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演習

分類モデルの評価

評価指標をさらに進めましょう。今回は、湿度から二値の RainTomorrow を予測する、先ほどのロジスティック回帰モデルを評価します。

モデルは clf として、テスト用データは X_test と y_test としてすでに用意してあります。まず混同行列を作成・確認し、その後に precision(適合率)と recall(再現率)を計算して、最後に結論を述べてください。

指示1 / 3

undefined XP
  • 1

    このモデルの混同行列を作成して表示し、タイプIエラー(偽陽性)とタイプIIエラー(偽陰性)を特定してください。

  • 2

    モデルの適合率(precision)を計算して表示しましょう。この文脈で precision が役に立つ理由を説明できますか?

  • 3

    コードを拡張して再現率(recall)を計算・表示してください。そこからどのような結論が得られますか?