‫Tamam.
‫Dolayısıyla bir karışıklık matrisimiz ve bir kaya eğrimizin yanı sıra bir AUC metriğimiz var.
‫Şunu yazalım.
‫Aslında, kendimizle iletişim kuralım.
‫Şimdi elimizde bir kaya eğrisi, bir asimetrik ve bir karışıklık matrisi var.
‫Yani bir kaya eğrimiz var.
‫Bir asimetrik ve bir karışıklık matrisi.
‫Bir sınıflandırma raporu da alalım.
‫Çapraz onaylandı.
‫Bu, buradaki kilit noktadır.
‫Çapraz doğrulamalı hassasiyet geri çağırma ve f bir puanı.
‫Çok güzel.
‫Dolayısıyla, bir sınıflandırma raporu istiyorsak, işlevi zaten oraya aktarmıştık, böylece bunu yapabiliriz.
‫Sınıflandırma raporunu yazdırıyoruz.
‫Şimdi Sınıflandırma Raporu bize hassasiyet geri çağırma ve f bir puanı verecek.
‫Ama önce sınıflandırma raporunu görelim.
‫Onu bulabiliriz.
‫Ben pas geçiyorum.
‫Neden test ve neden?
‫Preds Boom.
‫Bu bize ihtiyacımız olan her şeyi verdi, değil mi?
‫Tabii ki.
‫Onaylanmış hassasiyet geri çağırma, iyi puan.
‫Pek sayılmaz.
‫Bunun nedeni, bu sınıflandırma raporudur.
‫Ve Y spreadlerindeydi.
‫Sadece bir dizi test verisi üzerinde yapılıyor.
‫Elimizde bir sınıflandırma raporu var.
‫Bu tarafından bulundu.
‫Bunu da tahminlerde bulunduğumuz yere geri dönerek anlayabiliriz.
‫Bu yüzden sadece test veri seti üzerinde tahminler yaptık.
‫Yani eğer geri dönersek, burada sadece tahminlerde bulunduk.
‫Bu yüzden yapmamız gereken şey, hassasiyet geri çağırma ve f bir çapraz doğrulama puanıdır.
‫Elimizdeki, hassas geri çağırma ve f bir.
‫Şimdi, buna bakıp "hmm" diyor olabilir.
‫Daniels bana hassasiyet geri çağırma ve F1'i çapraz doğrulamamız gerektiğini söylüyor.
‫Hala tam olarak emin değilim.
‫Burada gerçekte neler olduğunu unutmuş gibiyim ama sorun değil.
‫Neler olduğuna dair bir bilgi alalım.
‫Hassasiyetimiz var.
‫Dolayısıyla kesinlik, pozitif kimlik oranını gösterir.
‫Yani bir. k. a modeli birinci sınıfın kalp hastası olduğunu öngörmektedir ki bu aslında doğrudur.
‫Yani yanlış pozitif üretmeyen bir model.
‫Doğru.
‫Yani burada yanlış pozitif, sıfır olması gerekirken bir olarak tahmin edilen yanlış pozitiftir.
‫Bunların hiçbirini tahmin etmeyen bir modelin hassasiyeti 1'dir. 0.
‫Tamam.
‫Yani bu hassasiyet.
‫Şimdi, geri çağırma gerçek pozitiflerin oranını gösterir.
‫Ki bunlar kalorik olarak sınıflandırılmıştır.
‫Yani hiç yanlış negatif üretmeyen bir modelin geri çağırma değeri birdir.
‫Yani yanlış negatif üretmeyen bir model.
‫Unutmayın, yanlış negatif, modelin ikili bir sınıflandırmada sıfır tahmin ettiği, bir tahmin etmesi gereken
‫yerde sıfır tahmin ettiği durumdur.
‫Dolayısıyla, bu kutuda sıfır olan bir modelin geri çağırma değeri bir ve hassasiyeti bir olan bir modelin
‫bu kutuda sıfır olacaktır.
‫Dolayısıyla, modelimiz mükemmel olsaydı, bunların her ikisi de sıfır olurdu ve hassasiyetimiz ve geri çağırmamızın her ikisi de
‫1 olurdu. 0.
‫Ve şimdi f bir, hassasiyet ve geri çağırmanın bir kombinasyonudur.
‫Yani modelimiz mükemmel olsaydı ve hassas geri çağırma skoru 1 olsaydı. 0 F bir de 1 olacaktır. 0.
‫Şimdi destek.
‫Destek, test veri setimizde her bir metriğin hesaplandığı örnek sayısıdır.
‫Sıfır değerine sahip 29 örnek ve bir değerine sahip 32 örnek vardır.
‫Kalp hastalığı da öyle.
‫Ve şimdi de doğruluk.
‫Bunu daha önce de gördük.
‫Ve makro ortalama, bu ortalamanın kısaltmasıdır, sınıflar arasındaki ortalama hassasiyet geri çağırma ve F1 bir puandır,
‫yani bu ikisi arasındadır.
‫Yani makro ortalama sınıf dengesizliğini hesaba katmıyor.
‫Dolayısıyla, sınıf dengesizlikleri varsa, bizim durumumuzda yok çünkü buradaki değerler için nispeten benzer rakamlara sahibiz.
‫Örneğin, bu iki ve bu 59 diyelim, o zaman sınıf dengesizliklerine sahip olursunuz.
‫Sınıf dengesizlikleriniz varsa, makro ortalamaya dikkat edin.
‫Ancak ağırlıklı ortalama için ağırlıklı ortalama hassasiyet geri çağırma ve F1 puanıdır.
‫Yani burada ağırlık sınıflar arasında bir anahtardır.
‫Yani ağırlıklandırılmış, her bir metriğin her bir sınıfta kaç örnek olduğuna göre hesaplandığı anlamına gelir.
‫Yani bir. k. a. bu ölçüt çoğunluk sınıfı e'yi destekleyecektir. g. Bir sınıf daha fazla örneğe sahip olduğu
‫için diğerinden daha iyi performans gösterdiğinde bu yüksek bir değer olacaktır çünkü o sınıf daha fazla örneğe sahiptir ve ona daha yüksek bir ağırlık verilecektir.
‫Vay be.
‫Bu biraz uzun oldu ama bu bilgiyi sınıflandırma raporu belgelerinde bulabilirsiniz.
‫Yani Sınıflandırma raporu SRC hattı.
‫Az önce ele aldığımız metriklerin her birine ayrı ayrı da bakabilirsiniz.
‫Doğru.
‫Eğer daha fazlasını öğrenmek istiyorsan.
‫Aslında biz kullanım kılavuzunu istiyoruz.
‫İşte oldu.
‫Bu size sınıflandırma raporu hakkında bazı bilgiler verecektir.
‫Daha fazla hassasiyet aramak istiyorsanız, recall f one ve cyclone belgelerinde bu makro ortalama ağırlıklı
‫ortalamaya bakabilirsiniz.
‫Ancak unutmayın, az önce buradaki metriklerin yalnızca çapraz doğrulama diyagramımıza bakarsak yalnızca bir test
‫bölünmesi üzerinde hesaplandığını söylemiştik.
‫Bu yüzden yapmak istediğimiz şey, bu metrikleri yeniden hesaplamak, ancak çapraz doğrulama kullanarak onları biraz daha
‫sağlam hale getirmek.
‫Peki bunu nasıl yapabiliriz?
‫Hmm.
‫Yapabileceğimiz şey bir sonraki videoya kadar beklemek.
‫Bir sonraki videoda spoiler uyarısı verelim, bu metrikleri çapraz doğrulama kullanarak hesaplayacağız.