เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การคำนวณ Precision และ Recall

submodule sklearn.metrics มีฟังก์ชันมากมายที่ช่วยให้คำนวณ metrics ต่างๆ ได้อย่างสะดวก จนถึงตอนนี้ คุณได้คำนวณ precision และ recall ด้วยตนเองมาแล้ว ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการสร้างความเข้าใจเชิงลึกเกี่ยวกับ metrics ทั้งสอง

ในทางปฏิบัติ เมื่อเข้าใจหลักการแล้ว สามารถใช้ฟังก์ชัน precision_score และ recall_score ที่คำนวณค่าเหล่านี้ให้อัตโนมัติได้เลย ทั้งสองฟังก์ชันทำงานคล้ายกับฟังก์ชันอื่นใน sklearn.metrics โดยรับ 2 อาร์กิวเมนต์ ได้แก่ label จริง (y_test) และ label ที่โมเดลทำนาย (y_pred)

ทีนี้มาลองใช้ขนาดชุดข้อมูลสำหรับ training ที่ 90% กัน

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Marketing Analytics: การพยากรณ์การเลิกใช้บริการของลูกค้าด้วย Python

ดูคอร์ส

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Import train_test_split
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Create feature variable
X = telco.drop('Churn', axis=1)

# Create target variable
y = telco['Churn']

# Create training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1)

# Import RandomForestClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# Instantiate the classifier
clf = RandomForestClassifier()

# Fit to the training data
clf.fit(X_train, y_train)

# Predict the labels of the test set
y_pred = clf.predict(X_test)

# Import precision_score
แก้ไขและรันโค้ด