Calculando outras métricas
Além da acurácia, vamos também calcular o F1 score deste novo modelo para ter uma visão mais completa do desempenho.
Uma divisão treino-teste de 70-30 já foi feita para você, e todos os módulos necessários foram importados.
Este exercicio faz parte do curso
Análise de Marketing: Prevendo Churn de Clientes em Python
Instruções do exercicio
- Preveja os rótulos do conjunto de teste.
- Imprima o F1 score.
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
# 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(____)