Bereken de confusion matrix
Zoals je in de video hebt gezien, geeft het logistische regressiemodel twee soorten voorspellingen: een continue voorspelling in de vorm van een kans, en een klassevoorspelling, die in het wells-gegevensbestand een discrete categorie met twee klassen is.
In de vorige oefening heb je de continue voorspellingen als kansen berekend. In deze oefening gebruik je die waarden om een klasse toe te wijzen aan elke observatie in je wells_test-steekproef. Tot slot beschrijf je het model met behulp van de confusion matrix.
Berekende voorspellingen prediction en wells_test zijn in je workspace geladen.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Generalized Linear Models in Python
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# Define the cutoff
cutoff = ____
# Compute class predictions: y_prediction
y_prediction = np.where(____ > ____, 1, 0)