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.])