Точность (Precision) — важная метрика для оценки качества алгоритма классификации. Она вычисляется как отношение истинно положительных результатов к сумме истинно положительных и ложно положительных, то есть $$\frac{\text{# истинно положительных}}{\text{# истинно положительных} + \text{# ложно положительных}}.$$

Истинно положительные — это сотрудники, которые действительно уволились и были правильно классифицированы как уволившиеся.
Ложно положительные — это сотрудники, которые на самом деле остались, но были ошибочно классифицированы как уволившиеся.

Если ложно положительных результатов нет, значение точности равно 1. Если истинно положительных результатов нет, значение точности равно 0.

В этом упражнении вы вычислите значение точности (с помощью функции precision_score из библиотеки sklearn) для исходной модели классификации.

Переменные features_test и target_test уже доступны в вашем рабочем пространстве.

Настройка классификатора для прогнозирования текучести кадров

Create Your Free Account