Die Precision-Recall-Kurve plotten

Du kannst auch eine Precision-Recall-Kurve plotten, um den Trade-off zwischen beiden Metriken in deinem Modell zu untersuchen. In dieser Kurve sind Precision und Recall umgekehrt miteinander verknüpft: Steigt die Precision, sinkt der Recall – und umgekehrt. In deinem Modell muss ein Gleichgewicht gefunden werden, sonst bekommst du entweder viele False Positives oder fängst nicht genug tatsächliche Betrugsfälle ab. Um das zu erreichen und Leistungen zu vergleichen, sind Precision-Recall-Kurven sehr hilfreich.

Dein Random-Forest-Klassifikator steht als model bereit, die Vorhersagen als predicted. Den durchschnittlichen Precision-Score und die PR-Kurve kannst du direkt aus dem sklearn-Paket beziehen. Die Funktion plot_pr_curve() erstellt die Grafik für dich. Probieren wir's aus.