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❸モデルの作成 model = lgb.LGBMClasiffier(**params) model.fit(x_tr , y_tr ) ・先ほど振り分けて作成したトレーニング用のデータ(x_tr , y_tr)を用いて学習させモデルを完成させる

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❹予測の実施と精度の確認 y_tr_pred = model.predict(x_tr) y_va_pred = model.predict(x_va) metric_tr = accuracy_score(y_tr_pred , y_tr) metric_va = accuracy_score(y_va_pred , y_va) ・❸で導き出した公式を用いて、x_trとx_vaから予測値を出す ・予測値と実際のデータを比較し、精度を出す

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