sklearn – 점수() 메서드

score() 메서드는 기계 학습 모델에서 모델의 성능을 평가하는 데 사용됩니다.

이 방법 정확도는 모델에서 예측한 결과와 실제 결과를 비교하여 계산됩니다.하다.

홍채 데이터를 사용하여 홍채 유형을 예측하는 기계 학습 모델을 구축했다고 가정합니다.

이 모델의 성능을 평가하고자 합니다.

이 시점에서 score() 메서드를 사용하여 모델의 정확도를 평가할 수 있습니다.

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X, y)

accuracy = model.score(X, y)
print("모델의 정확도는:", accuracy)

위의 예에서 DecisionTreeClassifier()함께 사용 홍채 데이터 학습을 위한 모델 구축,

score() 메서드를 사용하여 모델의 정확도를 계산합니다.하다.

결과는 모델의 정확도입니다.

이렇게 하면 score() 메서드를 사용하여 기계 학습 모델의 성능을 쉽게 평가할 수 있습니다.