‫Được chứ.
‫Vì vậy, chúng tôi có một ma trận nhầm lẫn và chúng tôi có một đường cong đá cũng như một số liệu AUC.
‫Hãy viết điều này ra.
‫Thực ra, chúng ta hãy giao tiếp với chính mình.
‫Vì vậy, bây giờ chúng ta có một đường cong đá, một ma trận bất đối xứng và nhầm lẫn.
‫Vì vậy, chúng tôi đã có một đường cong đá.
‫Một ma trận không đối xứng và nhầm lẫn.
‫Hãy nhận một báo cáo phân loại cũng như.
‫Đã xác thực chéo.
‫Đây là một chìa khóa ở đây.
‫Thu hồi chính xác được xác nhận chéo và f một điểm.
‫Xinh đẹp.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi muốn có một báo cáo phân loại, chúng tôi đã nhập hàm vào đó, vì vậy chúng tôi có thể làm điều đó.
‫Chúng tôi đi in báo cáo phân loại.
‫Giờ đây, Báo cáo phân loại sẽ cung cấp cho chúng ta sự thu hồi chính xác và f một điểm.
‫Nhưng chúng ta hãy xem nó báo cáo phân loại đầu tiên.
‫Chúng tôi có thể tìm thấy nó.
‫Tôi đang vượt qua nó.
‫Tại sao phải kiểm tra và tại sao?
‫Dự đoán bùng nổ.
‫Điều này đã cho chúng ta mọi thứ mà chúng ta cần, phải không?
‫Tất nhiên.
‫Thu hồi chính xác đã được xác nhận, điểm tốt.
‫Chà, không hẳn vậy.
‫Lý do là vì báo cáo phân loại này.
‫Và nó đã được lan truyền trên Y.
‫Nó chỉ được thực hiện trên một tập dữ liệu thử nghiệm.
‫Vì vậy, chúng tôi đã có một báo cáo phân loại.
‫Nó được tìm thấy bởi cái này.
‫Và chúng ta có thể nói điều đó bằng cách quay lại nơi chúng ta đã đưa ra dự đoán.
‫Vì vậy, chúng tôi chỉ đưa ra dự đoán trên tập dữ liệu thử nghiệm.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi quay trở lại, chúng tôi chỉ đưa ra dự đoán ở đây.
‫Vì vậy, những gì chúng ta cần làm là một điểm xác nhận chéo của việc thu hồi độ chính xác và f một, là các giá trị.
‫Đó là chúng tôi có ở đây, thu hồi chính xác và f một.
‫Bây giờ, anh ấy có thể đang nhìn vào điều này, hmm.
‫Daniels nói với tôi rằng chúng ta cần phải xác thực tính năng thu hồi chính xác và F1.
‫Vẫn không chắc chắn chính xác.
‫Tôi đã quên những gì đang thực sự diễn ra ở đây, nhưng không sao cả.
‫Hãy làm mới những gì đang xảy ra.
‫Chúng tôi có độ chính xác.
‫Vì vậy, độ chính xác cho biết tỷ lệ ID dương.
‫Vì vậy a. k. một mô hình dự đoán lớp một bị bệnh tim, điều này thực sự đúng.
‫Vì vậy, một mô hình không tạo ra kết quả dương tính giả.
‫Đúng.
‫Vì vậy, một dương tính giả ở đây là dương tính sai được dự đoán khi nó được cho là bằng không.
‫Mô hình dự đoán không có mô hình nào trong số này có độ chính xác là 1. 0.
‫Được rồi.
‫Vì vậy, đó là độ chính xác.
‫Bây giờ, việc thu hồi cho biết tỷ lệ các mặt tích cực thực tế.
‫Đã được phân loại theo nhiệt lượng.
‫Vì vậy, một mô hình không tạo ra âm tính giả sẽ bị thu hồi một mô hình.
‫Vì vậy, một mô hình không tạo ra âm tính giả.
‫Vì vậy, hãy nhớ rằng, âm sai là khi mô hình dự đoán số 0 trong phân loại nhị phân, dự đoán số 0
‫ở nơi mà nó đáng lẽ phải dự đoán.
‫Vì vậy, một mô hình có số 0 trong ô này sẽ có một số thu hồi và một mô hình có độ chính xác là một
‫sẽ có một số không trong ô này.
‫Vì vậy, nếu mô hình của chúng tôi là hoàn hảo, cả hai đều sẽ là số không và độ chính xác và thu hồi của chúng tôi sẽ
‫là 1. 0.
‫Và bây giờ f one là sự kết hợp của độ chính xác và độ thu hồi.
‫Vì vậy, nếu mô hình của chúng tôi là hoàn hảo và có độ thu hồi chính xác, điểm số là 1. 0 F một cũng sẽ là 1. 0.
‫Bây giờ hỗ trợ.
‫Hỗ trợ là số lượng mẫu mà mỗi chỉ số đã được tính toán trong tập dữ liệu thử nghiệm của chúng tôi.
‫Có 29 mẫu có giá trị bằng 0 và 32 mẫu có giá trị là một.
‫Bệnh tim cũng vậy.
‫Và bây giờ là độ chính xác.
‫Chúng tôi đã thấy điều đó trước đây.
‫Và trung bình vĩ mô, đây là viết tắt của trung bình là thu hồi độ chính xác trung bình và F1 một điểm giữa các lớp
‫như vậy giữa hai lớp này.
‫Vì vậy, mức trung bình vĩ mô không tính đến sự mất cân bằng giai cấp.
‫Vì vậy, nếu bạn có sự mất cân bằng lớp, trong trường hợp của chúng tôi là không vì chúng tôi có các số tương đối giống nhau cho các giá trị
‫ở đây.
‫Vì vậy, ví dụ, đây là hai và đây là 59, sau đó bạn sẽ có sự mất cân bằng trong lớp.
‫Nếu bạn thực sự có sự mất cân bằng giữa các lớp, hãy chú ý đến mức trung bình vĩ mô.
‫Nhưng đối với mức trung bình có trọng số là thu hồi độ chính xác trung bình có trọng số và điểm F1.
‫Vì vậy, trọng số là một khóa ở đây giữa các lớp.
‫Vì vậy, trọng số có nghĩa là mỗi số liệu được tính toán tương ứng với số lượng mẫu có trong mỗi lớp.
‫Vì vậy a. k. một. số liệu này sẽ ưu tiên cho tầng lớp đa số e. g. đây sẽ là một giá trị
‫cao khi một lớp tốt hơn lớp khác do có nhiều mẫu hơn vì lớp đó có nhiều mẫu hơn và nó sẽ có trọng lượng
‫cao hơn.
‫Chà.
‫Điều đó hơi khó nghe, nhưng bạn có thể tra cứu thông tin này trong tài liệu báo cáo phân loại.
‫Vì vậy báo cáo phân loại SRC dòng.
‫Bạn cũng có thể tra cứu từng chỉ số mà chúng tôi vừa đề cập riêng lẻ.
‫Đúng.
‫Vì vậy, nếu bạn muốn tìm hiểu thêm.
‫Trên thực tế, chúng tôi muốn hướng dẫn sử dụng.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Điều này sẽ cho bạn biết một số thông tin về báo cáo phân loại.
‫Nếu bạn muốn tìm kiếm độ chính xác cao hơn, hãy nhớ lại f một và bạn có thể tra cứu các điểm trung bình có trọng số trung
‫bình vĩ mô này trong tài liệu về lốc xoáy.
‫Nhưng hãy nhớ rằng, chúng tôi vừa nói trước rằng những chỉ số này ở đây chỉ được tính toán nếu chúng ta nhìn vào sơ đồ xác thực chéo
‫của chúng tôi chỉ được tính trên một phần tách thử nghiệm.
‫Vì vậy, những gì chúng tôi muốn làm là tính toán lại các chỉ số này, nhưng với việc sử dụng xác thực chéo, điều này làm cho
‫chúng mạnh mẽ hơn một chút.
‫Vì vậy, làm thế nào chúng ta có thể làm điều đó?
‫Hừ!
‫Những gì chúng tôi có thể làm là đợi cho đến video tiếp theo.
‫Vì vậy, cảnh báo spoiler trong video tiếp theo, chúng tôi sẽ tính toán các chỉ số này ở đây bằng cách sử dụng xác thực chéo.