1. Обучение
    2. /
  2. Курса
    3. /
  3. Обобщённые линейные модели в Python
Connected

Упражнение

Вычисление матрицы ошибок

Как вы узнали из видео, модель логистической регрессии формирует два типа предсказаний: непрерывное — в виде вероятности, и классовое — в примере с набором данных wells это дискретная категория с двумя классами.

В предыдущем упражнении вы вычислили непрерывные предсказания в форме вероятностей. В этом упражнении вы используете эти значения, чтобы присвоить класс каждому наблюдению в выборке wells_test. Затем вы опишете модель с помощью матрицы ошибок.

Вычисленные предсказания prediction и набор данных wells_test уже загружены в вашу рабочую среду.

Инструкции 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Используя вычисленные предсказания prediction, классифицируйте их в метки классов 0 и 1, применив пороговое значение 0.5, и сохраните результат в переменную y_prediction.