Doğruluk ölçümleri: recall hesaplama
Recall skoru, bir sınıflandırma algoritmasının doğruluğunu ölçmek için kullanılan bir başka önemli metriktir. Doğru Pozitiflerin, Doğru Pozitifler ile Yanlış Negatiflerin toplamına oranı olarak hesaplanır ya da $$\frac{\text{# of True Positives}}{\text{# of True Positives} + \text{# of False Negatives}}.$$
Eğer Yanlış Negatif yoksa, recall skoru 1'e eşittir. Eğer Doğru Pozitif yoksa, recall skoru 0'a eşittir.
Bu egzersizde, başlangıçtaki sınıflandırma modelin için recall skorunu (sklearn fonksiyonu recall_score kullanarak) hesaplayacaksın.
features_test ve target_test değişkenleri çalışma alanında mevcut.
Bu egzersiz
İK Analitiği: Python ile Çalışan Terkini (Churn) Tahmin Etme
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
- Recall skorunu hesaplayacak fonksiyonu içe aktar.
- Test kümesinin özelliklerine dayanarak başlangıç modelini kullanıp churn tahmini yap.
target_testile tahminleri karşılaştırarak recall skorunu hesapla.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Import the function to calculate recall score
from sklearn.____ import ____
# Use the initial model to predict churn
prediction = model.____(features_test)
# Calculate recall score by comparing target_test with the prediction
____(target_test, ____)