Оцінювання класифікації
Продовжуючи з метриками оцінювання, цього разу ви оціните нашу попередню модель логістичної регресії з метою передбачити бінарну ознаку RainTomorrow за вологістю.
Ми вже імпортували модель як clf, а також надали ті самі тестові вибірки у змінних X_test і y_test. Згенеруйте й проаналізуйте матрицю змішування, а потім обчисліть і precision (точність позитивного передбачення), і recall (повноту), перш ніж зробити висновок.
Ця вправа є частиною курсу
Практичні співбесіди з статистики в Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Generate and output the confusion matrix
from sklearn.metrics import confusion_matrix
preds = clf.predict(X_test)
matrix = confusion_matrix(____, ____)
print(____)