Contrôle des connaissances

Effectué

Répondez aux questions suivantes pour vérifier que vous avez tout compris.

1.

Vous envisagez d’utiliser Scikit-Learn pour entraîner un modèle qui prédit le risque de défaut de paiement des crédits. Le modèle doit prédire une valeur de 0 pour les demandes de prêt qui devraient être approuvées automatiquement, et 1 pour les demandes pour lesquelles il existe un risque de défaut de paiement qui nécessite un avis humain. Quel type de modèle est requis ?

Un modèle de classification binaire

Un modèle de classification multiclasse

Un modèle de régression linéaire

2.

Vous avez entraîné un modèle de classification à l’aide de la classe LogisticRegression Scikit-Learn. Vous voulez utiliser le modèle pour retourner des étiquettes pour les nouvelles données dans le tableau x_new. Quel modèle devez-vous utiliser ?

model.predict(x_new)

model.fit(x_new)

model.score(x_new, y_new)

3.

Vous entraînez un modèle de classification binaire à l’aide de Scikit-Learn. Lorsque vous l’évaluez avec des données de test, vous déterminez que le modèle atteint une métrique Rappel globale de 0,81. Que signifie cette mesure ?

Le modèle a correctement prédit 81 % des cas de test

81 % des cas prédits comme positifs par le modèle étaient positifs.

Le modèle a correctement identifié 81 % des cas positifs comme étant positifs.

Vous devez répondre à toutes les questions avant de vérifier votre travail.