1. 학습
    2. /
  2. 강의
    3. /
  3. Marketing Analytics: Predicting Customer Churn in Python
Connected

연습 문제

Matice záměn

Pomocí funkce confusion_matrix() ze scikit-learn snadno vytvoříš matici záměn svého klasifikátoru a získáš podrobnější pohled na jeho výkon. Funkce přijímá dva argumenty: skutečné štítky testovací sady – y_test – a předpovězené štítky.

Předpovězené štítky tvého klasifikátoru Random Forest z předchozího cvičení jsou uloženy v proměnné y_pred a byly vypočítány takto:

y_pred = clf.predict(X_test)

Důležitá poznámka: sklearn ve výchozím nastavení vypočítává matici záměn následovně:

Screenshot 2019-05-13 05.59.04.png

Všimni si, že osy jsou opačné oproti tomu, co jsi viděl/a ve videu. Samotné metriky zůstávají stejné, ale pamatuj na to při interpretaci tabulky.

지침 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Importuj confusion_matrix z sklearn.metrics.