Herausforderung: Bewertung des Modells mit Kreuzvalidierung
In dieser Aufgabe erstellen und bewerten Sie ein Modell sowohl mit der Train-Test-Evaluierung als auch mit der Kreuzvalidierung. Die Daten stammen aus dem bereits vorverarbeiteten Penguins-Datensatz.
Hier sind einige der Funktionen, die Sie verwenden werden:
Swipe to start coding
Ihre Aufgabe ist es, einen 4-Nearest-Neighbors-Klassifikator zu erstellen und dessen Leistung zunächst mit dem Cross-Validation-Score zu bewerten. Teilen Sie anschließend die Daten in Trainings- und Testdatensätze auf, trainieren Sie das Modell mit dem Trainingsdatensatz und bewerten Sie die Leistung auf dem Testdatensatz.
- Initialisieren Sie einen
KNeighborsClassifiermit 4 Nachbarn. - Berechnen Sie die Cross-Validation-Scores dieses Modells mit einer Anzahl von 3 Folds. Sie können ein untrainiertes Modell an die Funktion
cross_val_score()übergeben. - Verwenden Sie eine geeignete Funktion, um
X, yaufzuteilen. - Trainieren Sie das Modell mit dem Trainingsdatensatz.
- Bewerten Sie das Modell mit dem Testdatensatz.
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