‫OK, wir haben also eine Verwirrungsmatrix und wir haben eine Felskurve sowie eine asymmetrische. Schreiben wir das mal
‫auf, lasst uns mit uns selbst kommunizieren.
‫Jetzt haben wir also eine Felskurve, eine asymmetrische und eine Konfusionsmatrix.
‫Wir haben also eine Felskurve und eine asymmetrische und eine Konfusionsmatrix.
‫Lassen Sie uns auch einen Klassifizierungsbericht erhalten.
‫Kreuz validiert.
‫Dies ist ein Schlüssel hier, kreuzvalidierter Präzisionsrückruf und wenn eine Schule.
‫Wunderschönen.
‫Wenn Sie also einen Klassifizierungsbericht wünschen, haben wir die Funktion dort bereits importiert, damit wir
‫es so tun können, als ob ein Drucken des Klassifizierungsberichts in unserem Klassifizierungsbericht uns den Präzisionsrückruf und eine
‫Schule liefert.
‫Aber mal sehen, ob wir diesen Klassifizierungsbericht finden, indem wir ihn weitergeben.
‫Warum testen und warum Paraden boomen.
‫Damit ist uns alles gegeben, was wir brauchen, oder?
‫Genauigkeit der Kreuzvalidierung.
‫Erinnern Sie sich an diese eine Schule.
‫Nicht wirklich.
‫Der Grund dafür ist, dass dieser Klassifizierungsbericht.
‫Es wurde über die Gründe für Spreads gesprochen, es wird nur mit einem Satz Testdaten durchgeführt.
‫Wir haben also einen Klassifizierungsbericht, der hier gefunden wurde, und wir können das feststellen, indem wir hierher zurückkommen,
‫wo wir Vorhersagen gemacht haben.
‫Wir haben also nur Vorhersagen für den Testdatensatz gemacht.
‫Wenn wir also zurückkommen, haben wir hier nur Vorhersagen gemacht.
‫Was wir also tun müssen, ist eine Kreuzvalidierungsbewertung von Präzisionserinnerung und F1, das sind die Werte.
‫Dass wir hier sind, Präzisionserinnerung und F eins, jetzt sehen Sie sich das
‫vielleicht an vergessen, was hier eigentlich vor
‫sich geht.
‫Aber das ist in Ordnung.
‫Lassen Sie uns eine Auffrischung dessen bekommen, was passiert.
‫Wir haben Präzision.
‫Präzision gibt also den Anteil der positiven Identifizierung an.
‫Also sagt IKEA, das Modell, Klasse eins voraus, nämlich Herzkrankheiten, was eigentlich richtig war.
‫Also ein Modell, das keine Fehlalarme produziert.
‫Richtig.
‫Falsch positiv ist hier also falsch positiv.
‫Eins vorhergesagt, wenn es null sein soll.
‫Ein Modell, das keines davon vorhersagt, hat eine Genauigkeit von eins Komma null.
‫Gut.
‫Das ist also Präzision.
‫Der Rückruf gibt nun den Anteil der tatsächlich positiven Ergebnisse an.
‫Welche wurden kalorisch klassifiziert.
‫Ein Modell, das keine falsch-negativen Ergebnisse als Erinnerung an eins produziert, ist also ein Modell, das keine falsch-negativen Ergebnisse produziert oder sich
‫an falsch-negative erinnert, wenn das Modell null in einer binären Klassifikation vorhersagt, sagt null dort
‫vorher, wo es hätte vorhersagen sollen.
‫Ein Modell mit Null in diesem Feld hat also einen Rückruf von Eins und ein Modell mit einer Genauigkeit von Eins hat eine
‫Null in diesem Feld.
‫Wenn unser Modell also perfekt wäre, wären dies beide Nullen und unsere Präzision und unser Erinnerungsvermögen wären beide eins Komma
‫Null.
‫Und jetzt ist F1 eine Kombination aus Präzision und Rückruf.
‫Wenn unser Modell also perfekt wäre und einen Präzisionserinnerungswert von einem Punkt Null hätte, wäre F1 auch ein Punkt Null.
‫Nun, Support, Support ist die Anzahl der Stichproben, für die jede Metrik in unserem Testdatensatz berechnet wurde.
‫Es gibt 29 Samples mit dem Wert Null und 32 Samples mit dem Wert Eins.
‫So hat Herzkrankheit und jetzt Genauigkeit.
‫Das haben wir schon gesehen.
‫Und Makro-Durchschnitt, dies wird für den Durchschnitt angezeigt, ist der durchschnittliche Präzisionserinnerungs- und F1-Wert zwischen den Klassen.
‫Also zwischen diesen beiden.
‫Der Makrodurchschnitt berücksichtigt also kein Klassenungleichgewicht.
‫Wenn Sie also Klassenungleichgewichte haben, tun wir dies in unserem Fall nicht, da wir relativ ähnliche Zahlen für Werte
‫haben.
‫Sagen wir zum Beispiel, dies war zwei und dies war neunundfünfzig, dann hätten Sie ein Klassenungleichgewicht.
‫Wenn Sie Klassenungleichgewichte haben, achten Sie auf den Makrodurchschnitt.
‫Aber der gewichtete Durchschnitt ist der gewichtete Durchschnitt der Präzisionserinnerung und der F1-Wert, also ist gewichtet hier
‫ein Schlüssel zwischen den Klassen.
‫Gewichtet bedeutet also, dass jede Metrik in Bezug auf die Anzahl der Stichproben in jeder Klasse berechnet wird.
‫Also ein. k. A. diese Metrik wird die Mehrheitsklasse begünstigen.
‫Dies ist ein hoher Wert, wenn eine Klasse eine andere übertrifft, weil sie mehr Stichproben hat, da
‫diese Klasse mehr Stichproben hat und ihr ein höheres weißes who zugewiesen wird.
‫Das war ein kleiner Bissen.
‫Sie können diese Informationen jedoch im Klassifizierungsbericht, Dokumentation zum
‫Klassifizierungsbericht Escalon nachschlagen.
‫Sie können auch jede dieser Metriken, die wir gerade erfasst haben, einzeln nachschlagen.
‫Richtig.
‫Wenn Sie also mehr erfahren möchten.
‫Eigentlich möchten Sie einen Führer verwenden, los geht's.
‫Dies wird Ihnen einige Informationen über den Klassifizierungsbericht geben. Wenn Sie
‫nach mehr Genauigkeit suchen möchten, rufen Sie EF1 zurück und Sie können diesen gewichteten Makrodurchschnitt in der
‫Zyklondokumentation nachschlagen.
‫Aber denken Sie daran, wir haben gerade zuvor gesagt, dass diese Metriken hier nur berechnet werden, wenn wir unser Kreuzvalidierungsdiagramm
‫betrachten, werden nur auf einem Test-Split berechnet.
‫Was wir also tun möchten, ist diese Metriken neu zu berechnen, aber wir verwenden eine Kreuzvalidierung, die sie
‫etwas robuster macht.
‫Wie könnten wir das also tun?
‫Hmm.
‫Vielleicht warten wir bis zum nächsten Video.
‫Also Spoiler-Alarm, nächstes Video.
‫Wir werden diese Metriken hier mithilfe der Kreuzvalidierung berechnen.