Rapor metriklerini seçme
classification_report() içinde birçok farklı metrik vardır, ancak her zaman tam raporu yazdırmak istemeyebilirsin. Bazen modelleri karşılaştırmak veya başka amaçlar için sadece belirli değerleri almak istersin.
scikit-learn içinde bu değerleri senin için çıkaran bir fonksiyon var. Bu fonksiyon precision_recall_fscore_support() ve classification_report ile aynı parametreleri alır.
Şu şekilde içe aktarılır ve kullanılır:
# Fonksiyonu içe aktar
from sklearn.metrics import precision_recall_fscore_support
# Raporun tüm ortalamasız (non-averaged) değerlerini seç
precision_recall_fscore_support(y_true,predicted_values)
cr_loan_prep veri kümesi ve preds_df içindeki tahminler çalışma alanına zaten yüklendi.
Bu egzersiz
Python ile Kredi Riski Modellemesi
kursunun bir parçasıdırUygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Print the classification report
target_names = ['Non-Default', 'Default']
print(____(____, ____[____], target_names=target_names))