Menggabungkan semuanya
Salah satu insinyur di startup deteksi aritmia Anda bergegas ke kantor Anda untuk memberi tahu bahwa ada masalah dengan sensor ECG untuk pengguna dengan berat badan berlebih. Anda memutuskan untuk mengurangi pengaruh contoh dengan berat lebih dari 80 sebesar 50%. Anda juga diberi tahu bahwa karena startup Anda menargetkan pasar kebugaran dan tidak membuat klaim medis, membuat atlet takut tanpa alasan lebih mahal daripada melewatkan kemungkinan kasus aritmia. Anda memutuskan untuk membuat loss kustom yang membuat setiap "false alarm" sepuluh kali lebih mahal daripada melewatkan satu kasus aritmia. Apakah penurunan bobot pada subjek dengan berat berlebih memperbaiki loss kustom ini? Data pelatihan X_train, y_train dan data uji X_test, y_test sudah dimuat, begitu juga confusion_matrix(), numpy sebagai np, dan DecisionTreeClassifier().
Latihan ini adalah bagian dari kursus
Merancang Alur Kerja Machine Learning di Python
Latihan interaktif praktis
Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.
# Create a scorer assigning more cost to false positives
def my_scorer(y_test, y_est, cost_fp=10.0, cost_fn=1.0):
tn, fp, fn, tp = ____
return ____