랜덤 포레스트 모델 훈련이 끝났습니다. 이제는 예측을 할 차례입니다.
[in :]
y_pred = classifier.predict(X_test)
cm = metrics.confusion_matrix(y_test, y_pred)
cm
다음과 같은 혼동 행렬이 출력됐습니다.
[out:]
array([[64, 4],
[ 3, 29]])
여러 척도를 이용해 모델의 성능을 평가합니다.
[in :]
accuracy= metrics.accuracy_score(y_test, y_pred)
recall = metrics.recall_score(y_test, y_pred)
precision = metrics.precision_score(y_test, y_pred)
print(accuracy, recall, precision)
결과는 다음과 같습니다.
[out:]
0.93 0.90625 0.8787878787878788
다음은 로지스틱 회귀입니다.