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Precisione del treno vs precisione del test e matrice di confusione
Dopo aver sviluppato il mio modello predittivo utilizzando Random Forest ottengo le seguenti metriche: Train Accuracy :: 0.9764634601043997 Test Accuracy :: 0.7933284397683713 Confusion matrix [[28292 1474] [ 6128 889]] Questi sono i risultati di questo codice: 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 = …