‫Im letzten Video haben wir aufgehört zu sagen, dass diese Metriken Präzision haben, Recall und
‫F1-Score werden nur mit einem Split berechnet, der versucht zu splitten.
‫Also habe ich nur mit einem gerechnet.
‫Wir möchten jedoch nach Möglichkeit die Kreuzvalidierung bevorzugen.
‫Das werden wir also tun.
‫Machen wir eine kleine Überschrift.
‫Wir werden gehen.
‫Berechnen Sie eine Bewertungsmatrix mittels Kreuzvalidierung.
‫Alles klar, los geht's.
‫Um Präzision, Recall und F1-Score unseres Modells mit Kreuzvalidierung zu berechnen, verwenden wir dieses
‫in Code Cross Valasco.
‫Also haben wir diesen Wantirna in der Socket Line-Sektion, Crossville School, gesehen, und wenn wir hier nachschlagen,
‫wie wir es immer Crosswell School tun wollen.
‫Was sagt es?
‫Es braucht also eine Schätzung, es braucht ein X, es dauert eine Weile, eine Schule durch Kreuzvalidierung zu bewerten,
‫worauf wir hier achten möchten, ist das Scoring.
‫Wenn wir also einen Scoring-String Colma erhalten haben, ist ein String oder ein Score eine aufrufbare Objektfunktion mit Signatur, die
‫nur einen einzelnen Wert zurückgeben sollte.
‫OK, dies ist der Parameter, den wir verwenden werden, um unser Modell durch Kreuzvalidierung mit verschiedenen Metriken zu
‫bewerten.
‫Also werden wir die Scoring-Zeichenfolge ändern.
‫Sehen wir uns also an, dass wir eine neue Instanz des logistischen Regressionsmodells mit unserem besten Parametertyp eingerichtet haben.
‫Was waren unsere besten Hyperemesis?
‫Lassen Sie uns also die Parameter überprüfen, da wir eines der besten Modelle einrichten möchten, die wir können, und dann
‫eine Kreuzvalidierung verwenden, um es zu bewerten.
‫GasLog Regg DOT-basierte Programme.
‫Wunderbar.
‫Jetzt erstellen wir hier einen Klassifikator, erstellen einen neuen Klassifikator mit den besten Parametern, die wir gefunden haben.
‫Selbst gleich Logistik.
‫Regression Sea Eagles, wir werden das hier einfach kopieren.
‫Wunderbar, oops, ich habe die Null.
‫Das ist eine sehr lange Zahl.
‫Und dann ruft er jetzt wieder Sova an, diese Parameter könnten anders sein, wenn Sie Ihre eigene leistungsstarke Abstimmung
‫durchgeführt und einige bessere gefunden haben.
‫Aber das reicht uns erst mal.
‫Wunderbar.
‫Jetzt haben wir also ein Modell mit der besten Hyperemesis instanziiert.
‫Lassen Sie uns den Crosswell-Score zusammen mit dem Bewertungsparameter verwenden, um einige kreuzvalidierte Metriken zu erhalten.
‫Also, was wir tun, habe ich tatsächlich vergessen.
‫OK, hier werden wir rechnen.
‫Ja, los geht's.
‫Deshalb wollen wir Genauigkeit.
‫OK hier.
‫Kreuzvalidierte Genauigkeit.
‫Also könnten wir vier Zellen machen und wir gehen hierher.
‫Kreuzvalidierte Präzision.
‫Kreuzvalidierter Rückruf.
‫Und dann kreuzvalidiert.
‫Jeder ist wunderbar, also lassen Sie uns das tun, damit wir VEAC sehen, was für Kreuzvalidierungsgenauigkeit
‫steht.
‫Ecos Crosswell-Score, und wir werden ihm unseren Klassifikator übergeben, den wir gerade hier
‫instanziiert haben, wir werden ihm alle Daten übergeben, weil wir jetzt können, weil wir
‫den Crossville-Score und alle Y-Daten verwenden , wir werden CV auf fünf setzen und die Punktzahl auf Genauigkeit setzen.
‫Schön, und dann werden wir uns ansehen, wie Sevak aussieht und wir können das Wichtigste davon nehmen, denn erinnere dich, was
‫wird es gemacht?
‫Es hat unser Modell über fünf verschiedene Splits evaluiert, also wenn wir die Hauptsache nehmen.
‫Das wird die durchschnittliche Genauigkeit über diese fünf verschiedenen Splits erhalten, also machen wir das und gehen
‫wir.
‫Meinen Sie nicht, speichern Sie acht Akt.
‫Wunderbar.
‫So ist die Genauigkeit dort, also könnten wir sagen, dass Sie vielleicht einfach unseren Wert überschreiben und dann werden
‫wir a.
‫Wunderschönen.
‫Und jetzt machen wir dasselbe mit diesen anderen, wir gehen hierher.
‫Wir könnten den Code einfach hier kopieren.
‫Nochmals, Sie wollen sich nicht angewöhnen, Code zu kopieren, wir sollten wirklich so funktionieren, aber wir
‫werden einfach weiter mit den Schlägen rollen.
‫Was wir jetzt machen.
‫Und mit funktionalisiert meine ich, weil wir die ganze Zeit relativ ähnliche Berechnungen
‫durchführen, könnten wir es einfach zum Funktionieren bringen.
‫Es gibt also eine Präzision, die dies überschreiben könnte, um die Präzision gleich MPLX main zu sein.
‫Und dann siehst du es noch einmal.
‫Wunderbar, und dann könnten wir hier dasselbe tun, außer für den Rückruf, wenn wir es tun könnten, ist
‫es ein bisschen schwierig, hier Leerzeichen einzufügen, wenn Sie das Kommando halten.
‫Sie können hier kleine Flüche einfügen, also wenn wir das alles ändern, um uns daran zu erinnern, wie glückliche Tage sind, sehen Sie sich
‫das an, ich habe fünf Flüche beim Rückruf.
‫Wunderbar.
‫Oh, das ist auch eine schöne Kreuzvalidierung für die Rückrufpunktzahl.
‫Wir könnten dasselbe für EF1 tun.
‫Wir gehen hierher.
‫Wir werden all diese bösen Jungs auf F1 umstellen.
‫Na, bitte.
‫Wir könnten ein wenig Würze hinzufügen.
‫Unser Code sucht also.
‫Pythonisch Wunderbar.
‫Gut.
‫Und jetzt haben wir alle diese Kreuzvalidierungsmetriken für alle validierten Metriken, die unser Chef verlangt.
‫Es ist nicht wirklich gut, ihn hier in Japan sitzen zu haben.
‫Und ich, wie alle unsere anderen wertvollen Mitarbeiter an einem schönen, ordentlichen Tischchen, ist unsere
‫Klassifizierungsmatrix.
‫Das sieht in einer Präsentation wirklich gut aus.
‫Weißt du, das ist etwas, das sich jemand ansehen und gehen könnte, ja, ich kann sehen, dass der Wert ziemlich
‫hoch ist.
‫Ich kann sehen, was hier passiert.
‫Machen wir dasselbe, anstatt sie alle auszubreiten.
‫Lassen Sie uns in eine Art Diagramm oder eine Visualisierung ziehen, damit wir unsere kreuzvalidierten Metriken visualisieren.
‫Also werden wir Metriken als Datenrahmen speichern, ich meine, ja, wir hätten dies wahrscheinlich von Anfang
‫an funktionalisieren sollen, aber das ist richtig.
‫Manchmal muss man einfach durch die.
‫Auf die altmodische Art und Weise und dann erkennen Sie, wo Sie Fehler gemacht haben und sehen Sie, wie Sie sich verbessern können.
‫Vielleicht ist das eine kleine Erweiterung.
‫Sie könnten es selbst versuchen und sehen, wie Sie einiges von dem, was wir hier tun, funktionalisieren
‫könnten, vielleicht einfach ein paar X und Y mit verschiedenen Metriken kreuzvalidieren und alles in eine nette kleine Präsentation bringen, alles
‫in einem Treffer.
‫Das wäre eine gute Praxis.
‫Speichern Sie einen Rückruf und gehen Sie dann, wenn einer unserer Favoriten sein wird.
‫Wunderbar.
‫Wir müssen einen Index gleich Null setzen.
‫Wunderschönen.
‫Jetzt können wir ein Diagramm erstellen, eine Matrix speichern, und ich habe dies bereits getan.
‫Spoiler-Alarm, also weiß ich, dass ich es umsetzen muss.
‫BA-Titel entspricht kreuzvalidierter Klassifizierungsmatrix.
‫Und wollen wir eine neue Legende, täuschen wir uns nicht.
‫Mal sehen wie das aussieht.
‫Wunderschönen.
‫Wir werden hier ein kleines Semikolon einfügen.
‫Na, bitte.
‫Also könnten wir vielleicht die Zahlen hier hinzufügen, damit die Leute genau wissen, was sie sind.
‫Aber wir sehen, dass unsere Modelle beim Rückruf ziemlich gut abschneiden.
‫Und wieder könnten wir wahrscheinlich alle Kreuzvalidierungsergebnisse aus unserem Random-Forest-Modell oder unserem Nächstnachbarn-Klassifikator
‫oder jedem anderen Klassifikationsmodell, das wir während unserer Experimentierphase dieser Experimentierphase
‫ausprobiert haben, hinzufügen.
‫Es ist nur ein iterativer Prozess, oder?
‫Gehe hier einfach hin und her und hin und her.
‫Wir könnten das also hinzufügen, um zu hören und zu sehen, welches Modell am besten abschneidet.
‫Aber im Moment bleiben wir bei der logistischen Regression und das sieht nach etwas aus, das wir teilen könnten.
‫Was also bleibt uns jetzt?
‫Nun, gehen wir zurück zu dem Punkt, an dem wir das, was wir haben, abgelegt haben, was wir angekreuzt haben,
‫haben wir alles angekreuzt, die Dinge, die unser Chef gefragt hat, die Dinge, die wir vorher nicht konnten.
‫Aber jetzt haben wir sie in Aktion gesehen.
‫Oh, in Ordnung, also haben wir.
‫Kreuzvalidierungspräzisionsrückruf, ja, Klassifikationsbericht Tic-Risiko-Kotick-Bereich haben eine hohe Epheser-Matrix.
‫Ja, die Sache, die wir hier verpassen, ist die Bedeutung von Funktionen.
‫Hmm.
‫Gut.
‫Nun, sehen wir uns im nächsten Video an, wie wir Bedeutung zeigen.