Vykreslení křivky Precision-Recall
Můžeš také vykreslit křivku Precision-Recall a prozkoumat vztah mezi těmito dvěma metrikami ve svém modelu. Na této křivce jsou Precision a Recall nepřímo úměrné – když roste Precision, klesá Recall a naopak. Tvůj model by měl najít rovnováhu mezi oběma hodnotami, jinak riskuješ buď příliš mnoho falešně pozitivních výsledků, nebo naopak zachytíš jen málou část skutečných podvodů. Právě pro nalezení této rovnováhy a porovnání výkonu modelů jsou křivky Precision-Recall velmi užitečné.
Tvůj Random Forest Classifier je dostupný jako model a predikce jako predicted. Průměrné skóre přesnosti i samotnou PR křivku snadno získáš z balíčku sklearn. Funkce plot_pr_curve() za tebe výsledky vykreslí. Pojďme to vyzkoušet.
Toto cvičení je součástí kurzu
Detekce podvodů v Pythonu
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Calculate average precision and the PR curve
average_precision = ____(____, ____)