Základní linie
Vyhodnocovat klasifikátor vzhledem k vhodné základní linii je důležité. To platí zejména pro nevyvážené datové sady, jako je míra prokliku reklam – vysoké přesnosti totiž lze snadno dosáhnout tím, že vždy zvolíme majoritní třídu. V tomto cvičení nasimulujeme základní klasifikátor, který vždy předpovídá majoritní třídu (nekliknutí), a podíváme se na jeho matici záměn a také na hodnoty přesnosti a úplnosti.
X_train, y_train, X_test, y_test jsou dostupné v tvém pracovním prostoru. Také tam najdeš pandas jako pd, numpy jako np a sklearn.
Toto cvičení je součástí kurzu
Předpovídání CTR pomocí Machine Learning v Pythonu
Pokyny k cvičení
- Vytvoř
y_predjako pole nul se stejnou délkou jakoX_testpomocínp.asarray(). - Vypiš výslednou matici záměn.
- Získej hodnoty přesnosti a úplnosti.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Set up baseline predictions
y_pred = np.____([0 for x in range(len(X_test))])
# Look at confusion matrix
print("Confusion matrix: ")
print(____(y_test, y_pred))
# Check precision and recall
prec = ____(y_test, y_pred, average = 'weighted')
recall = ____(y_test, y_pred, average = 'weighted')
print("Precision: %s, Recall: %s" %(prec, recall))