Ma trận nhầm lẫn
Khi biến phản hồi chỉ có hai kết quả, như trường hợp churn, các thước đo đánh giá mô hình là “mô hình dự đoán đúng bao nhiêu trường hợp khách hàng rời bỏ?” và “mô hình dự đoán đúng bao nhiêu trường hợp khách hàng không rời bỏ?”. Bạn có thể tìm các con số này bằng cách tạo ma trận nhầm lẫn và tính các chỉ số tóm tắt trên đó.
Nhắc lại các định nghĩa sau:
Accuracy là tỷ lệ dự đoán đúng. $$ \text{accuracy} = \frac{TN + TP}{TN + FN + FP + TP} $$
Sensitivity là tỷ lệ các quan sát đúng được mô hình dự đoán đúng. $$ \text{sensitivity} = \frac{TP}{TP + FN} $$
Specificity là tỷ lệ các quan sát sai được mô hình dự đoán sai một cách chính xác. $$ \text{specificity} = \frac{TN}{TN + FP} $$
churn và mdl_churn_vs_both_inter đã được cung cấp.
Bài tập này là một phần của khóa học
Hồi quy trung cấp với statsmodels trong Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Create conf_matrix
conf_matrix = ____
# Print it
print(conf_matrix)