Tracciare la curva Precision-Recall

Puoi anche tracciare una curva Precision-Recall per analizzare il compromesso tra le due metriche nel tuo modello. In questa curva Precision e Recall sono inversamente correlate: quando aumenta la Precision, diminuisce la Recall e viceversa. Nel tuo modello va trovato un equilibrio tra le due, altrimenti rischi di avere molti falsi positivi o di non intercettare abbastanza casi di frode reali. Per ottenere questo equilibrio e confrontare le prestazioni, le curve precision-recall sono molto utili.

Il tuo Random Forest Classifier è disponibile come model e le predizioni come predicted. Puoi ottenere facilmente l'average precision score e la PR curve dal pacchetto sklearn. La funzione plot_pr_curve() traccia i risultati per te. Proviamoci!