‫好吧, 我会的
‫我们有一个混淆矩阵, 一个岩石曲线和一个AUC指标｡
‫把这个记下来｡
‫实际上, 让我们和自己交流｡
‫现在我们有了一个岩石曲线, 一个不对称矩阵和一个混淆矩阵｡
‫所以我们有一个岩石曲线｡
‫一个不对称矩阵和一个混淆矩阵｡
‫让我们得到一个分类报告以及｡
‫交叉验证｡
‫这是一个关键问题｡
‫交叉验证的精确召回率和f 1评分｡
‫真漂亮｡
‫因此, 如果我们想要一个分类报告, 我们已经在那里导入了函数, 所以我们可以这样做｡
‫我们去打印分类报告｡
‫现在, Classification Report将为我们给予精确召回率和分数｡
‫不过还是先看看它的分类报告吧｡
‫我们能找到的｡
‫我不去了｡
‫为什么要测试, 为什么？
‫Preds Boom（普瑞斯布姆）
‫这已经给了我们所需要的一切, 对吧？
‫当然可以了｡
‫经验证的精确召回率, 良好评分｡
‫嗯, 也不尽然｡
‫原因是因为这份分类报告｡
‫它一直在Y传播｡
‫它只在一组测试数据上进行｡
‫所以我们有一份分类报告｡
‫它被这个发现了｡
‫我们可以通过回到我们做预测的地方来判断｡
‫所以我们只对测试数据集做了预测｡
‫所以如果我们回过头来, 我们只在这里做了预测｡
‫所以我们需要做的是精确回忆率的交叉验证得分和f1, 也就是值｡
‫我们在这里得到, 精确回忆和f 1
‫现在, 他可能会看着这一切, 嗯｡
‫丹尼尔斯告诉我我们需要交叉验证精确回忆和F1｡
‫还是不太确定｡
‫我有点忘了这里到底发生了什么, 但没关系｡
‫让我们来回顾一下发生了什么｡
‫我们有精确度｡
‫因此, 精度表示正ID的比例｡
‫这么一｡ k､ 这个模型预测了一个患有心脏病的人, 这是正确的｡
‫所以这个模型不会产生假阳性｡
‫好吧, 我知道了
‫所以这里的假阳性是假阳性预测的, 当它应该是零的时候｡
‫一个预测不出这些的模型的精度为1｡ 0.
‫好吧, 我会的
‫这就是精确度｡
‫现在, 回忆显示了实际阳性的比例｡
‫它们是按热量分类的｡
‫因此, 一个不产生假阴性的模型有一个召回率｡
‫所以一个不会产生假阴性的模型｡
‫所以记住, 假阴性是指模型在二元分类中预测为零, 在它应该预测为零的地方预测为零｡
‫所以这个盒子里有0的模型的召回率是1, 而精度是1的模型的召回率是0.
‫所以如果我们的模型是完美的, 这两个都是零, 我们的精确度和召回率都是1｡
‫0.
‫而现在f一是精确度和召回率的结合｡
‫因此, 如果我们的模型是完美的, 并且有精确的回忆率, 得分为1｡ 0F一也将是1｡ 0.
‫现在支持｡
‫支持度是在我们的测试数据集中计算每个指标所依据的样本数｡
‫有29个样本的值为0, 32个样本的值为1｡
‫心脏病也是如此｡
‫现在是准确度｡
‫我们以前见过｡
‫而宏平均这个简称是平均, 就是平均的查全率和F1类之间的一个分数所以介于这两者之间｡
‫所以宏观平均值没有考虑阶级不平衡｡
‫所以如果你有阶级不平衡, 在我们的例子中, 我们没有, 因为我们有相对相似的数字, 价值观在这里｡
‫比如说, 这是2, 这是59, 那么你就会有阶级不平衡｡
‫如果确实存在阶层失衡, 注意宏观平均值｡
‫但对于加权平均值则是精确召回率和F1得分的加权平均值｡
‫所以加权是类之间的一个关键｡
‫因此, 加权意味着每个度量都是根据每个类中有多少个样本来计算的｡
‫这么一｡ k､ a.一个 该度量将有利于多数类E｡ g.计算
‫当一个类别由于具有更多样本而优于另一个类别时, 这将是一个较高值, 因为该类别具有更多样本, 并且它将被给予较高的权重｡
‫呼｡
‫这听起来有点拗口, 但您可以在分类报告文档中查找此信息｡
‫因此分类报告SRC行｡
‫您还可以查看我们刚才单独介绍的每个指标｡
‫好吧, 我知道了
‫所以如果你想知道更多｡
‫实际上, 我们想要用户指南｡
‫我们走吧｡
‫这将告诉你一些关于分类报告的信息｡
‫如果你想搜索更高的精度, 回想一下, 你可以在旋风文档中查找这些宏平均加权平均值｡
‫但请记住, 我们之前说过, 这些指标只有在交叉验证图中才能计算出来,
‫它们只在一个测试分割上计算｡
‫因此, 我们要做的是重新计算这些指标, 但要使用交叉验证, 这会使它们更加稳健｡
‫那么我们如何才能做到呢？
‫嗯嗯嗯
‫我们可以等到下一个视频｡
‫在下一个视频中, 我们将使用交叉验证来计算这些指标｡