‫In de laatste video stopten we met te zeggen dat deze statistieken precisie hebben, herinneren en F1-score
‫worden slechts berekend met behulp van één splitsing, in een poging te splitsen.
‫Dus ik heb er maar één berekend.
‫Maar waar mogelijk willen we de voorkeur geven aan kruisvalidatie.
‫Dus dat gaan we doen.
‫Laten we een kleine kop maken.
‫We zullen gaan.
‫Bereken een waarderingsmatrix met behulp van kruisvalidatie.
‫Oké, hier gaan we.
‫Om de precisie, recall en F1-score van ons model te berekenen met behulp van kruisvalidatie, zullen we deze
‫gebruiken in Code Cross Valasco.
‫Dus we hebben deze Wantirna gezien in de sectie met stopcontacten, Crossville School, en als we het hier
‫opzoeken, zoals we altijd willen doen, Crosswell School.
‫Wat zegt het?
‫Dus er is een schatting voor nodig, er is een X voor nodig, het duurt even om een school te evalueren door middel
‫van kruisvalidatie, waar we hier op willen letten, is scoren.
‫Dus als we een scorende tekenreeks Colma hebben, is een tekenreeks of score een aanroepbare objectfunctie met handtekening, die slechts
‫één enkele waarde zou moeten retourneren.
‫OK, dus dit is de parameter die we gaan gebruiken om ons model te evalueren met behulp van kruisvalidatie met verschillende
‫statistieken.
‫Dus we gaan de scorereeks wijzigen.
‫Laten we dus eens kijken dat we een nieuwe instantie van een logistisch regressiemodel hebben opgezet met ons beste type parameters.
‫Wat waren onze beste hyperemesis?
‫Dus laten we de parameters gaan controleren, want we willen een van de beste modellen opzetten die we kunnen en
‫dan kruisvalidatie gebruiken om het te evalueren.
‫GasLog Regg DOT-gebaseerde programma's.
‫Prachtig.
‫Dus nu gaan we hier een classifier maken, een nieuwe classifier maken met de beste parameters die we hebben gevonden.
‫Dus zelf is logistiek.
‫Regressie Sea Eagles, we gaan dat hier gewoon kopiëren.
‫Geweldig, oeps, ik heb de nul.
‫Dat is een heel lang nummer daar.
‫En dan roept hij weer Sova, deze parameters kunnen anders zijn als je je eigen krachtige afstemming hebt gedaan
‫en een paar betere hebt gevonden.
‫Maar dat is voor ons voorlopig genoeg.
‫Prachtig.
‫Dus nu hebben we een model gemaakt met de beste hyperemesis.
‫Laten we de Crosswell-score samen met de scoreparameter gebruiken om een aantal kruisgevalideerde statistieken te krijgen.
‫Dus wat we doen, ben ik eigenlijk vergeten.
‫Oké, hier gaan we rekenen.
‫Ja, daar gaan we.
‫Dus we willen nauwkeurigheid.
‫OK hier.
‫Kruis gevalideerde nauwkeurigheid.
‫Dus we kunnen vier cellen doen en we gaan hier.
‫Kruis gevalideerde precisie.
‫Kruis gevalideerde terugroepactie.
‫En dan kruis gevalideerd.
‫Iedereen is geweldig, dus laten we dat doen, zodat we VEAC gaan zien, wat staat voor nauwkeurigheid van
‫kruisvalidatie.
‫Eco's Crosswell-score, en we gaan het doorgeven aan onze classificatie, die we hier zojuist
‫hebben geïnstantieerd, we gaan het alle gegevens doorgeven omdat we dat nu kunnen, omdat we
‫de Crossville-score en alle Y-gegevens gebruiken , we gaan CV op vijf zetten en we gaan scoren om nauwkeurig te zijn.
‫Mooi, en dan gaan we kijken hoe Sevak eruit ziet en kunnen we de belangrijkste hiervan nemen, want onthoud, wat
‫is het gedaan?
‫Het heeft ons model geëvalueerd over vijf verschillende splitsingen, dus als we het belangrijkste ervan nemen.
‫Ik krijg de gemiddelde nauwkeurigheid over deze vijf verschillende splitsingen, dus laten we dat doen, zodat we
‫gaan.
‫Bedoel niet save eight act.
‫Prachtig.
‫Dus dat is hoe nauwkeurig daar, dus we zouden kunnen zeggen dat je eigenlijk onze waarde zou kunnen negeren en dan gaan
‫we een opslaan.
‫Mooi.
‫En laten we nu hetzelfde doen met deze andere, we gaan hierheen.
‫We kunnen de code hier gewoon kopiëren.
‫Nogmaals, je wilt niet de gewoonte krijgen om code te kopiëren, we zouden eigenlijk zo moeten werken,
‫maar we gaan gewoon door met de stoten.
‫Wat zijn we nu aan het doen.
‫En door dit te functionaliseren, bedoel ik, omdat we de hele weg relatief vergelijkbare
‫berekeningen doen, kunnen we het gewoon laten werken.
‫Dus er is een precisie die dit kan overschrijven, zodat de precisie gelijk is aan MPLX main.
‫En dan zie je het weer.
‫Prachtig, en dan zouden we hier hetzelfde kunnen doen, behalve terugroepen, wanneer we misschien een beetje lastig zijn
‫om hier in spaties te worden geplaatst als je het commando hebt.
‫Je kunt hier kleine vloeken plaatsen, dus als we dit allemaal veranderen om te herinneren hoe gelukkige dagen, kijk daar eens
‫naar, ik heb onderweg vijf vloeken terugroepen.
‫Prachtig.
‫Oh, dat is ook een mooie cross-validatie van de recall-score.
‫We zouden hetzelfde kunnen doen voor EF1.
‫Wij gaan hierheen.
‫We gaan al deze slechteriken veranderen in F1.
‫Daar gaan we.
‫We kunnen een beetje kruiden toevoegen.
‫Dus onze code is op zoek.
‫Pythonisch Prachtig.
‫Oke.
‫En dus hebben we nu al deze kruisvalidatiestatistieken over gevalideerde metrieken waar onze baas om vraagt.
‫Het is niet echt goed om hem hier in Japan te hebben.
‫En ik, net als al onze andere waardevolle stafleden in een mooi, netjes tafeltje, is onze
‫classificatiematrix.
‫Dat ziet er heel goed uit in een presentatie.
‫Weet je, dit is iets waar iemand naar kan kijken en gaan, ja, ik kan zien dat die waarde behoorlijk
‫hoog is.
‫Ik kan zien wat hier gebeurt.
‫Laten we hetzelfde doen in plaats van ze allemaal verspreid te hebben.
‫Laten we een soort grafiek of een visualisatie bekijken, zodat we onze cross-gevalideerde statistieken gaan visualiseren.
‫Dus we gaan een metriek opslaan als een dataframe, ik bedoel, ja, we hadden dit waarschijnlijk echt moeten
‫functionaliseren om mee te beginnen, maar dat klopt.
‫Soms moet je gewoon door de.
‫Ouderwetse manier en besef dan waar je fout bent gegaan en kijk hoe je het kunt verbeteren.
‫Misschien is dat een kleine uitbreiding.
‫Je zou het zelf kunnen proberen en zien hoe je een deel van wat we hier doen
‫kunt functionaliseren, misschien wat X en Y kruiselings valideren met verschillende meetwaarden en alles in een leuke kleine presentatie stoppen, alles
‫in één klap.
‫Dat zou een goede gewoonte zijn.
‫Bewaar een terugroepactie en ga dan als iemand onze favoriet wordt.
‫Prachtig.
‫We moeten een index instellen die gelijk is aan nul.
‫Mooi.
‫Nu kunnen we een plot maken, een matrix opslaan en ik heb dit eerder gedaan.
‫Spoiler alert, dus ik weet dat ik het moet transponeren.
‫BA-titel is gelijk aan kruisgevalideerde classificatiematrix.
‫En willen we een nieuwe legende, we doen niet vals.
‫Laten we eens kijken hoe dat eruit ziet.
‫Mooi.
‫We gaan hier een kleine puntkomma plaatsen.
‫Daar gaan we.
‫Dus misschien kunnen we waarschijnlijk de nummers hier toevoegen, zodat mensen precies weten wat ze zijn.
‫Maar we zien dat onze modellen het behoorlijk goed doen bij terugroepacties.
‫En nogmaals, we zouden waarschijnlijk alle kruisvalidatieresultaten kunnen toevoegen van ons willekeurige bosmodel of onze dichtstbijzijnde
‫burenclassificatie of een ander classificatiemodel dat we mogelijk hebben geprobeerd tijdens onze
‫experimenteerfase van deze experimenteerfase.
‫Het is gewoon een iteratief proces, toch?
‫Gewoon heen en weer en heen en weer hier heen.
‫Dus we zouden dat kunnen toevoegen om te horen en te zien welk model het beste presteert.
‫Maar voorlopig houden we het bij logistische regressie en dit ziet eruit als iets dat we zouden kunnen delen.
‫Dus wat hebben we nu nog?
‫Nou, laten we teruggaan naar waar we toen we opschreven wat we hebben wat we hebben afgevinkt, we alles hebben
‫afgevinkt, de dingen die onze baas vroeg, de dingen die we eerder niet wisten hoe te doen.
‫Maar nu hebben we ze in actie gezien.
‫Oh, oké, dus we hebben.
‫Cross-validatie precisie recall, yep, classificatie rapport tic risk kotick area hebben hoge Efeze
‫matrix.
‫Ja, wat we hier missen, is het belang van functies.
‫Hm.
‫Oke.
‫Laten we in de volgende video eens kijken hoe belangrijk we zijn.