‫Dans la dernière vidéo, nous nous sommes arrêtés en disant que ces métriques ont une précision, le rappel et
‫le score F1 ne sont calculés qu'à l'aide d'une division, en essayant de diviser.
‫Je n'ai donc calculé qu'en utilisant un.
‫Mais nous voulons préférer utiliser la validation croisée lorsque cela est possible.
‫C'est donc ce que nous allons faire.
‫Faisons un petit cap.
‫Nous irons.
‫Calculer une matrice de valorisation à l'aide de la validation croisée.
‫D'accord, on y va.
‫Pour calculer la précision, le rappel et le score F1 de notre modèle en utilisant la validation croisée et pour ce faire, nous
‫utiliserons celui-ci dans Code Cross Valasco.
‫Nous avons donc vu ce Wantirna dans la section de prise de courant, l'école Crossville, et si nous le cherchons
‫ici, comme nous voulons toujours le faire, l'école Crosswell.
‫Qu'est-ce qu'il dit?
‫Donc ça prend une estimation, ça prend un X, ça prend du temps pour évaluer une école par validation croisée, la chose
‫à laquelle nous voulons faire attention ici c'est la notation.
‫Donc, si nous avons une chaîne de notation Colma, une chaîne ou un score est une fonction objet appelable avec signature, qui
‫ne devrait renvoyer qu'une seule valeur.
‫OK, c'est donc le paramètre que nous allons utiliser pour évaluer notre modèle en utilisant la validation croisée avec différentes
‫métriques.
‫Nous allons donc changer la chaîne de notation.
‫Voyons donc que nous avons configuré une nouvelle instance de modèle de régression logistique avec notre meilleur type de paramètres.
‫Quelles ont été nos meilleures hyperémèses ?
‫Allons donc vérifier les paramètres car nous voulons mettre en place l'un des meilleurs modèles possibles, puis utiliser
‫une validation croisée dessus pour l'évaluer.
‫Programmes basés sur le DOT GasLog Regg.
‫Merveilleux.
‫Alors maintenant, nous allons créer un classificateur ici, créer un nouveau classificateur avec les meilleurs paramètres que nous avons trouvés.
‫Donc, soi est égal à la logistique.
‫Regression Sea Eagles, nous allons simplement copier cela ici.
‫Merveilleux, oups, j'ai le zéro.
‫C'est un très long nombre là.
‫Et puis Sova qu'il appelle à nouveau, ces paramètres pourraient être différents si vous avez fait votre propre harmonisation à haute
‫puissance et en avez trouvé de meilleurs.
‫Mais ça ira pour nous pour le moment.
‫Merveilleux.
‫Nous avons donc maintenant instancié un modèle avec la meilleure hyperémèse.
‫Utilisons le score Crosswell avec le paramètre de notation pour obtenir des métriques validées croisées.
‫Alors ce que nous faisons, je l'ai oublié.
‫OK, ici, nous allons calculer.
‫Oui, on y va.
‫Nous voulons donc de la précision.
‫OK ici.
‫Précision validée croisée.
‫Donc, nous pourrions faire quatre cellules et nous allons ici.
‫Précision validée croisée.
‫Rappel à validation croisée.
‫Et puis croix validée.
‫Tout le monde est merveilleux, alors faisons-le pour voir VEAC, qui signifie précision de validation
‫croisée.
‫Le score de Crosswell d'Eco, et nous allons lui transmettre notre classificateur, que nous venons d'instancier
‫ici, nous allons lui transmettre toutes les données parce que nous le pouvons maintenant, car nous utilisons le
‫score de Crossville et toutes les données Y , nous allons définir le CV sur cinq et nous allons définir la notation sur la précision.
‫Magnifique, et ensuite nous allons voir à quoi ressemble Sevak et nous pouvons en prendre l'essentiel parce que rappelez-vous, qu'est-ce que
‫c'est fait ?
‫Il a évalué notre modèle sur cinq divisions différentes, donc si nous en prenons l'essentiel.
‫Je vais obtenir la précision moyenne sur ces cinq divisions différentes, alors faisons-le et
‫allons-y.
‫Ne veut pas dire sauver huit actes.
‫Merveilleux.
‫C'est donc la précision là-bas, donc nous pourrions dire qu'en fait, vous pourriez simplement écraser notre valeur et ensuite nous
‫allons enregistrer a.
‫Beau.
‫Et maintenant faisons de même avec ces autres, nous allons y aller.
‫Nous pourrions simplement copier le code ici.
‫Encore une fois, vous ne voulez pas prendre l'habitude de copier du code, nous devrions vraiment fonctionner comme ça, mais
‫nous allons simplement continuer à rouler avec les poinçons.
‫Ce que nous faisons maintenant.
‫Et par fonctionnalisé cela, je veux dire, parce que nous faisons des calculs relativement similaires
‫tout au long, nous pourrions simplement le faire fonctionner.
‫Il y a donc une précision qui pourrait remplacer cette précision pour être égale à MPLX main.
‫Et puis le revoir.
‫Merveilleux, et puis nous pourrions faire la même chose ici, sauf pour le rappel, alors que nous pourrions être
‫un peu délicats à mettre des espaces ici lorsque vous maintenez le commandement.
‫Vous pouvez mettre de petites malédictions ici, donc si nous changeons simplement tout cela pour nous rappeler à quel point les jours
‫heureux, regardez ça, j'ai cinq malédictions en mouvement.
‫Merveilleux.
‫Oh, c'est aussi une belle validation croisée du score de rappel.
‫Nous pourrions faire la même chose pour EF1.
‫Nous allons ici.
‫Nous allons changer tous ces mauvais garçons en F1.
‫On y va.
‫On pourrait mettre un peu de piment.
‫Donc notre code est à la recherche.
‫Pythonic Merveilleux.
‫Très bien.
‫Et maintenant, nous avons toutes ces métriques de validation croisée à travers les métriques validées que notre patron demande.
‫Ce n'est pas vraiment bien de l'avoir ici assis au Japon.
‫Et moi, comme tous nos autres précieux membres du personnel dans une jolie petite table bien rangée, est notre matrice de
‫classification.
‫Cela a l'air vraiment bien dans une présentation.
‫Vous savez, c'est quelque chose que quelqu'un pourrait regarder et partir, oui, je peux voir que la valeur est
‫assez élevée.
‫Je peux voir ce qui se passe ici.
‫Faisons de même plutôt que de simplement les étaler tous.
‫Entrons dans une sorte de graphique ou une visualisation afin de visualiser nos métriques validées croisées.
‫Nous allons donc créer une métrique de sauvegarde en tant que cadre de données, je veux dire, oui, nous aurions probablement
‫vraiment dû fonctionnaliser cela pour commencer, mais c'est vrai.
‫Parfois, il suffit de passer par le.
‫À l'ancienne, puis réalisez où vous vous êtes trompé et voyez comment vous pourriez vous améliorer.
‫C'est peut-être une petite extension.
‫Vous pouvez essayer vous-même et voir comment vous pouvez fonctionnaliser une partie de ce que nous faisons ici, peut-être simplement
‫valider par croisement X et Y en utilisant différentes métriques et mettre le tout dans une jolie petite présentation, le tout en
‫un seul coup.
‫Ce serait une bonne pratique.
‫Enregistrez un rappel et partez si l'un d'eux doit être notre f one.
‫Merveilleux.
‫Nous devons définir un indice égal à zéro.
‫Beau.
‫Maintenant, nous pouvons créer un tracé, enregistrer une matrice, et je l'ai déjà fait.
‫Alerte spoil, donc je sais que je dois le transposer.
‫Le titre du BA correspond à la matrice de classification à validation croisée.
‫Et voulons-nous une nouvelle légende, nous ne mentons pas.
‫Voyons à quoi cela ressemble.
‫Beau.
‫Nous allons mettre un petit point-virgule ici.
‫On y va.
‫Alors peut-être que nous pourrions probablement ajouter, comme, les chiffres ici pour que les gens sachent exactement ce qu'ils sont.
‫Mais nous voyons nos modèles se débrouiller plutôt bien lors du rappel.
‫Et encore une fois, nous pourrions probablement ajouter tous les résultats de validation croisée de notre modèle de forêt aléatoire ou de notre classificateur
‫de voisins les plus proches ou de tout autre modèle de classification que nous avons pu essayer lors de
‫notre phase d'expérimentation de cette phase d'expérimentation.
‫C'est juste un processus itératif, non ?
‫Je fais juste des allers-retours et des allers-retours ici.
‫Nous pourrions donc ajouter cela pour entendre et voir quel modèle fonctionne le mieux.
‫Mais pour l'instant, nous nous en tenons à la régression logistique et cela ressemble à quelque chose que nous pourrions partager.
‫Alors que nous reste-t-il maintenant ?
‫Eh bien, revenons à l'endroit où nous avons noté ce que nous avons coché, avons-nous tout coché,
‫les choses que notre patron demandait, les choses que nous ne savions pas faire auparavant.
‫Mais maintenant, nous les avons vus en action.
‫Oh, d'accord, donc nous avons.
‫Rappel de précision de validation croisée, oui, la zone de rapport de classification tic risc kotick a une matrice éphésienne
‫élevée.
‫Oui, ce qui nous manque ici, c'est l'importance des fonctionnalités.
‫Hmm.
‫Très bien.
‫Eh bien, voyons comment nous présentons l'importance dans la prochaine vidéo.