준비된 훈련 데이터셋을 이용하여 모델을 훈련시킵니다.
코드 3-13 모델 훈련
model.fit(X_train, y_train) ------ 모델을 훈련시킵니다.
다음은 모델 훈련에 대한 실행 결과입니다.
DecisionTreeClassifier()
테스트 데이터셋을 이용하여 모델에 대한 예측을 진행합니다.
코드 3-14 모델 예측
y_predict = model.predict(X_test)
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy_score(y_test, y_predict) ------ 테스트 데이터에 대한 예측 결과를 보여 줍니다.
다음은 모델 예측에 대한 출력 결과입니다.
0.8379888268156425
결과가 83%로 높은 수치를 보이고 있습니다. 즉, 학습이 잘되었습니다.