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  3. Python 中的模型验证
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道练习

使用 KFold 索引

您已经创建了 splits，其中包含 candy-data 数据集用于完成 5 折交叉验证的索引。为更好地估计同事的随机森林模型在新数据上的表现，您希望将该模型运行在刚创建的 5 组不同的训练与验证索引上。

在本练习中，您将使用这些索引，通过 5 次不同的切分来检验该模型的准确率。已提供一个 for 循环来帮助您完成此过程。

说明

100 XP
  • 使用 train_index 和 val_index 在创建训练集与验证集时索引 X 和 y 的相应位置。
  • 使用训练数据集拟合 rfc。
  • 使用 rfc 在验证数据集上生成预测，并打印验证准确率。