Показник Precision — це важлива метрика для оцінювання точності алгоритму класифікації. Його обчислюють як частку істинно позитивних спрацювань від суми істинно позитивних і хибно позитивних, тобто $$\frac{\text{# істинно позитивних}}{\text{# істинно позитивних} + \text{# хибно позитивних}}.$$

Істинно позитивні — це кількість працівників, які справді звільнилися і були правильно віднесені до тих, що звільняються.
Хибно позитивні — це кількість працівників, які насправді залишилися, але були помилково віднесені до тих, що звільняються.

Якщо хибно позитивних немає, показник precision дорівнює 1. Якщо істинно позитивних немає, показник precision дорівнює 0.

У цій вправі ми обчислимо значення precision (за допомогою функції precision_score з sklearn) для нашої початкової моделі класифікації.

Змінні features_test і target_test доступні у вашому середовищі.

Націлювання як на тих, хто звільняється, так і на тих, хто залишається

Create Your Free Account