Weitere Metriken berechnen
Zusätzlich zur Accuracy wollen wir auch den F1-Score dieses neuen Modells berechnen, um ein besseres Bild der Modellleistung zu bekommen.
Ein 70-30-Train-Test-Split wurde bereits für dich durchgeführt, und alle notwendigen Module wurden importiert.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Marketing Analytics: Kundenabwanderung in Python vorhersagen</Kurs>Übungsanweisungen
- Sage die Labels des Testsets voraus.
- Gib den F1-Score aus.
Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Import f1_score
from sklearn.metrics import f1_score
# Instantiate the classifier
clf = RandomForestClassifier()
# Fit to the data
clf.fit(X_train, y_train)
# Predict the labels of the test set
y_pred = ____
# Print the F1 score
print(____)