Precision atau Recall, itu pertanyaannya
Anda telah mempelajari beberapa metrik kinerja dan mungkin bertanya, kapan sebaiknya menggunakan precision dan kapan menggunakan recall? Kedua metrik ini dihitung untuk setiap kelas, dan terkadang sulit untuk memahami kapan harus berfokus pada yang satu atau yang lain.
Precision adalah metrik yang mengukur seberapa baik model memprediksi suatu kelas, sedangkan recall mengukur seberapa baik sebuah kelas berhasil diklasifikasikan. Jika precision untuk sebuah kelas tinggi, Anda dapat mempercayai model saat memprediksi kelas tersebut. Ketika recall untuk sebuah kelas tinggi, Anda dapat yakin bahwa kelas tersebut dipahami dengan baik oleh model.
Ikuti instruksi untuk melihat perbandingan antara precision dan recall dengan sebuah contoh. Fungsi precision_score() dan recall_score() sudah dimuat.
Latihan ini merupakan bagian dari kursus
Recurrent Neural Networks (RNN) untuk Pemodelan Bahasa dengan Keras
Latihan interaktif langsung praktik
Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.
# Compute the precision of the sentiment model
prec_sentiment = ____(sentiment_y_true, ____, average=None)
____