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Précision du train vs précision du test vs matrice de confusion
Après avoir développé mon modèle prédictif à l'aide de Random Forest, j'obtiens les mesures suivantes: Train Accuracy :: 0.9764634601043997 Test Accuracy :: 0.7933284397683713 Confusion matrix [[28292 1474] [ 6128 889]] Voici les résultats de ce code: 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 = …