1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Dự đoán CTR với Machine Learning trong Python
Connected

Bài tập

Điểm F-beta

F-beta score là trung bình điều hòa có trọng số giữa precision và recall, dùng để nhấn mạnh precision hoặc recall theo cách khác nhau. Trong thực tế, bạn có thể muốn ưu tiên precision hơn recall; điều này có thể thực hiện bằng cách dùng beta nhỏ trong khoảng 0 đến 1. Trong bài này, bạn sẽ tính precision, recall của một bộ phân loại MLP cùng với F-beta score với beta = 0.5.

X_train, y_train, X_test, y_test đã có sẵn trong workspace của bạn, và các đặc trưng đã được chuẩn hóa. pandas với bí danh pd và sklearn cũng đã sẵn sàng. Hàm fbeta_score() từ sklearn.metrics cũng có sẵn.

Hướng dẫn

100 XP
  • Chia dữ liệu thành tập huấn luyện và tập kiểm tra.
  • Định nghĩa một bộ phân loại MLP, huấn luyện với .fit(), và dự đoán với .predict().
  • Dùng các hàm của sklearn để lấy precision, recall và F-beta score.