Điểm Precision là một chỉ số quan trọng để đo lường độ chính xác của thuật toán phân loại. Nó được tính bằng tỷ lệ giữa số True Positives trên tổng số True Positives và False Positives, tức là $$\frac{\text{# True Positives}}{\text{# True Positives} + \text{# False Positives}}.$$

True Positives là số nhân viên thực sự nghỉ việc và được phân loại đúng là nghỉ việc
False Positives là số nhân viên thực sự ở lại nhưng bị phân loại sai là nghỉ việc

Nếu không có False Positives, điểm precision bằng 1. Nếu không có True Positives, điểm precision bằng 0.

Trong bài tập này, bạn sẽ tính điểm precision (dùng hàm precision_score của sklearn) cho mô hình phân loại ban đầu.

Các biến features_test và target_test đã có sẵn trong không gian làm việc của bạn.

Nhắm mục tiêu cả người rời đi và người ở lại

Create Your Free Account