मॉड्यूल का आकलन

3 मिनट्स

आप Scikit-Learn का उपयोग एक मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए करने की योजना बनाते हैं जो क्रेडिट डिफ़ॉल्ट जोखिम की भविष्यवाणी करता है। मॉडल को ऋण अनुप्रयोगों के लिए 0 के मूल्य की भविष्यवाणी करनी चाहिए जिन्हें स्वचालित रूप से अनुमोदित किया जाना चाहिए, और 1 उन अनुप्रयोगों के लिए जहां डिफ़ॉल्ट का जोखिम है जिसके लिए मानव विचार की आवश्यकता होती है। किस तरह के मॉडल की आवश्यकता है?

एक द्विआधारी वर्गीकरण मॉडल

एक बहु-वर्ग वर्गीकरण मॉडल

एक रैखिक प्रतिगमन मॉडल

आपने Scikit-Learn LogisticRegression क्लास का उपयोग करके एक वर्गीकरण मॉडल को प्रशिक्षित किया है। आप सरणी x_new में नए डेटा के लिए लेबल वापस करने के लिए मॉडल का उपयोग करना चाहते हैं। आपको किस कोड का उपयोग करना चाहिए?

मॉडल.प्रेडिक्ट(x_new)

मॉडल.फिट(x_new)

मॉडल.स्कोर(x_new, y_new)

आप Scikit-Learn का उपयोग करके एक बाइनरी वर्गीकरण मॉडल को प्रशिक्षित करते हैं। जब आप परीक्षण डेटा के साथ इसका मूल्यांकन करते हैं, तो आप निर्धारित करते हैं कि मॉडल 0.81 की समग्र रिकॉल मीट्रिक प्राप्त करता है। यह मीट्रिक क्या दर्शाता है?

मॉडल ने परीक्षण मामलों के 81% की सही भविष्यवाणी की

मॉडल द्वारा सकारात्मक के रूप में भविष्यवाणी किए गए मामलों में से 81% सकारात्मक थे।

मॉडल ने सकारात्मक मामलों के 81% को सही ढंग से पहचाना।

अपने कार्य की जाँच करने से पहले आपको सारे प्रश्नों के उत्तर देना होंगे.

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