签，并将得到的数组赋给 y_pred。

  • 调用 accuracy_score() 评估 dt 在测试集上的准确率分数，并将结果赋给 acc。