Точність чи повнота — ось у чому питання
Ви ознайомилися з кількома метриками якості й, можливо, замислилися: коли варто використовувати precision (точність), а коли — recall (повноту)? Ці дві метрики обчислюються для кожного класу, і інколи складно зрозуміти, на чому зосередитися в конкретній ситуації.
Precision вимірює, наскільки добре модель передбачає певний клас, тоді як recall показує, наскільки добре клас розпізнається. Якщо precision для класу висока — можна довіряти моделі, коли вона передбачає цей клас. Якщо для класу висока recall — можете бути певні, що модель добре „розуміє" цей клас.
Виконайте інструкції, щоб на прикладі порівняти precision і recall. Функції precision_score() і recall_score() вже завантажено.
Ця вправа є частиною курсу
Recurrent Neural Networks (RNNs) для моделювання мови з Keras
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Compute the precision of the sentiment model
prec_sentiment = ____(sentiment_y_true, ____, average=None)
____