Accuracy मेट्रिक्स की गणना: Precision

Precision स्कोर एक महत्वपूर्ण मेट्रिक है, जो किसी classification एल्गोरिदम की accuracy मापने के लिए उपयोग होती है. यह True Positives का भागफल (True Positives और False Positives के योग से) के रूप में निकाला जाता है, या $$\frac{\text{# of True Positives}}{\text{# of True Positives} + \text{# of False Positives}}.$$

• यहाँ True Positives का अर्थ उन कर्मचारियों की संख्या से है जो वास्तव में नौकरी छोड़कर गए और जिन्हें सही तरीके से leaving के रूप में वर्गीकृत किया गया.
• False Positives का अर्थ उन कर्मचारियों की संख्या से है जो वास्तव में रुके रहे, लेकिन गलती से leaving के रूप में वर्गीकृत किए गए.

यदि कोई False Positives नहीं हैं, तो precision स्कोर 1 के बराबर होता है. यदि कोई True Positives नहीं हैं, तो precision स्कोर 0 के बराबर होता है.

इस अभ्यास में, हम अपने शुरुआती classification मॉडल के लिए precision स्कोर (sklearn के precision_score फंक्शन का उपयोग करके) की गणना करेंगे.

वैरिएबल features_test और target_test आपके वर्कस्पेस में उपलब्ध हैं.