Tính các chỉ số độ chính xác: recall
Recall là một chỉ số quan trọng khác để đo lường độ chính xác của thuật toán phân loại. Nó được tính bằng tỷ lệ Dương tính thật trên tổng Dương tính thật và Âm tính giả, hay $$\frac{\text{# Dương tính thật}}{\text{# Dương tính thật} + \text{# Âm tính giả}}.$$
Nếu không có Âm tính giả, điểm recall bằng 1. Nếu không có Dương tính thật, điểm recall bằng 0.
Trong bài tập này, bạn sẽ tính điểm recall (dùng hàm recall_score của sklearn) cho mô hình phân loại ban đầu của bạn.
Các biến features_test và target_test đã có sẵn trong môi trường làm việc của 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
- Import hàm để tính điểm recall.
- Dùng mô hình ban đầu để dự đoán churn (dựa trên các đặc trưng của tập kiểm tra).
- Tính điểm recall bằng cách so sánh
target_testvới các dự đoán.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Import the function to calculate recall score
from sklearn.____ import ____
# Use the initial model to predict churn
prediction = model.____(features_test)
# Calculate recall score by comparing target_test with the prediction
____(target_test, ____)