‫OK, jadi kita punya matriks kebingungan dan kita punya kurva batu serta asimetris mari kita tulis ini sebenarnya,
‫mari kita berkomunikasi dengan diri kita sendiri.
‫Jadi sekarang kita punya kurva batu, matriks asimetris dan kebingungan.
‫Jadi kita punya kurva batu dan matriks asimetris dan kebingungan.
‫Mari kita dapatkan laporan klasifikasi juga.
‫Divalidasi silang.
‫Ini adalah kunci di sini, ingatan presisi yang divalidasi silang dan jika satu sekolah.
‫Cantik.
‫Jadi jika Anda menginginkan laporan klasifikasi, kami telah mengimpor fungsi di sana sehingga kami
‫dapat melakukannya seperti mencetak laporan klasifikasi dalam laporan klasifikasi kami yang akan memberi kami ingatan presisi dan
‫satu sekolah.
‫Tapi mari kita lihat apakah laporan klasifikasi ini, kita dapat menemukannya dengan melewatkannya.
‫Mengapa tes dan mengapa parade booming.
‫Ini memberi kita semua yang kita butuhkan, bukan?
‫Ketepatan validasi silang.
‫Ingat satu sekolah itu.
‫Yah, tidak juga.
‫Alasannya karena laporan klasifikasi ini.
‫Sudah mengapa menyebar, itu hanya dilakukan pada satu set data uji.
‫Jadi kami memiliki laporan klasifikasi, yang ditemukan oleh ini, dan kami dapat mengetahuinya dengan datang ke sini kembali
‫ke tempat kami membuat prediksi.
‫Jadi kami hanya membuat prediksi pada dataset uji.
‫Jadi jika kami kembali, kami hanya membuat prediksi di sini.
‫Jadi yang perlu kita lakukan adalah skor validasi silang dari precision recall dan F1, yang merupakan nilai-nilainya.
‫Bahwa kita sudah sampai di sini, ingatan presisi dan F satu sekarang Anda mungkin melihat ini terjadi, hmm, Daniels saya, kita perlu menyeberang, memvalidasi,
‫presisi, mengingat, dan jika saya masih tidak yakin, saya agak lupa apa yang
‫sebenarnya terjadi di sini.
‫Tapi tidak apa-apa.
‫Mari kita segarkan apa yang terjadi.
‫Kami punya presisi.
‫Jadi presisi menunjukkan proporsi identifikasi positif.
‫Jadi IKEA, model yang memprediksi kelas satu, yang memiliki penyakit jantung, yang sebenarnya benar.
‫Jadi model yang tidak menghasilkan positif palsu.
‫Benar.
‫Jadi positif palsu di sini adalah positif palsu.
‫Diprediksi satu saat seharusnya nol.
‫Sebuah model yang memprediksi tidak satupun dari ini memiliki presisi satu titik nol.
‫Baiklah.
‫Jadi itu presisi.
‫Sekarang, mengingat menunjukkan proporsi positif yang sebenarnya.
‫Yang diklasifikasikan secara kalori.
‫Jadi model yang tidak menghasilkan negatif palsu sebagai penarikan kembali satu, jadi model yang tidak menghasilkan negatif palsu atau mengingat
‫negatif palsu adalah di mana model memprediksi nol dalam klasifikasi biner, memprediksi nol
‫di mana seharusnya memprediksi satu.
‫Jadi model dengan nol dalam kotak ini akan memiliki penarikan satu dan model dengan presisi satu akan memiliki nol
‫dalam kotak ini.
‫Jadi jika model kami sempurna, keduanya akan menjadi nol dan presisi serta daya ingat kami akan menjadi satu titik
‫nol.
‫Dan sekarang F1 adalah kombinasi dari presisi dan recall.
‫Jadi jika model kami sempurna dan memiliki skor recall presisi satu titik nol, F1 juga akan menjadi satu titik nol.
‫Sekarang, dukungan, dukungan adalah jumlah sampel yang dihitung setiap metrik dalam kumpulan data pengujian kami.
‫Terdapat 29 sampel dengan nilai nol dan 32 sampel bernilai satu.
‫Begitu juga penyakit jantung dan sekarang akurasi.
‫Kami telah melihat itu sebelumnya.
‫Dan rata-rata makro, ini menunjukkan rata-rata adalah rata-rata presisi recall dan skor F1 antar kelas.
‫Jadi antara dua ini.
‫Jadi rata-rata makro tidak memperhitungkan ketidakseimbangan kelas.
‫Jadi jika Anda memiliki ketidakseimbangan kelas, dalam kasus kami, kami tidak melakukannya karena kami memiliki angka yang relatif sama untuk
‫nilai.
‫Jadi katakan, misalnya, ini adalah dua dan ini adalah lima puluh sembilan, maka Anda akan memiliki ketidakseimbangan kelas.
‫Jika Anda memiliki ketidakseimbangan kelas, perhatikan rata-rata makro.
‫Tetapi untuk rata-rata tertimbang adalah rata-rata tertimbang presisi mengingat dan skor F1, jadi pembobotan adalah kunci
‫di sini di antara kelas.
‫Jadi berbobot berarti setiap metrik dihitung sehubungan dengan berapa banyak sampel yang ada di setiap kelas.
‫Jadi a. k. A. metrik ini akan mendukung kelas mayoritas.
‫Ini akan menjadi nilai tinggi ketika satu kelas mengungguli yang lain karena memiliki lebih banyak sampel, karena
‫kelas itu memiliki lebih banyak sampel dan akan diberikan putih siapa yang lebih tinggi.
‫Itu sedikit dari suapan.
‫Tetapi Anda dapat mencari informasi ini di laporan klasifikasi, dokumentasi hingga
‫Laporan Klasifikasi Escalon.
‫Anda juga dapat melihat masing-masing metrik yang baru saja kami tangani satu per satu.
‫Benar.
‫Jadi jika Anda ingin mengetahui lebih lanjut.
‫Sebenarnya, Anda ingin menggunakan panduan, ini dia.
‫Ini akan memberi tahu Anda beberapa informasi tentang laporan klasifikasi, jika
‫Anda ingin mencari lebih presisi, ingat EF1 dan Anda bisa mencari ini rata-rata tertimbang makro rata-rata dalam
‫dokumentasi siklon.
‫Tapi ingat, kami baru saja mengatakan sebelumnya bahwa metrik ini di sini hanya dihitung jika kami melihat diagram validasi silang
‫kami hanya dihitung pada satu tes split.
‫Jadi yang ingin kami lakukan adalah menghitung ulang metrik ini, tetapi kami menggunakan validasi silang, yang membuatnya
‫sedikit lebih kuat.
‫Jadi bagaimana kita bisa melakukan itu?
‫Hmm.
‫Yah, mungkin kita bisa menunggu sampai video berikutnya.
‫Jadi peringatan spoiler, video berikutnya.
‫Kami akan menghitung metrik ini di sini menggunakan validasi silang.