&ions=[]
fe(le)):
&=predict(summaries,test_set[i])
&io)
&urions
&_accuracy(predis,test_set):
&=0
fe(le)):
&[x][-1]==predis[x]:
&+=1
&ur(le)))*100。0
定义main函数,通过运行main函数,进行分类器的训练和在测试数据集上的准确率评估。
In[10]:defmain():
filename='pima-indians。data。csv'
split_ratio=0。67
data_set=load_csv_file(filename)
trai=split_data_set(data_set,spli
t_ratio)
print('Split%srowsintotrai=%sa
&=%srows'%(lerain_
&est_set)))
summaries=summarize_by_class(trai)
&ioions(summaries,test_set)
accuracy=get_accuracy(predis,test_set)
print('Accuracy:%s'%accuracy
In[11]:main()
最终可以看到,在测试集上,分类器的准确率大概是73%(图4-4)。
图4-4准确率