‫OK, então temos uma matriz de confusão e temos uma curva de rocha, bem como uma assimétrica, vamos escrever
‫isso na verdade, vamos nos comunicar conosco.
‫Portanto, agora temos uma curva de rocha, uma matriz assimétrica e uma de confusão.
‫Portanto, temos uma curva de rocha assimétrica e uma matriz de confusão.
‫Vamos obter um relatório de classificação também.
‫Validado cruzado.
‫Este é um ponto chave aqui, recordação de precisão com validação cruzada e se uma escola.
‫Bela.
‫Então, se você quiser um relatório de classificação, já importamos a função lá para que possamos
‫fazer como um relatório de classificação impresso em nosso relatório de classificação vai nos dar o recall de precisão e
‫uma escola.
‫Mas vamos ver se esse relatório de classificação, podemos encontrar passando-o.
‫Por que testar e por que os desfiles explodem.
‫Isso nos dá tudo que precisamos, certo?
‫Precisão de validação cruzada.
‫Lembre-se daquela escola.
‫Bem, na verdade não.
‫A razão é porque este relatório de classificação.
‫É por que se espalha, só está sendo feito em um conjunto de dados de teste.
‫Temos um relatório de classificação que foi encontrado por isso, e podemos dizer isso voltando aqui para
‫onde fizemos as previsões.
‫Portanto, só fizemos previsões no conjunto de dados de teste.
‫Então, se voltarmos, só fizemos previsões aqui.
‫Portanto, o que precisamos fazer é uma pontuação de validação cruzada de recall de precisão e F1, que são os valores.
‫Que temos aqui, recall de precisão e F um agora você deve estar olhando para isso, hmm, Daniels me, precisamos cruzar, validar, precisão, recall,
‫e se eu ainda não tiver certeza, eu meio que esqueci o que
‫realmente está acontecendo aqui.
‫Mas tudo bem.
‫Vamos atualizar o que está acontecendo.
‫Temos precisão.
‫Portanto, a precisão indica a proporção de identificação positiva.
‫Então, IKEA, o modelo prevê classe um, que tem doenças cardíacas, que estavam realmente corretas.
‫Portanto, um modelo que não produz falsos positivos.
‫Direito.
‫Portanto, falso positivo aqui é falso positivo.
‫Previu um quando deveria ser zero.
‫Um modelo que prevê nada disso tem uma precisão de um ponto zero.
‫Tudo bem.
‫Então isso é precisão.
‫Agora, a recuperação indica a proporção de positivos reais.
‫Que foram classificados caloricamente.
‫Portanto, um modelo que não produz falsos negativos como uma recuperação de um, um modelo que não produz falsos negativos ou
‫lembra falsos negativos é onde o modelo prevê zero em uma classificação binária, prevê
‫zero onde deveria ter previsto um.
‫Portanto, o modelo com zero nesta caixa terá um recall de um e um modelo com uma precisão de um terá
‫um zero nesta caixa.
‫Portanto, se nosso modelo fosse perfeito, ambos seriam zeros e nossa precisão e recall seriam um ponto
‫zero.
‫E agora F1 é uma combinação de precisão e recall.
‫Portanto, se nosso modelo fosse perfeito e tivesse pontuações de recall de precisão de um vírgula zero, F1 também seria um vírgula
‫zero.
‫Agora, suporte, suporte é o número de amostras em que cada métrica foi calculada em nosso conjunto de dados de teste.
‫Existem 29 amostras com valor zero e 32 amostras com valor um.
‫Assim como as doenças cardíacas e agora a precisão.
‫Já vimos isso antes.
‫E a média macro, isso é mostrado para a média é a recuperação de precisão média e pontuação F1 entre as classes.
‫Então, entre esses dois.
‫Portanto, a macro média não leva em consideração o desequilíbrio de classes.
‫Portanto, se você tiver desequilíbrios de classe, em nosso caso, não temos, porque temos números relativamente semelhantes para
‫valores.
‫Digamos, por exemplo, que este foi dois e este foi cinquenta e nove, então você teria desequilíbrios de classe.
‫Se você tiver desequilíbrios de classe, preste atenção à média macro.
‫Mas para a média ponderada é o recall de precisão média ponderada e pontuação F1, então ponderado é
‫a chave aqui entre as classes.
‫Portanto, ponderado significa que cada métrica é calculada com relação a quantas amostras existem em cada classe.
‫Então, a. k. uma. esta métrica favorecerá a classe majoritária.
‫Este será um valor alto quando uma classe supera outra devido a ter mais amostras,
‫porque aquela classe tem mais amostras e receberá um branco maior que.
‫Isso foi um pouco complicado.
‫Mas você pode consultar essas informações no relatório de classificação, documentação para o Escalon
‫do Relatório de Classificação.
‫Você também pode pesquisar cada uma dessas métricas que apenas cobiçamos individualmente.
‫Direito.
‫Então, se você quiser saber mais.
‫Na verdade, se você quiser usar um guia, vamos lá.
‫Isso vai lhe dar algumas informações sobre o relatório de classificação, se
‫você quiser procurar mais precisão, lembre-se de EF1 e você pode procurar essas médias médias ponderadas macro na documentação
‫do ciclone.
‫Mas lembre-se, acabamos de dizer que essas métricas aqui são calculadas apenas se olharmos para o nosso diagrama de validação cruzada,
‫são calculadas apenas em uma divisão de teste.
‫Então, o que queremos fazer é recalcular essas métricas, mas estamos usando validação cruzada, o que as torna um
‫pouco mais robustas.
‫Então, como poderíamos fazer isso?
‫Hmm.
‫Bem, podemos fazer é esperar até o próximo vídeo.
‫Alerta de spoiler, próximo vídeo.
‫Vamos calcular essas métricas aqui usando validação cruzada.