‫Bien, tenemos una matriz de confusión y tenemos una curva de roca, así como una asimétrica, escribamos
‫esto en realidad, comunicémonos con nosotros mismos.
‫Así que ahora tenemos una curva de roca, una matriz asimétrica y de confusión.
‫Así que tenemos una curva de roca asimétrica y una matriz de confusión.
‫Obtengamos un informe de clasificación también.
‫Validado cruzado.
‫Este es uno clave aquí, recordatorio de precisión con validación cruzada y si es una escuela.
‫Hermosa.
‫Entonces, si desea un informe de clasificación, ya hemos importado la función allí, por lo que podemos
‫hacerlo como si un informe de clasificación impreso en nuestro informe de clasificación nos diera la recuperación de precisión y
‫una escuela.
‫Pero veamos si este informe de clasificación, podemos encontrarlo pasándolo.
‫Por qué probar y por qué los desfiles se disparan.
‫Esto nos da todo lo que necesitamos, ¿verdad?
‫Precisión de validación cruzada.
‫Recuerda esa escuela.
‫Bueno en realidad no.
‫La razón es porque este informe de clasificación.
‫Ha sido sobre por qué se propaga, solo se está haciendo en un conjunto de datos de prueba.
‫Así que tenemos un informe de clasificación, esto lo ha encontrado, y podemos saberlo regresando aquí al lugar
‫donde hicimos las predicciones.
‫Así que solo hicimos predicciones sobre el conjunto de datos de prueba.
‫Entonces, si regresamos, solo hicimos predicciones aquí.
‫Entonces, lo que tenemos que hacer es una puntuación de validación cruzada de recuperación de precisión y F1, que son los valores.
‫Que tenemos aquí, recuperación de precisión y F uno ahora, es posible que esté viendo esto, hmm, Daniels me, tenemos que cruzar, validar, precisar, recordar,
‫y si todavía no estoy exactamente seguro, en cierto modo Olvidé lo que
‫realmente está pasando aquí.
‫Pero eso esta bien.
‫Repasemos lo que está sucediendo.
‫Tenemos precisión.
‫Por tanto, la precisión indica la proporción de identificación positiva.
‫Entonces, IKEA, el modelo predice la clase uno, que tiene enfermedades cardíacas, que en realidad eran correctas.
‫Por tanto, un modelo que no produce falsos positivos.
‫Derecha.
‫Entonces el falso positivo aquí es falso positivo.
‫Predijo uno cuando se supone que es cero.
‫Un modelo que no predice ninguno de estos tiene una precisión de un punto cero.
‫Está bien.
‫Entonces eso es precisión.
‫Ahora, recordar indica la proporción de positivos reales.
‫Que se clasificaron calóricamente.
‫Entonces, un modelo que no produce falsos negativos como recuerdo de uno, por lo que un modelo que no produce falsos negativos
‫o recuerda falsos negativos es donde el modelo predice cero en una clasificación binaria, predice
‫cero donde debería haber predicho uno.
‫Por lo tanto, el modelo con cero en este cuadro tendrá una recuperación de uno y un modelo con una precisión de uno tendrá un
‫cero en este cuadro.
‫Entonces, si nuestro modelo fuera perfecto, ambos serían ceros y nuestra precisión y recuperación serían ambos un punto
‫cero.
‫Y ahora la F1 es una combinación de precisión y recuerdo.
‫Entonces, si nuestro modelo fuera perfecto y tuviera puntajes de recuperación de precisión de un punto cero, F1 también sería un punto
‫cero.
‫Ahora, soporte, soporte es la cantidad de muestras en las que se calculó cada métrica en nuestro conjunto de datos de prueba.
‫Hay 29 muestras con un valor de cero y 32 muestras con un valor de uno.
‫También lo ha hecho la enfermedad cardíaca y ahora la precisión.
‫Lo hemos visto antes.
‫Y el promedio macro, esto se muestra para el promedio es el recuerdo de precisión promedio y la puntuación F1 entre clases.
‫Así que entre estos dos.
‫Entonces, el promedio macro no toma en cuenta el desequilibrio de clases.
‫Entonces, si tiene desequilibrios de clases, en nuestro caso, no los tenemos porque tenemos números relativamente similares para los
‫valores.
‫Así que digamos, por ejemplo, esto fue dos y esto fue cincuenta y nueve, entonces tendrías desequilibrios de clases.
‫Si tiene desequilibrios de clases, preste atención al promedio macro.
‫Pero para el promedio ponderado es el recuerdo de precisión promedio ponderado y la puntuación F1, por lo que ponderado
‫es una clave aquí entre clases.
‫Por tanto, ponderado significa que cada métrica se calcula con respecto a la cantidad de muestras que hay en cada clase.
‫Entonces a. k. una. esta métrica favorecerá a la clase mayoritaria.
‫Este será un valor alto cuando una clase supere a otra debido a que tiene más muestras,
‫porque esa clase tiene más muestras y se le dará un blanco más alto.
‫Eso fue un poco complicado.
‫Pero puede buscar esta información en el informe de clasificación, documentación del
‫Informe de clasificación Escalon.
‫También puede buscar cada una de esas métricas que codificamos individualmente.
‫Derecha.
‫Entonces, si querías saber más.
‫En realidad, quieres usar una guía, ahí vamos.
‫Esto le dará información sobre el informe de clasificación, si desea
‫buscar más precisión, recuerde EF1 y podría buscar estos promedios macro ponderados promedio en la documentación del
‫ciclón.
‫Pero recuerde, acabamos de decir antes que estas métricas aquí solo se calculan si miramos nuestro diagrama de validación cruzada
‫solo se calculan en una división de prueba.
‫Entonces, lo que queremos hacer es volver a calcular estas métricas, pero estamos usando validación cruzada, lo que las hace
‫un poco más sólidas.
‫Entonces, ¿cómo podríamos hacer eso?
‫Mmm.
‫Bueno, podríamos esperar hasta el próximo video.
‫Alerta de spoiler, siguiente video.
‫Vamos a calcular estas métricas aquí mediante validación cruzada.