‫في الفيديو الأخير توقفنا عن القول بأن هذه المقاييس هنا ، الاستدعاء الدقيق
‫ودرجة F1 يتم حسابها فقط باستخدام تقسيم اختبار قطار منفصل بحيث يتم حسابه باستخدام واحد فقط ، لكننا نريد استخدام التحقق المتقاطع
‫حيثما أمكن ذلك.
‫لذلك هذا ما سنفعله.
‫دعونا نجعل العنوان قليلا.
‫سوف نذهب.
‫احسب مقاييس التقييم باستخدام التحقق المتبادل.
‫حسنًا ، ها نحن ذاهبون.
‫لحساب الاستدعاء الدقيق و درجة واحدة من نموذجنا باستخدام التحقق المتقاطع.
‫وللقيام بذلك ، سنستخدمني.
‫ضع هذا في رمز نقاط العلة المتقاطعة.
‫لذلك رأينا هذا في قسم التعلم في مأخذ التوصيل ، نقاط العلة المتقاطعة.
‫وإذا بحثنا عنها هنا لأننا نريد دائمًا فعل ذلك عبر حرف العلة.
‫ماذا تقول؟
‫لذلك يأخذ تقديرًا ، يأخذ X ، يأخذ Y ، تقييم النتيجة عن طريق التحقق من الصحة.
‫الشيء الذي نريد الانتباه إليه هنا هو التسجيل.
‫لذلك إذا انتقلنا إلى سلسلة تسجيل النقاط ، فقم باستدعاء سلسلة أو درجة دالة الكائن القابلة للاستدعاء الخاصة بنا مع التوقيع
‫، والتي يجب أن تُرجع قيمة واحدة فقط.
‫حسنًا ، هذه هي المعلمة التي سنستخدمها لتقييم نموذجنا باستخدام التحقق المتقاطع مع مقاييس
‫مختلفة.
‫لذلك سنقوم بتغيير سلسلة التسجيل.
‫لذلك دعونا نرى أننا سنقوم بإعداد مثيل نموذج انحدار لوجيستي جديد مع أفضل أنواع المعلمات لدينا.
‫ما هي أفضل أنواع المعلمات لدينا؟
‫لذلك دعنا نتحقق من أفضل معلمات التشعب لأننا نريد إعداد أحد أفضل النماذج التي يمكننا استخدامها ثم
‫استخدام التحقق المتقاطع عليها لتقييمها.
‫جيس لوج تلاعب هو أفضل المعلمات.
‫رائع.
‫سنقوم الآن بإنشاء مصنف ، اذهب هنا ، وأنشئ مصنفًا جديدًا بأفضل المعلمات التي وجدناها.
‫لذا فإن CLF يساوي اللوجستية.
‫انظر الانحدار يساوي.
‫هل ستقوم بنسخ ذلك هنا؟
‫رائع.
‫أُووبس.
‫لقد نسيت الصفر.
‫هذا رقم طويل جدًا هناك.
‫ثم حل ، كما دعا.
‫الآن ، مرة أخرى ، قد تكون هذه المعلمات مختلفة إذا كنت قد أجريت ضبطًا عاليًا للمعلمات الخاصة بك ووجدت
‫بعضًا أفضل منها.
‫لكن هذا سيفي بالغرض بالنسبة لنا في الوقت الحالي.
‫رائع.
‫لذلك قمنا الآن بإنشاء مثيل للنموذج باستخدام أفضل المعلمات العالية.
‫دعنا نستخدم نقاط العلة المتقاطعة مع معلمة التسجيل للحصول على بعض المقاييس التي تم التحقق من صحتها.
‫لذلك ما سنفعله ، لقد نسيت بالفعل.
‫اذهب الى هنا.
‫سنقوم بالحساب.
‫نعم ، ها نحن ذا.
‫لذلك نريد الدقة.
‫اذهب الى هنا.
‫عبر التحقق من صحة الدقة.
‫لذلك قد نقوم بعمل أربع خلايا ونذهب هنا عبر الدقة التي تم التحقق منها.
‫عبر استدعاء التحقق من صحتها.
‫ثم عبر التحقق من صحتها.
‫إذا كان أحد.
‫سكوت رائع.
‫لذلك دعونا نفعل ذلك.
‫لذلك سنذهب إلى CVAC ، والتي تعني دقة التحقق المتقاطع.
‫يساوي نقاط العلة المتقاطعة وسنقوم بتمريرها من المصنف ، والذي قمنا بتكوينه هنا للتو.
‫سنقوم بتمريرها جميع بيانات X لأننا نستطيع الآن ، لأننا نستخدم نقاط
‫العلة المتقاطعة وجميع بيانات Y ، سنقوم بتعيين السيرة الذاتية على خمسة وسنقوم بتعيين النتيجة إلى كن دقيقا.
‫جميلة.
‫ثم سنقوم بفحص شكل CB Ark ويمكننا أخذ الجزء الرئيسي من هذا لأن تذكر ، ما الذي
‫فعله؟
‫تم تقييم نموذجنا على خمسة أقسام مختلفة.
‫لذلك إذا أخذنا معنى ذلك.
‫الصحيح.
‫سيحصل هذا على متوسط الدقة عبر هذه الأقسام الخمسة المختلفة.
‫لذلك دعونا نفعل ذلك.
‫لذلك نذهب MP dot main باستثناء a.
‫رائع.
‫هذا هو مدى الدقة هناك.
‫لذلك يمكننا حفظ ذلك.
‫في الواقع ، قد تتجاوز قيمتنا فقط ثم سنقوم بحفظ ملف.
‫جميلة.
‫والآن دعونا نفعل الشيء نفسه مع هؤلاء الآخرين.
‫سنذهب هنا.
‫يمكننا فقط نسخ الكود هنا.
‫مرة أخرى ، لا تريد التعود على نسخ الكود.
‫يجب أن نعمل بهذه الطريقة حقًا ، لكننا سنستمر في التعامل مع اللكمات.
‫ما نقوم به الآن وبالدالة هو ما أعنيه ، لأننا نقوم بحسابات متشابهة
‫نسبيًا طوال الطريق ، يمكننا فقط أن نجعلها دالة ، لذلك قد تتجاوز الدقة
‫هذا الأمر لتصبح الدقة تساوي متوسط MP.
‫ثم انظر مرة أخرى.
‫رائع.
‫وبعد ذلك يمكننا فعل الشيء نفسه هنا ، باستثناء الاسترجاع.
‫ما قد نفعله هو أن يكون من الصعب بعض الشيء وضع مسافات هنا عندما تكون في وضع زمام القيادة.
‫يمكنك وضع الشتائم الصغيرة هنا.
‫لذلك إذا غيرنا كل هذا لنتذكره.
‫ها!
‫ايام سعيدة.
‫انظر إلى ذلك.
‫تلقيت خمس لعنات أثناء الاستدعاء.
‫رائع.
‫أوه ، هذه نتيجة استدعاء جيدة.
‫عبر التحقق من صحتها كذلك.
‫قد نفعل الشيء نفسه بالنسبة لـ EF one.
‫نذهب هنا ، سنقوم بتغيير كل هؤلاء الأولاد السيئين إلى واحد.
‫هناك نذهب.
‫قد نضع القليل من التوابل هنا ، لذا فإن شفرتنا تبدو متعددة الألحان.
‫رائع.
‫حسنا.
‫والآن لدينا كل مقاييس التحقق المتقاطع هذه أو المقاييس المتقاطعة التي يطلبها
‫رئيسنا.
‫ليس من الجيد حقًا أن تجلس هنا في دفتر Jupyter مثل جميع موظفينا القيمين
‫الآخرين في طاولة صغيرة لطيفة وأنيقة.
‫هناك مصفوفة تصنيف لدينا تبدو جيدة حقًا في العرض التقديمي.
‫كما تعلمون ، هذا شيء يمكن لأي شخص أن ينظر إليه ويذهب ، نعم ، أستطيع أن أرى أن القيمة
‫عالية جدًا.
‫أستطيع أن أرى ما يحدث هنا.
‫لنفعل الشيء نفسه.
‫بدلاً من مجرد انتشارهم جميعًا.
‫دعونا نضعها في رسم بياني من نوع ما أو تصور.
‫لذلك نذهب لتصور مقاييسنا المتقاطعة التي تم التحقق من صحتها.
‫لذلك سنقوم بإنشاء Save a Matrix كإطار بيانات.
‫أعني ، نعم ، ربما كان علينا حقًا تفعيل هذا في البداية ، لكن هذا صحيح.
‫في بعض الأحيان عليك فقط المرور من خلال.
‫الطريقة القديمة ثم أدرك أين أخطأت وانظر كيف يمكنك تحسينها.
‫ربما هذا امتداد بسيط.
‫يمكنك أن تجرب نفسك وترى كيف يمكنك العمل.
‫بعض ما نقوم به هنا ، ربما يقوم فقط بالتحقق من صحة X و Y باستخدام مقاييس مختلفة ويضع
‫كل ذلك في عرض تقديمي صغير لطيف كل ذلك في ضربة واحدة.
‫سيكون ذلك ممارسة جيدة.
‫حفظ استدعاء.
‫ثم ننتقل إلى f واحد ستكون سيرتنا الذاتية f واحدة.
‫رائع.
‫نحتاج إلى تعيين مؤشر يساوي صفرًا.
‫منظر ، أوه ، إذن يمكننا إنشاء قطعة ، وحفظ مصفوفة.
‫الآن فعلت هذا من قبل.
‫تنبيه المفسد ، لذلك أعلم أنني بحاجة إلى تبديله.
‫عنوان الشريط يساوي مصفوفة تصنيف تم التحقق من صحتها.
‫وهل نريد أسطورة جديدة لا نخطئ.
‫دعونا نرى كيف يبدو ذلك.
‫جميلة.
‫سنضع هنا فاصلة منقوطة صغيرة.
‫هناك نذهب.
‫لذلك ربما يمكننا على الأرجح إضافة ، مثل ، الأرقام الموجودة هنا حتى يعرف الناس ما هي عليه بالضبط.
‫لكننا نرى أن نموذجنا يعمل بشكل جيد عند الاسترجاع.
‫ومرة أخرى ، يمكننا على الأرجح إضافة نتائج التحقق المتبادل من نموذج الغابة العشوائية الخاص
‫بنا أو مُصنف أقرب جيران K أو أي نموذج تصنيف آخر ربما جربناه خلال مرحلة التجربة.
‫تذكر أن مرحلة التجريب هذه مجرد عملية تكرارية ، أليس كذلك؟
‫فقط أذهب ذهابًا وإيابًا ثم ذهابًا وإيابًا من هنا.
‫لذا يمكننا إضافة ذلك إلى هنا ومعرفة النموذج الأفضل أداءً.
‫لكن في الوقت الحالي نحن نتمسك بالانحدار اللوجستي وهذا يبدو وكأنه شيء يمكننا مشاركته.
‫إذن ماذا تركنا الآن؟
‫حسنًا ، دعنا ننتقل للخلف إلى حيث وضعنا ما وضعناه.
‫هل قمنا بوضع علامة على كل شيء؟
‫الأشياء التي كان رئيسنا يطلبها ، الأشياء التي لم نكن نعرف كيف نفعلها من قبل.
‫لكن الآن رأيناهم في العمل.
‫قف.
‫حسنا.
‫لذلك لدينا.
‫الدقة المتصالبة استدعاء نعم.
‫تقرير التصنيف منطقة منحنى tic rc تحت مصفوفة ارتباك المنحنى.
‫نعم.
‫الشيء الذي نفتقده هنا هو أهمية الميزة.
‫همم.
‫حسنًا ، حسنًا ، لنرى كيف نبرز الأهمية في الفيديو التالي.