‫OK, quindi abbiamo una matrice di confusione e abbiamo una curva rock e un'asimmetrica scriviamolo
‫in realtà, comunichiamo con noi stessi.
‫Quindi ora abbiamo una curva rock, una matrice asimmetrica e una confusione.
‫Quindi abbiamo una curva rock, una matrice asimmetrica e una confusione.
‫Prendiamo anche un rapporto di classificazione.
‫Convalidato incrociato.
‫Questa è una chiave qui, richiamo di precisione convalidato incrociato e se una scuola.
‫Bellissimo.
‫Quindi, se vuoi un rapporto di classificazione, abbiamo già importato la funzione lì in modo che possiamo
‫farlo come un rapporto di classificazione di stampa nel nostro rapporto di classificazione ci darà il richiamo di precisione e
‫una scuola.
‫Ma vediamo se questo rapporto di classificazione, possiamo trovarlo passandolo.
‫Perché testare e perché le sfilate esplodono.
‫Questo ci ha dato tutto ciò di cui abbiamo bisogno, giusto?
‫Precisione della convalida incrociata.
‫Ricorda quella scuola.
‫Beh, non proprio.
‫Il motivo è perché questo rapporto di classificazione.
‫È stato sul motivo per cui si diffonde, è stato fatto solo su un set di dati di test.
‫Quindi abbiamo un rapporto di classificazione, è stato trovato da questo, e possiamo dirlo tornando qui dove
‫abbiamo fatto le previsioni.
‫Quindi abbiamo fatto solo previsioni sul set di dati del test.
‫Quindi, se torniamo, qui abbiamo solo fatto previsioni.
‫Quindi quello che dobbiamo fare è un punteggio di convalida incrociata del richiamo di precisione e F1, che sono i valori.
‫Che abbiamo qui, richiamo di precisione e F uno ora potresti guardare questo andare, hmm, Daniels me, abbiamo bisogno di incrociare, convalidare, precisione,
‫ricordare, e se non sono ancora esattamente sicuro, io tipo di dimenticato cosa
‫sta realmente succedendo qui.
‫Ma va bene.
‫Facciamo un aggiornamento di ciò che sta accadendo.
‫Abbiamo precisione.
‫Quindi la precisione indica la proporzione di identificazione positiva.
‫Quindi IKEA, il modello prevede la classe uno, che ha malattie cardiache, che in realtà erano corrette.
‫Quindi un modello che non produce falsi positivi.
‫Destra.
‫Quindi il falso positivo qui è falso positivo.
‫Predetto uno quando dovrebbe essere zero.
‫Un modello che non prevede nessuno di questi ha una precisione di un punto zero.
‫Va bene.
‫Quindi questa è precisione.
‫Ora, il richiamo indica la proporzione di effettivi positivi.
‫Che sono stati classificati caloricamente.
‫Quindi un modello che non produce falsi negativi come richiamo di uno, quindi un modello che non produce falsi negativi o
‫ricorda falsi negativi è dove il modello prevede zero in una classificazione binaria, prevede
‫zero dove avrebbe dovuto prevedere uno.
‫Quindi il modello con zero in questa casella avrà un richiamo di uno e un modello con una precisione di uno avrà uno
‫zero in questa casella.
‫Quindi, se il nostro modello fosse perfetto, questi sarebbero entrambi zeri e la nostra precisione e il nostro richiamo sarebbero entrambi uno virgola
‫zero.
‫E ora la F1 è una combinazione di precisione e richiamo.
‫Quindi, se il nostro modello fosse perfetto e avesse punteggi di richiamo di precisione di uno virgola zero, anche F1 sarebbe uno virgola
‫zero.
‫Ora, supporto, supporto è il numero di campioni su cui è stata calcolata ogni metrica nel nostro set di dati di test.
‫Ci sono 29 campioni con valore zero e 32 campioni con valore uno.
‫Così ha le malattie cardiache e ora la precisione.
‫L'abbiamo già visto.
‫E la media macro, questo è lo spettacolo per la media è il richiamo di precisione medio e il punteggio F1 tra le classi.
‫Quindi tra questi due.
‫Quindi la media macro non tiene conto dello squilibrio di classe.
‫Quindi, se hai squilibri di classe, nel nostro caso, non ce l'abbiamo perché abbiamo numeri relativamente simili per i
‫valori.
‫Quindi diciamo, per esempio, questo era due e questo era cinquantanove, quindi avresti squilibri di classe.
‫Se hai squilibri di classe, presta attenzione alla media macro.
‫Ma per la media ponderata è il richiamo di precisione medio ponderato e il punteggio F1, quindi il ponderato è
‫una chiave qui tra le classi.
‫Quindi ponderato significa che ogni metrica viene calcolata rispetto a quanti campioni ci sono in ogni classe.
‫Quindi un. K. un. questa metrica favorirà la classe maggioritaria.
‫Questo sarà un valore alto quando una classe supera un'altra perché ha più campioni, perché quella
‫classe ha più campioni e gli verrà assegnato un bianco più alto.
‫Quello era un po' un boccone.
‫Ma puoi cercare queste informazioni nel rapporto di classificazione, documentazione al
‫rapporto di classificazione Escalon.
‫Puoi anche cercare ciascuna di quelle metriche che abbiamo appena covid individualmente.
‫Destra.
‫Quindi, se volessi saperne di più.
‫In realtà, se vuoi usare una guida, ci siamo.
‫Questo ti dirà alcune informazioni sul rapporto di classificazione, se
‫vuoi cercare una maggiore precisione, richiama EF1 e potresti cercare queste medie ponderate nella documentazione del
‫ciclone.
‫Ma ricorda, abbiamo appena detto prima che queste metriche qui vengono calcolate solo se osserviamo che il nostro diagramma di convalida incrociata
‫viene calcolato solo su una divisione di test.
‫Quindi quello che vogliamo fare è ricalcolare queste metriche, ma stiamo usando la convalida incrociata, che le rende un
‫po' più robuste.
‫Quindi come potremmo farlo?
‫Hmm.
‫Bene, potremmo aspettare fino al prossimo video.
‫Quindi avviso spoiler, prossimo video.
‫Calcoleremo queste metriche qui utilizzando la convalida incrociata.