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  3. HRアナリティクス：Pythonで従業員離職を予測する
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演習

精度指標の計算：リコール

Recall（再現率）は、分類アルゴリズムの精度を測る上で重要な指標の1つです。True Positive の数を、True Positive と False Negative の合計で割った値として計算されます。 $$\frac{\text{# of True Positives}}{\text{# of True Positives} + \text{# of False Negatives}}.$$

False Negative がない場合、リコールは 1 になります。 True Positive がない場合、リコールは 0 になります。

この演習では、最初に作成した分類モデルに対して、sklearn のrecall_score関数を使ってリコールを計算します。

features_testとtarget_testはワークスペースに用意されています。

指示

100 XP
  • リコールを計算する関数をインポートします。
  • 最初のモデルを使って（テストセットの特徴量に基づき）離職を予測します。
  • 予測結果とtarget_testを比較してリコールを計算します。