‫OK, donc nous avons une matrice de confusion et nous avons une courbe de rock ainsi qu'une asymétrique,
‫notons cela en fait, communiquons avec nous-mêmes.
‫Nous avons donc maintenant une courbe rock, une matrice asymétrique et une matrice de confusion.
‫Nous avons donc une courbe rock et asymétrique et une matrice de confusion.
‫Obtenons également un rapport de classification.
‫Croix validée.
‫C'est un élément clé ici, rappel de précision validé croisé et si une école.
‫Beau.
‫Donc, si vous voulez un rapport de classification, nous avons déjà importé la fonction là-bas afin que nous
‫puissions le faire comme un rapport de classification imprimé dans notre rapport de classification va nous donner le rappel de précision et
‫une école.
‫Mais voyons si ce rapport de classement, on peut le retrouver en le passant.
‫Pourquoi tester et pourquoi les défilés explosent.
‫Cela nous donne tout ce dont nous avons besoin, n'est-ce pas ?
‫Précision de validation croisée.
‫Rappelez-vous cette école.
‫Eh bien pas vraiment.
‫La raison en est que ce rapport de classification.
‫Cela a été sur pourquoi se propage, cela ne se fait que sur un ensemble de données de test.
‫Nous avons donc un rapport de classification, il a été trouvé par ceci, et nous pouvons le dire en revenant ici là
‫où nous avons fait des prédictions.
‫Nous n'avons donc fait que des prédictions sur l'ensemble de données de test.
‫Donc, si nous revenons, nous n'avons fait que des prédictions ici.
‫Donc, ce que nous devons faire, c'est un score de validation croisée du rappel de précision et de F1, qui sont les valeurs.
‫Que nous avons ici, rappel de précision et F un maintenant, vous regardez peut-être ce qui se passe, hmm, Daniels moi, nous devons traverser, valider, préciser,
‫rappeler, et si je ne suis toujours pas exactement sûr, je oublié ce qui
‫se passe réellement ici.
‫Mais ça va.
‫Faisons le point sur ce qui se passe.
‫Nous avons de la précision.
‫Ainsi, la précision indique la proportion d'identification positive.
‫Donc IKEA, le modèle prédit la classe 1, qui a une maladie cardiaque, ce qui était en fait correct.
‫Donc un modèle qui ne produit pas de faux positifs.
‫À droite.
‫Donc un faux positif ici est un faux positif.
‫Prédit un alors qu'il est censé être zéro.
‫Un modèle qui ne prédit aucun de ceux-ci a une précision d'un point zéro.
‫Très bien.
‫C'est donc la précision.
‫Maintenant, le rappel indique la proportion de positifs réels.
‫Qui ont été classés caloriquement.
‫Ainsi, un modèle qui ne produit pas de faux négatifs en rappel de un, donc un modèle qui ne produit pas de faux négatifs ou qui ne se
‫souvient pas de faux négatifs est celui où le modèle prédit zéro dans une classification binaire, prédit zéro
‫là où il aurait dû en prédire un.
‫Ainsi, un modèle avec un zéro dans cette case aura un rappel de un et un modèle avec une précision de un aura un
‫zéro dans cette case.
‫Donc, si notre modèle était parfait, ceux-ci seraient tous les deux des zéros et notre précision et notre rappel seraient tous les deux d'un
‫point zéro.
‫Et maintenant, la F1 est une combinaison de précision et de rappel.
‫Donc, si notre modèle était parfait et avait des scores de rappel de précision d'un point zéro, F1 serait également un point
‫zéro.
‫Maintenant, le support, le support est le nombre d'échantillons sur lesquels chaque métrique a été calculée dans notre ensemble de données de test.
‫Il y a 29 échantillons avec une valeur de zéro et 32 échantillons avec une valeur de un.
‫Il en va de même pour les maladies cardiaques et maintenant la précision.
‫Nous avons déjà vu cela.
‫Et la moyenne macro, c'est montré pour la moyenne est le rappel de précision moyen et le score F1 entre les classes.
‫Donc entre ces deux là.
‫La moyenne macro ne prend donc pas en compte le déséquilibre des classes.
‫Donc, si vous avez des déséquilibres de classe, dans notre cas, nous n'en avons pas parce que nous avons des nombres relativement similaires pour
‫les valeurs.
‫Alors disons, par exemple, c'était deux et c'était cinquante-neuf, alors vous auriez des déséquilibres de classe.
‫Si vous avez des déséquilibres de classe, faites attention à la moyenne macro.
‫Mais pour la moyenne pondérée, il y a le rappel de précision moyen pondéré et le score F1, donc la pondération
‫est une clé ici entre les classes.
‫Donc pondéré signifie que chaque métrique est calculée en fonction du nombre d'échantillons dans chaque classe.
‫Donc un. k. une. cette métrique favorisera la classe majoritaire.
‫Ce sera une valeur élevée lorsqu'une classe surpassera une autre en raison d'avoir plus d'échantillons, car cette
‫classe a plus d'échantillons et elle se verra attribuer un blanc plus élevé.
‫C'était un peu une bouchée.
‫Mais vous pouvez rechercher ces informations dans le rapport de classification, la documentation du
‫rapport de classification Escalon.
‫Vous pouvez également rechercher chacune de ces métriques que nous venons de covid individuellement.
‫À droite.
‫Alors si vous vouliez en savoir plus.
‫En fait, vous voulez utiliser un guide, c'est parti.
‫Cela va vous donner quelques informations sur le rapport de classification, si
‫vous souhaitez rechercher plus de précision, rappelez EF1 et vous pourrez rechercher ces moyennes pondérées macro dans la documentation
‫du cyclone.
‫Mais rappelez-vous, nous venons de dire que ces métriques ici ne sont calculées que si nous regardons notre diagramme de validation croisée ne
‫sont calculées que sur une seule division de test.
‫Donc, ce que nous voulons faire, c'est recalculer ces métriques, mais nous utilisons une validation croisée, ce qui les rend
‫un peu plus robustes.
‫Alors comment pourrions-nous faire cela?
‫Hmm.
‫Eh bien, nous pourrions faire est d'attendre la prochaine vidéo.
‫Alors alerte spoil, prochaine vidéo.
‫Nous allons calculer ces métriques ici en utilisant la validation croisée.