Calcularea metricilor de acuratețe: recall
Scorul Recall este o altă metrică importantă folosită pentru a evalua acuratețea unui algoritm de clasificare. Se calculează ca fracția dintre Adevărații Pozitivi și suma Adevăraților Pozitivi cu Falsele Negative, adică $$\frac{\text{# of True Positives}}{\text{# of True Positives} + \text{# of False Negatives}}.$$
Dacă nu există False Negative, scorul recall este egal cu 1. Dacă nu există Adevărați Pozitivi, scorul recall este egal cu 0.
În acest exercițiu, vei calcula scorul recall (folosind funcția sklearn recall_score) pentru modelul tău inițial de clasificare.
Variabilele features_test și target_test sunt disponibile în spațiul tău de lucru.
Acest exercițiu face parte din cursul
HR Analytics: Predicția fluctuației angajaților în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Importă funcția pentru calcularea scorului recall.
- Folosește modelul inițial pentru a prezice fluctuația angajaților (pe baza caracteristicilor din setul de testare).
- Calculează scorul recall comparând
target_testcu predicțiile.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Import the function to calculate recall score
from sklearn.____ import ____
# Use the initial model to predict churn
prediction = model.____(features_test)
# Calculate recall score by comparing target_test with the prediction
____(target_test, ____)