1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Modelowanie ryzyka kredytowego w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Wybieranie metryk raportu

Funkcja classification_report() zawiera wiele różnych metryk, ale nie zawsze potrzebujesz drukować całego raportu. Czasem wystarczą konkretne wartości – na przykład do porównania modeli lub do dalszego przetwarzania.

W scikit-learn istnieje funkcja, która automatycznie wyciąga te wartości. To precision_recall_fscore_support() – przyjmuje te same parametry co classification_report.

Importuje się ją i używa w następujący sposób:

# Import function
from sklearn.metrics import precision_recall_fscore_support
# Select all non-averaged values from the report
precision_recall_fscore_support(y_true,predicted_values)

Zbiór danych cr_loan_prep oraz predykcje zawarte w preds_df są już wczytane do środowiska.

Instrukcje 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Wydrukuj raport klasyfikacji dla y_test i przewidywanego statusu pożyczki.