제공된 데이터 predictions.csv는 스팸 메일 분류 모델이 433통에 대해 낸 예측과 실제 정답이다 (1=스팸, 0=정상). 작업형2는 이런 평가지표로 점수를 매긴다. 소문항별 답을 구해 답안 제출 화면에 입력하시오.
| 컬럼명 | 설명 |
|---|---|
| mail_id | 메일 번호 |
| actual | 실제 정답 (1 / 0) |
| predicted | 모델의 예측 (1 / 0) |
소문항
💡 이렇게 해 보세요
from sklearn.metrics import accuracy_score, f1_scoreaccuracy_score(정답, 예측)— 정답과 예측의 순서를 지켜요.- 정확도 = 맞힌 개수 ÷ 전체. F1은 정밀도와 재현율의 조화평균이에요.
- 시험에서는 import 줄도 직접 써야 해요. 함수 이름은
import sklearn.metrics후print(dir(sklearn.metrics))로 찾을 수 있어요.
파이썬 실행환경 불러오는 중 · 보통 3초