Aus dem Kurs: Power BI mit Python

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Sie sehen also das Python-Skript wurde erneut von mir ausgeführt. Es erfolgte eine erneute Aufteilung in Trainings- und Testdaten, was natürlich zu abweichenden Fehlermetriken hier führt. Es hängt also wirklich davon ab, wie die Daten auch aufgeteilt werden in Trainings- und Testdaten. Zum Abschluss sollen also die Ergebnisse in den Power BI Bericht geladen werden. Hier soll also die echte Kundenzufriedenheit mit der vorhergesagten Kundenzufriedenheit verglichen werden. Und auch eine Confusion Matrix soll geplottet werden. Dafür müssen Sie das Python-Skript also nochmals überarbeiten. Zur Bewertung soll also Y_test mit den tatsächlichen Klassen verglichen werden, und zwar mit y_pred. Das sind also die Predictions, und zwar die Prognosen von dem KNN-Modell. Außerdem können Sie auch noch X_test mit aufnehmen. Das sind dann einfach basierend auf dem Testdatensatz die skalierten Inputfeatures. Hier können Sie praktisch starten. Sie können also abschließend eine Tabelle erstellen, und zwar…

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