असंतुलित क्लास मेट्रिक्स
क्लास असंतुलन किसी भी मशीन लर्निंग संदर्भ में आपके मॉडल के प्रदर्शन को प्रभावित कर सकता है। मशीन लर्निंग इंटरव्यू में यह खास तौर पर प्रासंगिक होता है, जब आपसे पूछा जाए कि अगर आपको असंतुलित क्लास वाला डेटासेट मिले तो क्या करेंगे। कुछ डेटा अपनी प्रकृति से ही असंतुलित होता है, जैसे इंश्योरेंस फ्रॉड डेटा।
इस अभ्यास में आप sklearn का उपयोग करके एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल बनाएँगे और कन्फ्यूजन मैट्रिक्स के साथ कई इवैल्युएशन मेट्रिक्स प्रिंट करेंगे, ताकि यह बेहतर समझ सकें कि क्लास असंतुलन वाले डेटासेट से बने मशीन लर्निंग मॉडलों की व्याख्या कैसे करें।
loan_data में आपने पहले देखा था कि क्लास असंतुलन मौजूद है। Fully Paid वाले Loan Status की ऑब्ज़र्वेशंस की संख्या Charged Off की तुलना में कहीं अधिक है:
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Machine Learning इंटरव्यू प्रश्नों का अभ्यास
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
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# Import
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