3 학습

     

    이제 fit()으로 학습하고, predict()로 예측하는 과정을 실습하면서 우리가 만든 모델이 어느 정도 성능이 나오는지 알아보자. 먼저 model.fit()으로 모델을 학습한다.

    # fit으로 학습 
    %time model.fit(train_feature_tfidf, y_train)

    실행 결과

    CPU times: user 3min 27s, sys: 682 ms, total: 3min 28s
    Wall time: 1min 47s
    RandomForestClassifier(n_jobs=-1, random_state=42)

     

    이어서 model.predict()로 정확도를 예측한다.

    y_predict = model.predict(test_feature_tfidf)
    y_predict[:5]

    실행 결과

    array([2., 3., 2., 2., 3.])
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