Оценка модели

HR-аналитика: прогнозирование текучести кадров на Python

Hrant Davtyan

Assistant Professor of Data Science American University of Armenia

Ошибки предсказания

img

HR-аналитика: прогнозирование текучести кадров на Python

Метрики оценки (1)

  • Если цель — уволившиеся, акцент на FN
    • Полнота = TP/(TP+FN)
    • Чем меньше FN, тем выше полнота
    • Полнота — % верных предсказаний среди 1 (уволившихся)
  • Если цель — оставшиеся, акцент на FP
    • Специфичность = TN/(TN+FP)
    • Чем меньше FP, тем выше специфичность
    • Специфичность — % верных предсказаний среди 0 (оставшихся)
HR-аналитика: прогнозирование текучести кадров на Python

Метрики оценки (2)

  • Даже если цель — уволившиеся, можно сосредоточиться на FP:
    • Точность = TP/(TP+FP)
    • Чем меньше FP, тем выше точность
    • Точность — % реально уволившихся среди предсказанных как уволившиеся
HR-аналитика: прогнозирование текучести кадров на Python

Давайте потренируемся!

HR-аналитика: прогнозирование текучести кадров на Python

Preparing Video For Download...