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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

पाठ्यक्रम देखें

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(____)
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