So sánh các mô hình dự đoán nghỉ việc của nhân viên
Trong bài này, bạn sẽ so sánh mô hình balanced và mô hình imbalanced (mặc định) với cây đã tỉa (max_depth=7). Mô hình imbalanced đã được thực hiện sẵn và đánh giá bằng recall và ROC/AUC. Hãy hoàn thành các bước tương tự cho mô hình balanced.
- Các biến
features_train,target_train,features_testvàtarget_testđã có sẵn trong không gian làm việc của bạn. - Một mô hình imbalanced đã được fit sẵn cho bạn và dự đoán của nó được lưu trong
prediction. - Các hàm
recall_score()vàroc_auc_score()đã được import sẵn cho bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân tích Nhân sự (HR Analytics): Dự đoán nghỉ việc bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Khởi tạo mô hình balanced, đặt độ sâu tối đa là
7, và seed là42. - Fit mô hình vào tập huấn luyện bằng bộ dữ liệu train.
- Dự đoán trên bộ dữ liệu test.
- In điểm recall và điểm ROC/AUC.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Print the recall score
print(recall_score(target_test,prediction))
# Print the ROC/AUC score
print(roc_auc_score(target_test,prediction))
# Initialize the model
model_depth_7_b =
# Fit it to the training component
model_depth_7_b.fit(____,____)
# Make prediction using test component
prediction_b =
# Print the recall score for the balanced model
print(____)
# Print the ROC/AUC score for the balanced model
print(____)