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。
この演習はコースの一部です
Python によるモデル検証
演習の手順
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。
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。
from sklearn.metrics import ____
test_predictions = rfc.predict(X_test)
# Create precision or recall score based on the metric you imported
score = ____(____, ____)
# Print the final result
print("The ____ value is {0:.2f}".format(____))