पायथन में लॉजिस्टिक रिग्रेशन - परीक्षण

हम उपरोक्त बनाए गए क्लासिफायर का परीक्षण करने से पहले इसे उत्पादन उपयोग में डालते हैं। यदि परीक्षण से पता चलता है कि मॉडल वांछित सटीकता को पूरा नहीं करता है, तो हमें उपरोक्त प्रक्रिया में वापस जाना होगा, सुविधाओं के एक और सेट (डेटा फ़ील्ड) का चयन करें, फिर से मॉडल का निर्माण करें और इसका परीक्षण करें। यह तब तक चलने वाला कदम होगा जब तक कि क्लासिफायर वांछित सटीकता की आपकी आवश्यकता को पूरा नहीं करता। तो आइए हम अपने वर्गीकरण का परीक्षण करें।

टेस्ट डेटा की भविष्यवाणी करना

क्लासिफायर का परीक्षण करने के लिए, हम पहले चरण में उत्पन्न परीक्षण डेटा का उपयोग करते हैं। हम कहते हैंpredict निर्मित वस्तु पर विधि और पास X निम्न कमांड में दिखाए गए परीक्षण डेटा की सरणी -

In [24]: predicted_y = classifier.predict(X_test)

यह एक्स ट्रे में प्रत्येक पंक्ति के लिए भविष्यवाणी देने वाले संपूर्ण प्रशिक्षण डेटा सेट के लिए एक एकल आयामी सरणी उत्पन्न करता है। आप निम्न कमांड का उपयोग करके इस सरणी की जांच कर सकते हैं -

In [25]: predicted_y

निम्नलिखित दो आदेशों के निष्पादन पर निम्नलिखित आउटपुट है -

Out[25]: array([0, 0, 0, ..., 0, 0, 0])

आउटपुट इंगित करता है कि पहले और अंतिम तीन ग्राहक इसके लिए संभावित उम्मीदवार नहीं हैं Term Deposit। आप संभावित ग्राहकों को छाँटने के लिए संपूर्ण सरणी की जाँच कर सकते हैं। ऐसा करने के लिए, निम्नलिखित पायथन कोड स्निपेट का उपयोग करें -

In [26]: for x in range(len(predicted_y)):
   if (predicted_y[x] == 1):
      print(x, end="\t")

उपरोक्त कोड चलाने का आउटपुट नीचे दिखाया गया है -

आउटपुट उन सभी पंक्तियों के अनुक्रमित को दिखाता है जो टीडी की सदस्यता के लिए संभावित उम्मीदवार हैं। अब आप इस आउटपुट को बैंक की मार्केटिंग टीम को दे सकते हैं जो चयनित पंक्ति में प्रत्येक ग्राहक के लिए संपर्क विवरण लेगी और अपनी नौकरी के साथ आगे बढ़ेगी।

इससे पहले कि हम इस मॉडल को उत्पादन में डाल दें, हमें भविष्यवाणी की सटीकता को सत्यापित करने की आवश्यकता है।

सटीकता का सत्यापन

मॉडल की सटीकता का परीक्षण करने के लिए, क्लासिफायर पर स्कोर विधि का उपयोग करें जैसा कि नीचे दिखाया गया है -

In [27]: print('Accuracy: {:.2f}'.format(classifier.score(X_test, Y_test)))

इस कमांड को चलाने का स्क्रीन आउटपुट नीचे दिखाया गया है -

Accuracy: 0.90

यह दर्शाता है कि हमारे मॉडल की सटीकता 90% है जिसे अधिकांश अनुप्रयोगों में बहुत अच्छा माना जाता है। इस प्रकार, आगे ट्यूनिंग की आवश्यकता नहीं है। अब, हमारा ग्राहक अगला अभियान चलाने के लिए तैयार है, संभावित ग्राहकों की सूची प्राप्त करें और सफलता की संभावित उच्च दर के साथ टीडी खोलने के लिए उनका पीछा करें।