Avaliação de classificação
Avançando com as métricas de avaliação, desta vez você vai avaliar nosso modelo de regressão logística anterior com o objetivo de prever a variável binária RainTomorrow usando umidade.
Já importamos o modelo como clf e os mesmos conjuntos de teste atribuídos às variáveis X_test e y_test. Gere e analise a matriz de confusão e, em seguida, calcule tanto a precisão quanto o recall antes de tirar uma conclusão.
Este exercício faz parte do curso
Praticando perguntas de entrevista de Estatística em Python
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Generate and output the confusion matrix
from sklearn.metrics import confusion_matrix
preds = clf.predict(X_test)
matrix = confusion_matrix(____, ____)
print(____)