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演習

Precision と Recall

モデルを評価する指標は、必ず用途に合わせて選ぶ必要があります。この例では、あなたは三目並べ（Tic-Tac-Toe）で“勝てると確信したときに限って”負けるのが大嫌いだとします。

この状況に最も適した精度指標（precision か recall のどちらか）を選んで、例を完成させてください。忘れないでください。勝てると思ったなら、必ず勝たないといけません！

tic_tac_toe データセットで学習したランダムフォレスト分類モデル rfc を使います。

指示

100 XP
  • sklearn から precision もしくは recall のメトリクスをインポートします。与えられた状況で正しいのは どちらか一方 だけです。
  • 真の値には y_test、予測には test_predictions を用いて、precision または recall を計算します。
  • 選んだ指標に基づく最終スコアを出力してください。