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  3. Pythonで学ぶstatsmodelsによる回帰入門
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연습 문제

混同行列を計算する

混同行列（confusion table と呼ばれることもあります）は、カテゴリカルな応答（ロジスティック回帰など）を持つモデルのあらゆる評価指標の基礎になります。これは、実際の応答と予測された応答の各組み合わせの件数を含みます。ここでは、可能な応答が 2 つ（解約する／解約しない）なので、結果は全部で 4 通りです。

  1. True positive: 顧客は解約し、モデルも解約すると予測した。
  2. False positive: 顧客は解約しなかったが、モデルは解約すると予測した。
  3. True negative: 顧客は解約せず、モデルも解約しないと予測した。
  4. False negative: 顧客は解約したが、モデルは解約しないと予測した。

churn と mdl_churn_vs_relationship を利用できます。

지침

100 XP
  • データセットの has_churned 列を抽出して実際の応答を取得し、actual_response に代入します。
  • モデルから「最もありそうな」予測応答を取得し、predicted_response に代入します。
  • actual_response と predicted_response から DataFrame を作成し、outcomes に代入します。
  • outcomes を件数の表（混同行列）として表示します。これはすでに用意されています。