검증용 데이터 분리 후 의사결정나무 모델 적용 시 오류
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# 의사결정나무
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
dt = DecisionTreeClassifier()
dt.fit(X_tr[cols], y_tr)
pred = dt.predict_proba(X_val[cols])
pred[:10]array([[1.],
[1.],
[1.],
[1.],
[1.],
[1.],
[1.],
[1.],
[1.],
[1.]])검증용 데이터 분리시 출력 결과가 상이하네요
어디를 수정해야 할까요??
답변 1
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코드에는 문제가 없어보입니다. 어떤 데이터 일때 이런 현상이 발생했을까요?
의사결정나무 외에 다른 모델도 이럴까요? 모델 성능을 확인해보고 판단하는 것이 좋을 것 같아요 🙂
이럴 경우 다른 모델이 성능이 좋다면 다른 모델을 사용하는 것이 맞을 것 같아요!
작업형2의 결과는 강의와 다를 수 있습니다 작업형2는 모델 성능을 보고 판단합니다.💪💪💪
(작업형1과 3은 정답이 있음)
작업형1 - 연습문제 16~39 풀이는 몇강을 보면 되나요?
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작업형 1 -연습문제 4-6
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작업형 1 유형 부분
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