始める無料で始める

レポート指標の選択

classification_report() には多くの指標が含まれますが、常にフルレポートを表示したいとは限りません。モデル同士を比較したり、別の用途で使うために、特定の値だけが欲しいこともあります。

scikit-learn には、値だけを取り出すための関数があります。precision_recall_fscore_support() という関数で、classification_report と同じ引数を受け取ります。

インポートと使用例は次のとおりです。

# 関数をインポート
from sklearn.metrics import precision_recall_fscore_support
# レポートから平均なしの全値を取得
precision_recall_fscore_support(y_true,predicted_values)

cr_loan_prep データセットと、preds_df にある予測値はすでにワークスペースに読み込まれています。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶクレジットリスクモデリング

コースを見る

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Print the classification report
target_names = ['Non-Default', 'Default']
print(____(____, ____[____], target_names=target_names))
コードを編集して実行