Даны y_true и y_pred -- истинные и предсказанные метки (100 значений, бинарная классификация). Вычислите confusion matrix и метрики. Верните dict: {"TP":..., "FP":..., "TN":..., "FN":..., "precision":..., "recall":..., "f1":...}. Округлите до 4 знаков. Сохраните в `result`.
confusion_matrix precision recall f1
Задача «Confusion Matrix и classification report» учит решать задачи на scikit-learn так, как это спрашивают на собеседовании аналитика данных. Такие задачи дают на собеседованиях в Сбер и других IT-компаниях. Уровень лёгкий — база, которую ждут от любого аналитика на Python.
Сначала разбери условие и формат входа-выхода, прикинь крайние случаи (пустой ввод, дубли, NaN). Затем выбери структуру данных и собери решение по шагам — начни с простого рабочего варианта, потом оптимизируй сложность. Код пишешь и запускаешь прямо в браузере: Python-тренажёр исполняет его через Pyodide (pandas, numpy, scipy) и проверяет результат автоматически.
На собеседовании по Python для аналитика ценят чистый читаемый код, корректную обработку крайних случаев (пустой ввод, дубли, None) и умение вслух оценить сложность по времени и памяти. Часто просят не просто решить, а разобрать альтернативные подходы и показать, где наивное решение сломается на большом объёме данных.
Прокачать Python для аналитики — бесплатный курс «Pandas с нуля» и Python-тренажёр.
Открыть задачу в тренажёре → ← Все Python-задачи