Aus dem Kurs: Power BI mit Python

Erhalten Sie Zugriff auf diesen Kurs – mit einer kostenlosen Probeversion

Werden Sie noch heute Mitglied und erhalten Sie Zugriff auf mehr als 24.600 Kurse von Branchenfachleuten.

Konfusionsmatrix visualisieren und interpretieren

Konfusionsmatrix visualisieren und interpretieren

Aus dem Kurs: Power BI mit Python

Gratismonat starten Für Ihr Team erwerben

Konfusionsmatrix visualisieren und interpretieren

“

Zum Abschluss des Klassifikationsprojekts soll eine Konfusionsmatrix über die Confusion Matrix Funktion von Scikit-learn erstellt werden. Die Konfusionsmatrix stellt in Form einer Tabelle dar, wie viele Vorhersagen korrekt waren und wo das Modell Fehler gemacht hat. Sie sehen hier auch die erforderlichen Parameter. Zunächst wird also die echte Kundenzufriedenheit übergeben und dann auch die vom KNN-Modell vorhergesagte Kundenzufriedenheit. Dabei vergleicht sie die echten Klassen, ob ein Kunde also wirklich zufrieden oder unzufrieden war, mit den vom Modell vorhergesagten Klassen. Sie können also wieder in den Power BI Bericht zurück wechseln und eine neue Python-Skript Visualisierung erstellen. Klicken Sie dann in die neue Tabelle Klassifikation und stellen Sie sicher, dass das Feld Index hier nicht zusammengefasst, also summiert wird. Dieses Feld können Sie dann einfach in die Werte hineinziehen, genauso wie die vorhergesagte und echte Kundenzufriedenheit. Anschließend können Sie…

Inhalt