Оценка классификации
Продолжая изучение метрик оценки, вы проанализируете модель логистической регрессии, которую использовали ранее, — на этот раз с целью предсказания бинарного признака RainTomorrow по уровню влажности.
Модель уже импортирована как clf, а тестовые наборы данных сохранены в переменных X_test и y_test. Постройте и проанализируйте матрицу ошибок, вычислите точность и полноту модели, а затем сформулируйте вывод.
Это упражнение является частью курса
Практика статистических вопросов для собеседований на Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Generate and output the confusion matrix
from sklearn.metrics import confusion_matrix
preds = clf.predict(X_test)
matrix = confusion_matrix(____, ____)
print(____)