‫ตกลง.
‫เรามีเมทริกซ์ความสับสน และเรามีเส้นโค้งหิน กับเมตริก AUC
‫ลองเขียนสิ่งนี้ลงไป
‫จริงๆแล้วเรามาสื่อสารกับตัวเอง
‫ตอนนี้เรามีเส้นโค้งหิน เมทริกซ์อสมมาตรและเมทริกซ์ความสับสน
‫เราก็ได้โค้งหิน
‫เมทริกซ์อสมมาตรและความสับสน
‫มาทำรายงานการจัดหมวดหมู่กันเถอะ
‫ตรวจสอบข้าม
‫นี่เป็นกุญแจสำคัญอย่างหนึ่งที่นี่
‫การเรียกคืนความแม่นยำที่ตรวจสอบแล้วข้ามและ f หนึ่งคะแนน
‫สวยงาม.
‫ดังนั้นถ้าเราต้องการรายงานการจัดหมวดหมู่ เราได้นำเข้าฟังก์ชันที่นั่นแล้ว ดังนั้นเราจึงสามารถทำได้
‫เราไปพิมพ์รายงานการจำแนกประเภท
‫ตอนนี้รายงานการจัดประเภทจะให้การเรียกคืนที่แม่นยำและคะแนนหนึ่งคะแนนแก่เรา
‫แต่มาดูรายงานการจัดหมวดหมู่กันก่อน
‫เราสามารถหามันได้
‫ฉันกำลังผ่านมัน
‫ทำไมต้องทดสอบและทำไม?
‫เพรดส์บูม.
‫สิ่งนี้ได้ให้ทุกสิ่งที่เราต้องการแล้วใช่ไหม
‫แน่นอน.
‫การเรียกคืนที่แม่นยำที่ผ่านการตรวจสอบแล้ว คะแนนที่ดี
‫ไม่ได้จริงๆ
‫สาเหตุเป็นเพราะรายงานการจัดหมวดหมู่นี้
‫และอยู่บนสเปรด Y
‫กำลังดำเนินการกับข้อมูลการทดสอบชุดเดียวเท่านั้น
‫ดังนั้นเราจึงมีรายงานการจัดหมวดหมู่
‫มันถูกค้นพบโดยสิ่งนี้
‫และเราสามารถบอกได้ด้วยการกลับมาที่นี่อีกครั้งที่เราได้ทำนายไว้
‫ดังนั้นเราจึงคาดการณ์เฉพาะชุดข้อมูลทดสอบเท่านั้น
‫ถ้าเรากลับมา เราแค่คาดการณ์ไว้ที่นี่
‫ดังนั้นสิ่งที่เราต้องทำคือคะแนนการตรวจสอบข้ามของการเรียกคืนที่แม่นยำ และ f หนึ่ง ซึ่งเป็นค่า
‫ที่เราได้มาที่นี่ การเรียกคืนที่แม่นยำและ f หนึ่ง
‫ตอนนี้เขาอาจจะกำลังดูสิ่งนี้อยู่ อืม
‫Daniels บอกฉันว่าเราต้องตรวจสอบการเรียกคืนที่แม่นยำและ F1
‫ยังไม่ค่อยแน่ใจนัก
‫ฉันลืมไปเลยว่าเกิดอะไรขึ้นที่นี่ แต่ไม่เป็นไร
‫มาทบทวนกันว่าเกิดอะไรขึ้น
‫เรามีความแม่นยำ
‫ดังนั้นความแม่นยำจึงระบุสัดส่วนของ ID บวก
‫ดังนั้นก. เค แบบจำลองทำนายชั้นหนึ่งที่เป็นโรคหัวใจซึ่งถูกต้องจริง
‫ดังนั้นแบบจำลองที่ไม่ก่อให้เกิดผลบวกลวง
‫ถูกต้อง.
‫ดังนั้นผลบวกลวงบนนี้จึงเป็นผลบวกลวงที่คาดการณ์ไว้เมื่อค่าควรเป็นศูนย์
‫แบบจำลองที่ทำนายว่าไม่มีสิ่งใดมีความแม่นยำเท่ากับ 1 0.
‫ไม่เป็นไร.
‫นั่นคือความแม่นยำ
‫ตอนนี้การเรียกคืนระบุสัดส่วนของผลบวกที่เกิดขึ้นจริง
‫ซึ่งถูกจำแนกตามแคลอรี่
‫ดังนั้น โมเดลที่ไม่สร้างฟิล์มเนกาทีฟปลอมจึงมีการเรียกคืนมาหนึ่งอัน
‫ดังนั้นแบบจำลองที่ไม่ก่อให้เกิดผลลบลวง
‫ดังนั้น โปรดจำไว้ว่า ค่าลบเท็จเป็นที่ที่โมเดลทำนายค่าศูนย์ในการจัดหมวดหมู่แบบไบนารี ทำนายค่าศูนย์ในตำแหน่งที่ควรคาดการณ์ไว้
‫ดังนั้นโมเดลที่มีศูนย์ในกล่องนี้จะมีการเรียกคืนหนึ่งและโมเดลที่มีความแม่นยำหนึ่งตัวจะมีศูนย์ในกล่องนี้
‫ดังนั้นหากแบบจำลองของเราสมบูรณ์แบบ ทั้งคู่จะเป็นศูนย์ และความแม่นยำและการเรียกคืนของเราจะเป็น 1 ทั้งคู่
‫0.
‫และตอนนี้ f one คือการผสมผสานระหว่างความแม่นยำและการจดจำ
‫ดังนั้นหากแบบจำลองของเราสมบูรณ์แบบและมีการเรียกคืนที่แม่นยำ ให้ 1 คะแนน 0 F หนึ่งก็จะเท่ากับ 1 เช่นกัน 0.
‫ตอนนี้สนับสนุน
‫การสนับสนุนคือจำนวนตัวอย่างที่คำนวณจากแต่ละเมตริกในชุดข้อมูลการทดสอบของเรา
‫มีตัวอย่าง 29 ตัวอย่างที่มีค่าศูนย์และ 32 ตัวอย่างเป็นค่าหนึ่ง
‫โรคหัวใจก็เช่นกัน
‫และตอนนี้ความแม่นยำ
‫เราเคยเห็นมาก่อนแล้ว
‫และค่าเฉลี่ยมาโครนี้สั้นสำหรับค่าเฉลี่ยคือการเรียกคืนความแม่นยำเฉลี่ยและ F1 หนึ่งคะแนนระหว่างชั้นเรียนดังนั้นระหว่างสองสิ่งนี้
‫ดังนั้นค่าเฉลี่ยมหภาคจึงไม่พิจารณาความไม่สมดุลของคลาส
‫ดังนั้นหากคุณมีความไม่สมดุลของคลาส ในกรณีของเรา เราไม่มีเพราะเรามีตัวเลขที่ค่อนข้างใกล้เคียงกันสำหรับค่าที่นี่
‫สมมติว่านี่คือสองและนี่คือ 59 จากนั้นคุณจะมีความไม่สมดุลของคลาส
‫หากคุณมีความไม่สมดุลของคลาส ให้ใส่ใจกับค่าเฉลี่ยมหภาค
‫แต่สำหรับค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก เป็นการเรียกคืนความแม่นยำเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักและคะแนน F1
‫การถ่วงน้ำหนักเป็นกุญแจสำคัญระหว่างชั้นเรียน
‫การถ่วงน้ำหนักหมายความว่าแต่ละเมตริกคำนวณตามจำนวนตัวอย่างที่มีในแต่ละคลาส
‫ดังนั้นก. เค ก. เมตริกนี้จะสนับสนุนกลุ่ม e ส่วนใหญ่ กรัม ซึ่งจะมีค่าสูงเมื่อชั้นหนึ่งมีประสิทธิภาพดีกว่าชั้นอื่นเนื่องจากมีตัวอย่างมากกว่าเนื่องจากชั้นนั้นมีตัวอย่างมากกว่าและจะให้น้ำหนักที่สูงกว่า
‫ว้าย
‫นั่นเป็นคำพูดเล็กน้อย แต่คุณสามารถดูข้อมูลนี้ได้ในเอกสารรายงานการจัดหมวดหมู่
‫ดังนั้นการจำแนกประเภทรายงานสาย SRC
‫คุณยังสามารถค้นหาแต่ละเมตริกที่เราเพิ่งพูดถึงเป็นรายบุคคลได้
‫ถูกต้อง.
‫ดังนั้นหากต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติม
‫อันที่จริงเราต้องการคู่มือผู้ใช้
‫เราจะไปที่นั่น.
‫นี่จะบอกข้อมูลบางอย่างเกี่ยวกับรายงานการจัดหมวดหมู่ให้คุณทราบ
‫หากคุณต้องการค้นหาความแม่นยำมากขึ้น ให้เรียกใช้ f one และคุณสามารถค้นหาค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักแบบมาโครเหล่านี้ได้ในเอกสารประกอบเกี่ยวกับพายุหมุน
‫แต่อย่าลืมว่าเราเพิ่งพูดไปก่อนหน้านี้ว่าเมตริกเหล่านี้มีการคำนวณเฉพาะเมื่อเราดูแผนภาพการตรวจสอบไขว้ของเราซึ่งคำนวณจากการทดสอบเพียงครั้งเดียว
‫สิ่งที่เราอยากทำคือคำนวณเมตริกเหล่านี้ใหม่ แต่ด้วยการใช้การตรวจสอบข้าม ซึ่งทำให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นเล็กน้อย
‫แล้วเราจะทำได้อย่างไร?
‫อืม.
‫สิ่งที่เราอาจจะทำคือรอจนถึงวิดีโอหน้า
‫ดังนั้นการแจ้งเตือนสปอยเลอร์ในวิดีโอหน้า เราจะคำนวณเมตริกเหล่านี้โดยใช้การตรวจสอบโยง