Các chỉ số cho lớp mất cân bằng
Mất cân bằng lớp có thể làm giảm hiệu suất mô hình trong bất kỳ bối cảnh Machine Learning nào. Điều này đặc biệt quan trọng trong phỏng vấn Machine Learning khi bạn được hỏi sẽ làm gì nếu nhận một tập dữ liệu bị mất cân bằng lớp, vì một số dữ liệu vốn dĩ đã mất cân bằng theo thiết kế, như dữ liệu gian lận bảo hiểm.
Trong bài tập này, bạn sẽ dùng sklearn để tạo một mô hình hồi quy logistic và in ma trận nhầm lẫn cùng với một số chỉ số đánh giá, nhằm hiểu rõ hơn cách diễn giải các mô hình Machine Learning trên các tập dữ liệu có mất cân bằng lớp.
Hãy nhớ lại sự mất cân bằng lớp mà bạn đã thấy trước đó trong loan_data. Số quan sát có Loan Status là Fully Paid vượt trội so với Charged Off:
Bài tập này là một phần của khóa học
Luyện tập câu hỏi phỏng vấn Machine Learning bằng Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Import
from sklearn.____ import ____
from sklearn.____ import ____, ____, ____, ____, _____