1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Узагальнені лінійні моделі в Python
Connected

Вправа

Обчислення матриці помилок (confusion matrix)

Як ви дізналися з відео, логістична регресія формує два типи прогнозів: неперервний — у вигляді ймовірності, та класовий — у прикладі з набором даних wells це дискретна категорія з двома класами.

У попередній вправі ви обчислили неперервні прогнози у вигляді ймовірностей. У цій вправі ви використаєте ці значення, щоб призначити клас кожному спостереженню у вибірці wells_test. Нарешті, ви опишете модель за допомогою матриці помилок.

Обчислені прогнози prediction і wells_test уже завантажено у ваш робочий простір.

Інструкції 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Використовуючи обчислені прогнози prediction, класифікуйте їх у мітки класів 0 та 1 за порогом 0.5 і збережіть як y_prediction.