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Modèle de prédiction de la résiliation (churn) des clients. En utilisant les labels obtenus par la méthode predict du modèle, on calcule son F1-score : Sous R, on peut utiliser la fonction performance() de ROCR ou la fonction F1_score() de MLmetrics. # Définition des seuils de classification pour lesquels on va calculer # les f1 scores threshold_array = np.linspace(0, 1, 100) f1_list = [] for threshold in threshold_array: # Labels prédits pour un seuil donné label_pred_threshold = (probas_pred > threshold).astype(int) # Calcul du f1 pour un seuil donné f1_threshold = f1_score( y_true=y_test, y_pred=label_pred_threshold ) f1_list.append(f1_threshold) plt.plot(threshold_array, f1_list) plt.show() Figure 3. Courbe F1-score d’un modèle de Machine Learning Graphe supérieur gauche : distribution des probabilités de résiliation prédites. 1 point = 1 client, coloré en orange s’il a effectivement résilié (churn), en bleu s’il n’a pas résilié (no churn). Graphe inférieur gauche : matrice de confusion pour chaque seuil de classification. Graphe droite : courbe du F1-score en fonction du seuil. En pointillés les courbes de precision et de recall, qui encadrent bien leur moyenne harmonique, le F1-score. \begin \text = \frac> + \frac>> \end. 365 resultado dos jogos de hoje.A principal novidade da mais recente plataforma estatística da Stats Perform é a introdução dos dados referentes aos jogos que estão acontecendo ao vivo. Mudanças.
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