Calculează matricea de confuzie
Așa cum ai aflat din videoclip, modelul de regresie logistică generează două tipuri de predicții: o predicție cu valori continue, sub forma unei probabilități, și o predicție de clasă care, în exemplul setului de date wells, reprezintă o categorie discretă cu două clase.
În exercițiul anterior ai calculat predicțiile cu valori continue sub forma unor probabilități. În acest exercițiu vei folosi acele valori pentru a atribui o clasă fiecărei observații din eșantionul wells_test. În final, vei descrie modelul folosind matricea de confuzie.
Prediciițile calculate prediction și wells_test sunt încărcate în spațiul tău de lucru.
Acest exercițiu face parte din cursul
Modele Liniare Generalizate în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Define the cutoff
cutoff = ____
# Compute class predictions: y_prediction
y_prediction = np.where(____ > ____, 1, 0)