1. 学ぶ
    2. /
  2. コース
    3. /
  3. Pythonで学ぶ一般化線形モデル
Connected

演習

混同行列を計算する

動画で学んだとおり、ロジスティック回帰モデルは2種類の予測を生成します。1つは確率としての連続値の予測、もう1つはクラス予測で、wellsデータセットの例では2クラスの離散的なカテゴリです。

前の演習では、確率という形で連続値の予測を計算しました。この演習では、その値を使って wells_test サンプル内の各観測にクラスを割り当てます。最後に、混同行列を用いてモデルを記述します。

計算済みの予測 prediction と wells_test はワークスペースに読み込まれています。

指示1 / 3

undefined XP
    1
    2
    3
  • 計算済みの予測 prediction を、カットオフを 0.5 にして 0 と 1 のクラスラベルに分類し、y_prediction として保存します。