Tính ma trận nhầm lẫn (confusion matrix)
Như bạn đã học trong video, mô hình logistic regression tạo ra hai loại dự đoán: một dự đoán liên tục dưới dạng xác suất và một dự đoán lớp, mà trong ví dụ với bộ dữ liệu wells là một nhãn rời rạc với hai lớp.
Ở bài trước, bạn đã tính dự đoán giá trị liên tục dưới dạng xác suất. Trong bài này, bạn sẽ dùng các giá trị đó để gán lớp cho từng quan sát trong mẫu wells_test của bạn. Cuối cùng, bạn sẽ mô tả mô hình bằng ma trận nhầm lẫn.
Các dự đoán đã tính prediction và wells_test đã được nạp sẵn vào không gian làm việc của bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Mô hình Tuyến tính Tổng quát (GLM) trong Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Define the cutoff
cutoff = ____
# Compute class predictions: y_prediction
y_prediction = np.where(____ > ____, 1, 0)