अन्य मेट्रिक्स की गणना
एक्युरेसी के अलावा, आइए इस नए मॉडल का F1 स्कोर भी निकालें ताकि मॉडल के परफॉर्मेंस की बेहतर तस्वीर मिल सके.
आपके लिए 70-30 का ट्रेन-टेस्ट स्प्लिट पहले से किया गया है, और सभी ज़रूरी मॉड्यूल इम्पोर्ट किए जा चुके हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Marketing Analytics: Python में Customer Churn की भविष्यवाणी
अभ्यास निर्देश
- टेस्ट सेट के लेबल प्रेडिक्ट करें.
- F1 स्कोर प्रिंट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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(____)