Python - 모델평가 함수

from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score,recall_score,confusion_matrix

#오차행렬, 정확도 , 정밀도 , 재현율을 출력해주는 함수 생성

def get_clf_eval(y_test , pred):

    #오차행렬

    confusion = confusion_matrix(y_test, pred)

    #정확도

    accuracy = accuracy_score(y_test , pred)

    #정밀도

    precision = precision_score(y_test , pred)

    #재현율

    recall = recall_score(y_test , pred)

   

    print('오차 행렬',confusion)

    print('정확도: {0:.4f}, 정밀도: {1:.4f}, 재현율: {2:.4f}'.format(accuracy , precision ,recall))

   

'''정밀도 & 재현율'''

#생성한 함수 사용 의사결정 나무 학습 후 결과 확인해보기

 

--> 위에 titanic_dtclf를 가져와서 사용

 

from sklearn.metrics import classification_report

print(classification_report(y, titanic_dtclf.predict(X)))

-->  classification_report를 사용하면 편리하게 확인이 가능하다. 

 

 

 

 

print(get_clf_eval(y, titanic_dtclf.predict(X)))