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ランダムフォレストを使用して予測モデルを開発した後、次のメトリックを取得します。 Train Accuracy :: 0.9764634601043997 Test Accuracy :: 0.7933284397683713 Confusion matrix [[28292 1474] [ 6128 889]] これは、このコードの結果です。 training_features, test_features, training_target, test_target, = train_test_split(df.drop(['bad_loans'], axis=1), df['target'], test_size = .3, random_state=12) clf = RandomForestClassifier() trained_model = clf.fit(training_features, training_target) trained_model.fit(training_features, training_target) predictions = trained_model.predict(test_features) Train Accuracy: accuracy_score(training_target, trained_model.predict(training_features)) Test Accuracy: accuracy_score(test_target, predictions) Confusion …

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