‫OK, dus we hebben een verwarringsmatrix en we hebben zowel een rotscurve als een asymmetrische, laten we
‫dit opschrijven, laten we met onszelf communiceren.
‫Dus nu hebben we een rotscurve, een asymmetrische en een verwarringsmatrix.
‫Dus we hebben een rotscurve en asymmetrische en een verwarringsmatrix.
‫Laten we ook een classificatierapport krijgen.
‫Kruis gevalideerd.
‫Dit is een sleutel hier, kruis gevalideerde precisie terugroepen en als één school.
‫Mooi.
‫Dus als u een classificatierapport wilt, hebben we de functie daar al geïmporteerd, zodat
‫we het kunnen doen zoals een afgedrukt classificatierapport in ons classificatierapport ons de nauwkeurige terugroepactie en één school
‫zal geven.
‫Maar laten we kijken of we dit classificatierapport kunnen vinden door het door te geven.
‫Waarom testen en waarom parades floreren.
‫Dit geeft ons alles wat we nodig hebben, toch?
‫Precisie bij kruisvalidatie.
‫Denk aan die ene school.
‫Nou niet echt.
‫De reden hiervoor is omdat dit classificatierapport.
‫Het gaat over waarom het zich verspreidt, het wordt alleen gedaan op één set testgegevens.
‫Dus we hebben een classificatierapport, het is hierdoor gevonden, en we kunnen dat zien door hier terug te komen
‫naar waar we voorspellingen deden.
‫We hebben dus alleen voorspellingen gedaan op de testdataset.
‫Dus als we terugkomen, hebben we hier alleen voorspellingen gedaan.
‫Dus wat we moeten doen is een kruisvalidatiescore van precisieherinnering en F1, wat de waarden zijn.
‫Dat we hier zijn, precisie terugroepen en F een, nu kijk je hier misschien naar, hmm, Daniels me, we moeten oversteken, valideren, precisie, terugroepen, en als
‫ik het nog steeds niet precies zeker weet, ik soort van vergeten wat hier
‫eigenlijk aan de hand is.
‫Maar dat is oke.
‫Laten we even opfrissen wat er gebeurt.
‫We hebben precisie.
‫Precisie geeft dus het aandeel positieve identificatie aan.
‫Dus IKEA, het model voorspelt klasse één, die hartziekte heeft, wat eigenlijk correct was.
‫Een model dus dat geen valse positieven oplevert.
‫Rechts.
‫Dus vals positief is hier vals positief.
‫Voorspelde één terwijl het nul zou moeten zijn.
‫Een model dat geen van deze voorspelt, heeft een nauwkeurigheid van één komma nul.
‫Oke.
‫Dus dat is precisie.
‫Nu geeft recall het aandeel van de werkelijke positieven aan.
‫Die calorisch waren ingedeeld.
‫Dus een model dat geen valse negatieven produceert als een herinnering van één, dus een model dat geen valse negatieven produceert of valse
‫negatieven onthoudt, is waar het model nul voorspelt in een binaire classificatie, nul voorspelt waar
‫het er één had moeten voorspellen.
‫Dus een model met nul in deze doos heeft een terugroepactie van één en een model met een nauwkeurigheid van één heeft een
‫nul in deze doos.
‫Dus als ons model perfect was, zouden dit beide nullen zijn en zouden onze precisie en herinnering beide één punt nul
‫zijn.
‫En nu is F1 een combinatie van precisie en terugroepactie.
‫Dus als ons model perfect was en een nauwkeurige terugroepscore van één punt nul had, zou F1 ook één punt nul zijn.
‫Nu, ondersteuning, ondersteuning is het aantal steekproeven waarop elke statistiek is berekend in onze testgegevensset.
‫Er zijn 29 samples met de waarde nul en 32 samples met de waarde één.
‫Dat geldt ook voor hartaandoeningen en nu nauwkeurigheid.
‫Dat hebben we eerder gezien.
‫En het macro-gemiddelde, dit is het gemiddelde, de gemiddelde precisie-oproep en F1-score tussen klassen.
‫Dus tussen deze twee.
‫Het macrogemiddelde houdt dus geen rekening met klassenonevenwichtigheid.
‫Dus als je klassenonevenwichtigheden hebt, in ons geval niet, omdat we relatief vergelijkbare waarden voor waarden
‫hebben.
‫Dus zeg, bijvoorbeeld, dit was twee en dit was negenenvijftig, dan zou je klassenonevenwichtigheden hebben.
‫Als je klassenonevenwichtigheden hebt, let dan op het macrogemiddelde.
‫Maar voor het gewogen gemiddelde is het gewogen gemiddelde precisie-oproep en F1-score, dus gewogen is
‫hier een sleutel tussen klassen.
‫Dus gewogen betekent dat elke metriek wordt berekend met betrekking tot het aantal steekproeven in elke klasse.
‫Dus een. k. A. deze statistiek zal de meerderheidsklasse bevoordelen.
‫Dit is een hoge waarde wanneer de ene klasse beter presteert dan de andere omdat er meer
‫samples zijn, omdat die klasse meer samples heeft en een hogere witte who krijgt.
‫Dat was even een mondvol.
‫Maar u kunt deze informatie opzoeken in het classificatierapport, documentatie bij
‫het Classificatierapport Escalon.
‫Je kunt ook elk van die statistieken opzoeken die we zojuist afzonderlijk hebben behandeld.
‫Rechts.
‫Dus mocht je meer willen weten.
‫Eigenlijk wil je een gids gebruiken, daar gaan we.
‫Dit gaat je wat informatie geven over het classificatierapport, als je
‫naar meer precisie wilt zoeken, roep EF1 op en je zou dit macrogemiddelde gewogen gemiddelde kunnen opzoeken in
‫de cycloondocumentatie.
‫Maar onthoud, we hebben net eerder gezegd dat deze statistieken hier alleen worden berekend als we kijken naar ons kruisvalidatiediagram dat
‫alleen wordt berekend op basis van één testsplitsing.
‫Dus wat we willen doen, is deze statistieken opnieuw berekenen, maar we gebruiken kruisvalidatie, waardoor ze een
‫beetje robuuster zijn.
‫Dus hoe zouden we dat kunnen doen?
‫Hm.
‫Nou, misschien kunnen we wachten tot de volgende video.
‫Dus spoiler alert, volgende video.
‫We gaan deze statistieken hier berekenen met behulp van kruisvalidatie.