Ewaluacja klasyfikacji
Kontynuując temat metryk ewaluacji, tym razem ocenisz wcześniej zbudowany model regresji logistycznej, którego celem jest przewidywanie binarnej cechy RainTomorrow na podstawie wilgotności.
Model został już zaimportowany jako clf, a zbiory testowe są dostępne w zmiennych X_test i y_test. Wygeneruj i przeanalizuj macierz pomyłek, a następnie oblicz precyzję i czułość, zanim wyciągniesz wnioski.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Ćwiczenie pytań rekrutacyjnych ze statystyki w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Generate and output the confusion matrix
from sklearn.metrics import confusion_matrix
preds = clf.predict(X_test)
matrix = confusion_matrix(____, ____)
print(____)