परफॉर्मेंस मेट्रिक्स की याद दिलाना

क्रेडिट डेटासेट याद है? अब जब आपके पास मेट्रिक्स के बारे में और समझ है, तो आइए देखें कि इस डेटासेट पर एक रैंडम फॉरेस्ट कितना अच्छा है। आपने अपना क्लासिफायर पहले ही ट्रेन कर लिया है और टेस्ट डेटा पर उसका कन्फ्यूजन मैट्रिक्स निकाल लिया है। टेस्ट डेटा और परिणाम आपके पास tp, fp, fn और tn के रूप में उपलब्ध हैं, जहाँ ये क्रमशः true positives, false positives, false negatives और true negatives हैं। आपके पास टेस्ट डेटा के ग्राउंड ट्रुथ लेबल y_test और प्रेडिक्टेड लेबल preds भी हैं। फंक्शन f1_score() और precision_score() पहले से इम्पोर्ट किए गए हैं।