Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Đo lường hiệu năng mô hình logistic

Như bạn đã biết, có nhiều chỉ số để đo lường hiệu năng của một mô hình hồi quy logistic. Trong bài tập cuối này, bạn sẽ tự tính accuracy, sensitivity và specificity. 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 quan sát đúng được mô hình dự đoán đúng là đúng. $$ \text{sensitivity} = \frac{TP}{TP + FN} $$

Specificity là tỷ lệ quan sát sai được mô hình dự đoán đúng là sai. $$ \text{specificity} = \frac{TN}{TN + FP} $$

churn, mdl_churn_vs_relationship, và conf_matrix đã được cung cấp.

Bài tập này là một phần của khóa học

Giới thiệu về Hồi quy với statsmodels trong Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Trích xuất số lượng true positives (TP), true negatives (TN), false positives (FP), và false negatives (FN) từ conf_matrix.
  • Tính accuracy của mô hình.
  • Tính sensitivity của mô hình.
  • Tính specificity của mô hình.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Extract TN, TP, FN and FP from conf_matrix
TN = ____
TP = ____
FN = ____
FP = ____

# Calculate and print the accuracy
accuracy = ____
print("accuracy: ", accuracy)

# Calculate and print the sensitivity
sensitivity = ____
print("sensitivity: ", sensitivity)

# Calculate and print the specificity
specificity = ____
print("specificity: ", specificity)
Chỉnh sửa và Chạy Mã