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演習

不均衡クラスの評価指標

クラス不均衡は、あらゆるMachine Learningの文脈でモデル性能を損なう可能性があります。特に面接では、不均衡なクラスを含むデータセットが与えられたときにどう対処するかを問われることがあります。保険詐欺データのように、そもそも不均衡になるよう設計されたデータもあります。

この演習では、sklearn を使ってロジスティック回帰モデルを作成し、混同行列と複数の評価指標を出力します。クラス不均衡を含むデータセットから得られるMachine Learningモデルの解釈を、より深く理解していきます。

以前に loan_data で見たクラス不均衡を思い出してください。Loan Status が Fully Paid の観測数は、 Charged Off よりもはるかに多くなっていました。

Class imbalance

指示1 / 4

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  • ロジスティック回帰モデルを作成するためのモジュールに加えて、混同行列、正解率、適合率、再現率、F1 スコアを扱うために必要なモジュールをインポートしてください。