1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Marketing Analytics: Predicția abandonului clienților în Python
Connected

exercițiu

Calcularea preciziei și a exhaustivității

Submodulul sklearn.metrics conține multe funcții care îți permit să calculezi cu ușurință metrici relevante. Până acum, ai calculat precizia și exhaustivitatea manual – acest lucru este important pentru a-ți dezvolta intuiția asupra ambelor metrici.

În practică, odată ce ai dobândit această înțelegere, poți folosi funcțiile precision_score și recall_score, care calculează automat precizia, respectiv exhaustivitatea. Ambele funcționează similar cu celelalte funcții din sklearn.metrics – acceptă 2 argumente: primul este etichetele reale (y_test), iar al doilea este etichetele prezise (y_pred).

Acum să încercăm o dimensiune a setului de antrenament de 90%.

Instrucțiuni 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Importă precision_score din sklearn.metrics.