✨ Enhance Table Generator with New Performance Metrics

[apierr]

I need to enhance the Python script that generates the summary table to include several new performance metrics. These metrics are crucial for a complete evaluation of the models/scenarios.

The script must be updated to calculate and include the following columns in the final table output:

🚀 Requested Metrics

• Out-of-Sample Density + CI
• Precision
• Recall
• Threshold Range (95%)
• F1-Score
• NNT (Number Needed to Target)

✅ Implementation Checklist

Please implement the addition of the new metrics one step at a time, ensuring the script correctly computes and formats the new columns.

• Implement Out-of-Sample Density + CI calculation.
• Implement Precision calculation.
• Implement Recall calculation.
• Implement F1-Score calculation (derived from Precision and Recall).
• Implement NNT (Number Needed to Target) calculation.
• Implement Threshold Range (95%) calculation.
• Update the final table generation and formatting to include all new columns.

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Analisi sui Dati (Q1 e Q2)

Per rispondere alle tue domande (Q1 e Q2) in merito alla ricavabilità dei dati, è necessario fare delle assunzioni, poiché gli elementi chiave per il calcolo di queste metriche non sono visibili nell'output head data/dummy/*csv (contrassegnato come TODO).

Le metriche come Precisione, Recall ed F1-Score sono tipiche di un problema di classificazione e richiedono che il dataset (o il CSV) contenga:

1. Etichette Vere (Ground Truth): La reale classe/risultato (Y_true).
2. Predizioni o Punteggi del Modello: La previsione del modello o il punteggio di probabilità/densità associato a ciascun record (Y_score o Y_pred).

Assumendo che il tuo script Python utilizzi i dati CSV per derivare le metriche per i diversi Scenario e Subgroup:

Q1: Dati che Possiamo Ricavare 🎯

Sulla base delle metriche esistenti nella tua Tabella attuale (es. Density, Coverage, Lift), è probabile che tu abbia già i dati necessari nel CSV per calcolare:

• ✅ Precision
• ✅ Recall
• ✅ F1-Score (È derivato da Precisione e Recall: $F1 = 2 \cdot \frac{Precision \cdot Recall}{Precision + Recall}$)
• ✅ NNT (Number Needed to Target) (Tipicamente correlato a Lift o $1 / (Density_{Subgroup} - Density_{Baseline})$)

Queste metriche si basano sul confronto tra le predizioni e i risultati veri, che sono necessari anche per le metriche attuali.

Q2: Dati che Non Possiamo Ricavare (o Richiedono Informazioni/Dati Aggiuntivi) 🧩

Le seguenti metriche richiedono informazioni o calcoli aggiuntivi che non sono impliciti nella semplice struttura di un CSV contenente solo risultati aggregati:

• ❌ Out-of-Sample Density + CI:
  • Richiede un set di dati di test (Out-of-Sample) separato dal set di dati utilizzato per l'addestramento e la metrica Density già calcolata.
  • Se l'attuale Density si riferisce già a un set di test (e non a dati In-Sample), allora il dato è ricavabile. Se invece si riferisce a un set di In-Sample, avrai bisogno di caricare un ulteriore file CSV o una colonna nel CSV dedicata all'Out-of-Sample per calcolarla.
• ❌ Threshold Range (95%):
  • Implica l'analisi della distribuzione dei punteggi di probabilità (o della variabile di cutoff) per il sottogruppo in esame.
  • È improbabile che questa informazione sia disponibile come un singolo valore nel CSV, a meno che il CSV non contenga le singole previsioni del modello per tutti i record, permettendo di calcolare il range che copre il 95% della popolazione di interesse (o di una certa metrica).

In sintesi, per Precision, Recall, F1-Score e NNT dovresti avere abbastanza informazioni se il CSV contiene già le colonne necessarie per le metriche attuali. Per Out-of-Sample Density e Threshold Range, è probabile che sia necessario accedere a dati grezzi aggiuntivi (Out-of-Sample) o alle singole predizioni del modello, non solo ai dati aggregati.

Hai bisogno che ti aiuti a formulare una descrizione più dettagliata per una delle nuove metriche (es. NNT o F1-Score)?

Esempio Tabella Completa

Scenario	Subgroup	Coverage	Density	95% CI	Lift	Stability	Effect Size	Out-of-Sample Density	Precision	Recall	F1	NNT	Threshold Range	RR	RR CI
NI	Baseline	1.00	0.20	[0.19,0.21]	1.0	-	ref	0.20	-	1.00	-	-	-	1.0	ref
SI	Trust≥0.65	0.06	0.81	[0.77,0.85]	4.1	0.84	3.24	0.78	0.85	0.24	0.38	1.6	[0.62,0.68]	4.05	[3.82,4.29]
EI	Trust≥0.55∩Inc≥30	0.31	0.65	[0.62,0.68]	3.3	0.81	3.05	0.63	0.71	0.89	0.79	2.2	[0.52,0.58]×[28,33]	3.25	[3.08,3.43]