Tính ma trận nhầm lẫn
Một ma trận nhầm lẫn (đôi khi gọi là bảng nhầm lẫn) là nền tảng của mọi chỉ số đánh giá hiệu năng cho các mô hình có biến phản hồi phân loại (như logistic regression). Ma trận này chứa số đếm của từng cặp phản hồi thực tế - phản hồi dự đoán. Trong trường hợp này, khi có hai khả năng phản hồi (rời đi hoặc không rời đi), sẽ có bốn kết cục tổng thể.
- Dương tính thật: Khách hàng đã rời đi và mô hình dự đoán đúng là sẽ rời đi.
- Dương tính giả: Khách hàng không rời đi, nhưng mô hình dự đoán sẽ rời đi.
- Âm tính thật: Khách hàng không rời đi và mô hình dự đoán đúng là sẽ không rời đi.
- Âm tính giả: Khách hàng đã rời đi, nhưng mô hình dự đoán là sẽ không rời đi.
churn và mdl_churn_vs_relationship đã được cung cấp.
Bài tập này là một phần của khóa học
Giới thiệu về Hồi quy với statsmodels trong Python
Hướng dẫn bài tập
- Lấy phản hồi thực tế bằng cách chọn cột
has_churnedcủa tập dữ liệu. Gán vàoactual_response. - Lấy phản hồi dự đoán "có khả năng nhất" từ mô hình. Gán vào
predicted_response. - Tạo một DataFrame từ
actual_responsevàpredicted_response. Gán vàooutcomes. - In
outcomesdưới dạng bảng số đếm, biểu diễn ma trận nhầm lẫn. Phần này đã được làm sẵn cho bạn.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Get the actual responses
actual_response = ____
# Get the predicted responses
predicted_response = ____
# Create outcomes as a DataFrame of both Series
outcomes = pd.DataFrame({____,
____})
# Print the outcomes
print(outcomes.value_counts(sort = False))