ПочатиПочніть безкоштовно

Обчислення матриці змішувань

Матриця змішувань (інколи також таблиця змішувань) є основою всіх метрик якості для моделей із категоріальною цільовою змінною (наприклад, логістична регресія). Вона містить кількості для кожної пари «фактична відповідь — прогнозована відповідь». У нашому випадку, коли є дві можливі відповіді (відтік або відсутність відтоку), маємо чотири можливі підсумкові результати.

  1. Істинно позитивний: Клієнт пішов у відтік, і модель це передбачила.
  2. Хибно позитивний: Клієнт не пішов у відтік, але модель передбачила відтік.
  3. Істинно негативний: Клієнт не пішов у відтік, і модель передбачила його відсутність.
  4. Хибно негативний: Клієнт пішов у відтік, але модель передбачила відсутність відтоку.

churn і mdl_churn_vs_relationship доступні.

Ця вправа є частиною курсу

Вступ до Regression зі statsmodels у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Отримайте фактичні відповіді, вибравши стовпець has_churned з набору даних. Присвойте до actual_response.
  • Отримайте «найімовірніші» прогнозовані відповіді з моделі. Присвойте до predicted_response.
  • Створіть DataFrame з actual_response і predicted_response. Присвойте до outcomes.
  • Виведіть outcomes як таблицю підрахунків, що відповідає матриці змішувань. Це вже зроблено для вас.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Get the actual responses
actual_response = ____

# Get the predicted responses
predicted_response = ____

# Create outcomes as a DataFrame of both Series
outcomes = pd.DataFrame({____,
                         ____})

# Print the outcomes
print(outcomes.value_counts(sort = False))
Редагувати та запускати код