Evaluarea clasificării
Continuând cu metricile de evaluare, de această dată vei evalua modelul de regresie logistică de mai înainte, cu scopul de a prezice caracteristica binară RainTomorrow pe baza umidității.
Am importat deja modelul ca clf, iar seturile de testare sunt atribuite variabilelor X_test și y_test. Generează și analizează matricea de confuzie, apoi calculează precizia și recall-ul înainte de a trage o concluzie.
Acest exercițiu face parte din cursul
Exersarea întrebărilor de interviu de statistică în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Generate and output the confusion matrix
from sklearn.metrics import confusion_matrix
preds = clf.predict(X_test)
matrix = confusion_matrix(____, ____)
print(____)