Matriz de confusão

Descreve a performance do modelo de classificação

A accuracy é calculada com o n° de todas as previsões corretas a dividir pelo n° total de observações:

$Accuracy=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)$

Precision é a medida de exatitude:

$Precision = TP/(TP+FP)$

Recall é a medida de completude

$Recall = TP/(TP+FN)$

Erro tipo 1 ⇒ Falso Positivo

Erro tipo 2 ⇒ Falso Negativo

Para obter estas métricas:

confuson_matrix(y_test, predictions)
accuracy_score(y_test, predictions)
precision_score(y_test, predictions)
recall_score(y_test, predictions)