Как получить тестовые прогнозы после перекрестной проверки

Question

Мой код -

Я разделил свой код таким образом -

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_array, y_labels, test_size=0.25, random_state=42)

Теперь я провожу перекрестную проверку, чтобы увидеть производительность моей обученной модели -

scoring = 'accuracy'
val_acc_results = cross_val_score(rf,X_train,y_train, cv=10, scoring=scoring)

Это даст мне точность обученного набора. Как мне теперь оценить мою изученную модель на моем тестовом наборе данных? SInce cross_val_score не возвращает объект модели?

Answer 1

Вам необходимо запустить оценщик на полных данных обучения, cross_val_score возвращает только результат. Теперь вы выполните:

rf.fit(X_train, y_train)
predictions = rf.predict(X_test)

Затем, чтобы получить точность тестовых данных, выполните:

from sklearn import metrics
metrics.accuracy_score(y_test, predictions)