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resposta

DESAFIO MÉTRICAS DE AVALIAÇÃO

from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score, precision_score, f1_score

print('-'*50)
print('DecisionTreeClassifier')
print(f'Precisão: {precision_score(y_validacao, y_previsto_dtc)}')
print(f'Recall: {recall_score(y_validacao, y_previsto_dtc)}')
print(f'F1-Score: {f1_score(y_validacao, y_previsto_dtc)}')
print(f'Acuráricia: {accuracy_score(y_validacao, y_previsto_dtc)}')
print('-'*50)
print('Dummy')
print(f'Precisão: {precision_score(y_validacao, y_previsto_dummy)}')
print(f'Recall: {recall_score(y_validacao, y_previsto_dummy)}')
print(f'F1-Score: {f1_score(y_validacao, y_previsto_dummy)}')
print(f'Acuráricia: {accuracy_score(y_validacao, y_previsto_dummy)}')
print('-'*50)
print('RandomForestClassifier')
print(f'Precisão: {precision_score(y_validacao, y_previsto_rfc)}')
print(f'Recall: {recall_score(y_validacao, y_previsto_rfc)}')
print(f'F1-Score: {f1_score(y_validacao, y_previsto_rfc)}')
print(f'Acuráricia: {accuracy_score(y_validacao, y_previsto_rfc)}')
print('-'*50)

from sklearn.metrics import RocCurveDisplay
RocCurveDisplay.from_predictions(y_validacao, y_previsto_dtc)
RocCurveDisplay.from_predictions(y_validacao, y_previsto_rfc)
RocCurveDisplay.from_predictions(y_validacao, y_previsto_dummy)

from sklearn.metrics import PrecisionRecallDisplay
PrecisionRecallDisplay.from_predictions(y_validacao, y_previsto_dtc)
PrecisionRecallDisplay.from_predictions(y_validacao, y_previsto_dummy)
PrecisionRecallDisplay.from_predictions(y_validacao, y_previsto_rfc)

from sklearn.metrics import classification_report
print(classification_report(y_validacao, y_previsto_dummy))
print(classification_report(y_validacao, y_previsto_dtc))
print(classification_report(y_validacao, y_previsto_rfc))
1 resposta

Oi, Matheus! Como vai?

Agradeço por compartilhar seu código com a comunidade Alura.

Você organizou muito bem a comparação entre os modelos, separando as métricas de cada um de forma clara e incluindo também as curvas ROC e Precision-Recall. Dá para notar a preocupação em analisar o desempenho além da acurácia, o que é muito importante em problemas de classificação.

Continue assim!

Qualquer dúvida que surgir, compartilhe no fórum. Abraços e bons estudos!

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