Selectarea metricilor din raport
Funcția classification_report() conține mai multe tipuri de metrici, dar nu întotdeauna ai nevoie de întregul raport. Uneori vrei doar anumite valori, fie pentru a compara modele, fie pentru alte scopuri.
În scikit-learn există o funcție care extrage exact valorile de care ai nevoie. Aceasta se numește precision_recall_fscore_support() și primește aceiași parametri ca classification_report.
Se importă și se utilizează astfel:
# 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)
Setul de date cr_loan_prep, împreună cu predicțiile din preds_df, au fost deja încărcate în spațiul de lucru.
Acest exercițiu face parte din cursul
Modelarea Riscului de Credit în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Print the classification report
target_names = ['Non-Default', 'Default']
print(____(____, ____[____], target_names=target_names))