1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Thiết kế quy trình Machine Learning bằng Python
Connected

Bài tập

Ôn lại các thước đo hiệu năng

Bạn còn nhớ bộ dữ liệu tín dụng chứ? Với tất cả hiểu biết bổ sung về các thước đo, hãy xem lại xem random forest hoạt động thế nào trên bộ dữ liệu này. Bạn đã huấn luyện bộ phân loại và có ma trận nhầm lẫn trên dữ liệu kiểm tra. Dữ liệu kiểm tra và kết quả được cung cấp qua các biến tp, fp, fn và tn, lần lượt là số dương tính thật, dương tính giả, âm tính giả và âm tính thật. Bạn cũng có nhãn ground truth cho dữ liệu kiểm tra y_test và nhãn dự đoán preds. Các hàm f1_score() và precision_score() cũng đã được import.

Hướng dẫn 1/3

undefined XP
  • 1

    Tính F1 score cho bộ phân loại của bạn bằng hàm f1_score().

  • 2

    Tính precision cho bộ phân loại này bằng hàm precision_score().

  • 3

    Accuracy là tỷ lệ mẫu được gán nhãn đúng. Hãy tính nó mà không dùng accuracy_score().