1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Phân tích Nhân sự (HR Analytics): Dự đoán nghỉ việc bằng Python
Connected

Bài tập

Tính điểm ROC/AUC

Mặc dù Recall là một chỉ số quan trọng để đo độ chính xác của thuật toán phân loại, nó đặt nặng vào số lượng False Negatives. Ngược lại, Precision tập trung vào số lượng False Positives.

Kết hợp hai yếu tố này trong đường cong ROC cho phép chúng ta đo lường cả recall và precision. Diện tích dưới đường cong ROC được tính thành điểm AUC.

Trong bài tập này, bạn sẽ tính điểm ROC/AUC cho mô hình ban đầu bằng hàm roc_auc_score() của sklearn.

Các biến features_test và target_test đã có sẵn trong môi trường làm việc của bạn.

Hướng dẫn

100 XP
  • Import hàm để tính điểm ROC/AUC.
  • Dùng mô hình ban đầu để dự đoán churn (dựa trên các đặc trưng của tập kiểm tra).
  • Tính điểm ROC/AUC bằng cách so sánh target_test với kết quả dự đoán.