다른 평가지표 계산하기
정확도와 함께 이 새로운 모델의 F1 점수도 계산해 모델 성능을 더 입체적으로 살펴보겠습니다.
70:30 학습-테스트 분할은 이미 완료되어 있으며, 필요한 모듈도 모두 임포트되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
마케팅 애널리틱스: Python으로 고객 이탈 예측하기
연습 안내
- 테스트 세트의 레이블을 예측하세요.
- F1 점수를 출력하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Import f1_score
from sklearn.metrics import f1_score
# Instantiate the classifier
clf = RandomForestClassifier()
# Fit to the data
clf.fit(X_train, y_train)
# Predict the labels of the test set
y_pred = ____
# Print the F1 score
print(____)