Herausforderung: Bewertung des Modells mit Kreuzvalidierung
In dieser Aufgabe ein Modell erstellen und bewerten, indem sowohl der Train-Test-Split als auch die Kreuzvalidierung auf dem vorverarbeiteten penguins dataset angewendet werden.
Die folgenden Funktionen sind dabei hilfreich:
cross_val_score()
aussklearn.model_selection
;train_test_split()
aussklearn.model_selection
;.fit()
- und.score()
-Methoden des Modells.
Aufgabe
Swipe to start coding
- Initialisierung eines
KNeighborsClassifier
mit 4 Nachbarn. - Verwendung von
cross_val_score()
mit 3 Folds, um Kreuzvalidierungswerte zu berechnen (das Modell kann untrainiert übergeben werden). - Aufteilung der Daten in Trainings- und Testdaten mit
train_test_split()
. - Training des Modells mit dem Trainingsdatensatz.
- Bewertung des Modells auf dem Testdatensatz mit
.score()
.
Lösung
War alles klar?
Danke für Ihr Feedback!
Abschnitt 4. Kapitel 5
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.score()
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