Evaluación de clasificación
Siguiendo con las métricas de evaluación, esta vez vas a evaluar nuestro modelo de regresión logística anterior con el objetivo de predecir la variable binaria RainTomorrow usando la humedad.
Ya hemos importado el modelo como clf y los mismos conjuntos de prueba asignados a las variables X_test y y_test. Genera y analiza la matriz de confusión y luego calcula tanto la precisión como el recall antes de sacar una conclusión.
Este ejercicio forma parte del curso
Practicando preguntas de entrevistas de estadística en Python
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Generate and output the confusion matrix
from sklearn.metrics import confusion_matrix
preds = clf.predict(X_test)
matrix = confusion_matrix(____, ____)
print(____)