SQL 日期过滤器 |模型性能

Question

我们必须将数据分成训练集和测试集，并在 SQL 中计算真阳性率指标。我们有直到 ID 1000 的数据，下面是示例 table _score

ID	_date	prediction	actual
1	2020-02-01	0.81	1
2	2020-05-04	0.22	0
3	2020-01-18	0.84	1
4	2020-07-11	0.92	1
5	2020-12-31	0.44	0
6	2020-06-02	0.71	1
7	2020-03-02	0.11	0
1000	2020-11-22	0.61	0

问题：

let _date before 2020-11-01 as our training period, and the date after that as the test period. Calculate the positive rate in these two date range

公式：阳性率=阳性数/（阳性数+阴性数）

正 = 1 负 = 0

请帮助计算单个查询中的 TPR 率，我对在训练和测试集中过滤这些记录感到困惑。

预期输出：

ID	label	Positive Rate
1	Training Data	X
2	Test Data	Y

我们需要在单个列中同时包含训练集和测试集数据的阳性率列，我们必须按上述日期值拆分该列。我们将只有 2 行，一行用于训练集，另一行用于测试集。

列车数据：日期早于 2020-11-01 测试数据：2020-11-01

之后的日期

如果需要任何编辑或澄清问题，请发表评论。

Answer 1

你可以像这样创建一个子选择，它对 id 和标签的数据进行排序，并计算正数和负数。

然后你使用 sunbquery 来获取你想要的数据

SELECT `ID`,`Label`, SUM(positive) * 1.0/ (SUM(positive)+SUM(negative))
FROM
(SELECT 
    IF(`_date` <= '2020-11-01',1,2) AS 'ID',
    IF(`_date` <= '2020-11-01','Training Data','Test Data') AS 'Label',
    IF(`actual` = 1,1,0) as positive ,
    IF(`actual` = 0,1,0) as negative 
FROM predictions) pred
GROUP BY `ID`,`Label`

ID | Label         | SUM(positive) * 1.0/ (SUM(positive)+SUM(negative))
-: | :------------ | -------------------------------------------------:
 1 | Training Data |                                            0.66667
 2 | Test Data     |                                            0.00000

db<>fiddle here

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SQL date Filter | Model Performace

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