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.
Ця вправа є частиною курсу
Узагальнені лінійні моделі в Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Define the cutoff
cutoff = ____
# Compute class predictions: y_prediction
y_prediction = np.where(____ > ____, 1, 0)