ÎncepețiÎncepe gratuit

Linia de bază

Evaluarea unui clasificator în raport cu o linie de bază adecvată este esențială. Acest lucru este valabil mai ales pentru seturile de date dezechilibrate, cum ar fi datele de click-through pentru reclame, deoarece o acuratețe ridicată poate fi obținută cu ușurință prin selectarea întotdeauna a clasei majoritare. În acest exercițiu, vei simula un clasificator de bază care prezice mereu clasa majoritară (non-click) și vei analiza matricea sa de confuzie, precum și precizia și recall-ul corespunzătoare.

X_train, y_train, X_test, y_test sunt disponibile în spațiul tău de lucru. pandas ca pd, numpy ca np și sklearn sunt, de asemenea, disponibile în spațiul tău de lucru.

Acest exercițiu face parte din cursul

Predicția CTR cu Machine Learning în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Creează y_pred, un array de zerouri cu aceeași lungime ca X_test, folosind np.asarray().
  • Afișează matricea de confuzie rezultată.
  • Obține scorurile de precizie și recall.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Set up baseline predictions
y_pred = np.____([0 for x in range(len(X_test))])

# Look at confusion matrix
print("Confusion matrix: ")
print(____(y_test, y_pred))

# Check precision and recall
prec = ____(y_test, y_pred, average = 'weighted')
recall = ____(y_test, y_pred, average = 'weighted')
print("Precision: %s, Recall: %s" %(prec, recall))
Editează și rulează codul