เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การประเมินผลการจำแนกประเภท

ต่อจากการศึกษา metrics สำหรับการประเมินผล คราวนี้จะประเมินโมเดล logistic regression ที่สร้างไว้ก่อนหน้า โดยมีเป้าหมายคือการทำนายฟีเจอร์ RainTomorrow แบบ binary จากข้อมูลความชื้น

ได้นำเข้าโมเดลในชื่อ clf และชุดทดสอบที่กำหนดไว้ในตัวแปร X_test และ y_test เรียบร้อยแล้ว ให้สร้างและวิเคราะห์ confusion matrix จากนั้นคำนวณทั้ง precision และ recall ก่อนสรุปผล

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

ฝึกทำข้อสอบสัมภาษณ์สถิติด้วย Python

ดูคอร์ส

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Generate and output the confusion matrix
from sklearn.metrics import confusion_matrix
preds = clf.predict(X_test)
matrix = confusion_matrix(____, ____)
print(____)
แก้ไขและรันโค้ด