‫Dalam video terakhir kami berhenti mengatakan bahwa metrik ini memiliki presisi, recall dan
‫skor F1 hanya dihitung menggunakan satu split, mencoba untuk membagi.
‫Jadi saya hanya menghitung menggunakan satu.
‫Tetapi kami ingin lebih memilih menggunakan validasi silang jika memungkinkan.
‫Jadi itulah yang akan kita lakukan.
‫Mari kita membuat heading kecil.
‫Kita akan pergi.
‫Hitung matriks penilaian menggunakan validasi silang.
‫Baiklah, ini dia.
‫Untuk menghitung presisi, recall dan skor F1 model kami menggunakan validasi silang dan untuk melakukannya akan menggunakan yang
‫ini di Code Cross Valasco.
‫Jadi kita telah melihat Wantirna ini di bagian socket line, Crossville School, dan jika kita mencarinya di sini,
‫seperti yang kita selalu ingin lakukan Crosswell School.
‫Apa yang dikatakannya?
‫Jadi butuh estimasi, butuh X, butuh waktu untuk mengevaluasi sebuah sekolah dengan cross-validation, hal yang
‫ingin kita perhatikan disini adalah scoring.
‫Jadi jika kita mendapatkan string skor Colma, string atau skor adalah fungsi objek yang dapat dipanggil dengan tanda tangan, yang
‫seharusnya hanya mengembalikan satu nilai.
‫Oke, jadi ini adalah parameter yang akan kita gunakan untuk mengevaluasi model kita menggunakan validasi silang dengan metrik yang
‫berbeda.
‫Jadi kita akan mengubah string penilaian.
‫Jadi mari kita lihat bahwa kita telah menyiapkan contoh model regresi logistik baru dengan jenis parameter terbaik kita.
‫Apa hiperemesis terbaik kami?
‫Jadi mari kita periksa parameternya karena kita ingin menyiapkan salah satu model terbaik yang kita bisa dan
‫kemudian menggunakan validasi silang untuk mengevaluasinya.
‫Program berbasis GasLog Regg DOT.
‫Hebat.
‫Jadi sekarang kita akan membuat classifier di sini, buat classifier baru dengan parameter terbaik yang kita temukan.
‫Jadi diri sama dengan logistik.
‫Regression Sea Eagles, kita akan menyalinnya di sini.
‫Luar biasa, oops, saya mendapat nol.
‫Itu nomor yang sangat panjang di sana.
‫Dan kemudian Sova dia menelepon sekarang lagi, parameter ini mungkin berbeda jika Anda telah melakukan penyelarasan bertenaga tinggi Anda
‫sendiri dan menemukan beberapa yang lebih baik.
‫Tapi itu cukup bagi kita untuk saat ini.
‫Hebat.
‫Jadi sekarang kami telah membuat model dengan hiperemesis terbaik.
‫Mari gunakan skor Crosswell bersama dengan parameter penilaian untuk mendapatkan beberapa metrik yang divalidasi silang.
‫Jadi apa yang kita lakukan, sebenarnya saya sudah lupa.
‫Oke, di sini kita akan menghitung.
‫Ya, begitulah.
‫Jadi kami ingin akurasi.
‫Oke, di sini.
‫Akurasi yang divalidasi silang.
‫Jadi kita mungkin melakukan empat sel dan kita pergi ke sini.
‫Ketepatan yang divalidasi silang.
‫Penarikan kembali yang divalidasi silang.
‫Dan kemudian divalidasi silang.
‫Semua orang hebat, jadi mari kita lakukan sehingga kita akan melihat VEAC, yang merupakan singkatan dari akurasi validasi
‫silang.
‫Skor Crosswell Eco, dan kami akan memberikan pengklasifikasi kami, yang baru saja kami
‫buat di sini, kami akan meneruskan semua data karena kami sekarang bisa, karena kami menggunakan
‫skor Crossville dan semua data Y , kita akan mengatur CV ke lima dan kita akan mengatur penilaian menjadi akurasi.
‫Indah, dan kemudian kita akan melihat seperti apa Sevak dan kita dapat mengambil yang utama karena ingat,
‫apa yang dilakukan?
‫Ini mengevaluasi model kami melalui lima pemisahan yang berbeda, jadi jika kami mengambil yang utama.
‫Saya akan mendapatkan akurasi rata-rata di lima pemisahan yang berbeda ini, jadi ayo kita
‫lakukan.
‫Tidak berarti menyimpan delapan tindakan.
‫Hebat.
‫Jadi begitulah akurasinya, jadi kami mungkin mengatakan bahwa sebenarnya Anda mungkin hanya mengesampingkan nilai kami dan kemudian kami akan
‫menghemat a.
‫Cantik.
‫Dan sekarang mari kita lakukan hal yang sama dengan yang lain ini, kita akan pergi ke sini.
‫Kami hanya bisa menyalin kode di sini.
‫Sekali lagi, Anda tidak ingin terbiasa menyalin kode, kita seharusnya benar-benar berfungsi seperti ini, tapi
‫kita akan terus bergulir dengan pukulan.
‫Apa yang kita lakukan sekarang.
‫Dan dengan memfungsikan ini, maksud saya, karena kita melakukan perhitungan yang relatif
‫sama sepanjang proses, kita bisa membuatnya berfungsi.
‫Jadi ada presisi yang mungkin mengesampingkan ini menjadi presisi sama dengan MPLX utama.
‫Dan kemudian melihatnya lagi.
‫Luar biasa, dan kemudian kita bisa melakukan hal yang sama di sini, kecuali untuk mengingat, ketika kita
‫mungkin akan sedikit rumit menempatkan spasi di sini ketika Anda memegang perintah.
‫Anda dapat menempatkan kutukan kecil di sini, jadi jika kita mengubah ini semua untuk mengingat betapa bahagianya hari-hari itu, lihat
‫itu, saya mendapat lima kutukan saat bepergian.
‫Hebat.
‫Oh, itu juga validasi silang skor ingatan yang bagus.
‫Kita mungkin melakukan hal yang sama untuk EF1.
‫Kami pergi ke sini.
‫Kami akan mengubah semua anak nakal ini ke F1.
‫Di sana kita pergi.
‫Kita mungkin menaruh sedikit bumbu.
‫Jadi kode kita sedang mencari.
‫Pythonik Luar Biasa.
‫Baiklah.
‫Jadi sekarang kami memiliki semua metrik validasi silang ini di seluruh metrik tervalidasi yang diminta oleh bos kami.
‫Tidak terlalu baik untuk hanya memiliki dia di sini duduk di Jepang.
‫Dan saya, seperti semua staf berharga kami lainnya di meja kecil yang bagus dan rapi, adalah matriks klasifikasi
‫kami.
‫Itu terlihat sangat bagus dalam presentasi.
‫Anda tahu, ini adalah sesuatu yang dapat dilihat dan dilihat oleh seseorang, ya, saya dapat melihat bahwa nilainya cukup
‫tinggi.
‫Aku bisa melihat apa yang terjadi di sini.
‫Mari kita lakukan hal yang sama daripada hanya menyebarkan semuanya.
‫Mari kita tarik ke dalam semacam grafik atau visualisasi sehingga kita memvisualisasikan metrik yang divalidasi silang.
‫Jadi kita akan membuat menyimpan metrik sebagai bingkai data, maksud saya, ya, kita mungkin harus memfungsikan
‫ini untuk memulai, tapi itu benar.
‫Terkadang Anda harus melewati.
‫Cara kuno dan kemudian sadari di mana Anda salah dan lihat bagaimana Anda bisa meningkat.
‫Mungkin itu sedikit perpanjangan.
‫Anda dapat mencoba sendiri dan melihat bagaimana Anda dapat memfungsikan beberapa dari apa yang kami lakukan di sini, mungkin
‫cukup memvalidasi silang beberapa X dan Y menggunakan metrik yang berbeda dan memasukkan semuanya ke dalam presentasi kecil yang bagus, semuanya
‫dalam satu klik.
‫Itu akan menjadi praktik yang baik.
‫Simpan ingatan dan kemudian pergi jika salah satu akan menjadi f one kami.
‫Hebat.
‫Kita perlu menetapkan indeks sama dengan nol.
‫Cantik.
‫Sekarang kita dapat membuat plot, menyimpan matriks, dan saya telah melakukan ini sebelumnya.
‫Peringatan spoiler, jadi saya tahu saya perlu mengubahnya.
‫Judul BA sama dengan matriks klasifikasi yang divalidasi silang.
‫Dan apakah kita menginginkan legenda baru, kita tidak salah.
‫Mari kita lihat seperti apa itu.
‫Cantik.
‫Kami akan menempatkan titik koma kecil di sini.
‫Di sana kita pergi.
‫Jadi mungkin kita bisa menambahkan, seperti, angka-angka di sini sehingga orang tahu persis apa itu.
‫Tapi kami melihat model kami melakukannya dengan cukup baik saat diingat.
‫Dan lagi, kita mungkin dapat menambahkan hasil validasi silang dari model hutan acak kita atau pengklasifikasi tetangga
‫terdekat kita atau model klasifikasi lain yang mungkin telah kita coba selama fase
‫eksperimen fase eksperimen ini.
‫Hanya itu proses berulang, kan?
‫Hanya akan bolak-balik dan bolak-balik melalui sini.
‫Jadi kami dapat menambahkannya untuk mendengar dan melihat model mana yang berkinerja terbaik.
‫Tapi untuk saat ini, kami bertahan dengan regresi logistik dan ini sepertinya sesuatu yang bisa kami bagikan.
‫Jadi apa yang kita miliki sekarang?
‫Baiklah, mari kita kembali ke tempat kita ketika kita meletakkan apa yang telah kita tandai, apakah kita telah
‫menandai semuanya, hal-hal yang diminta bos kita, hal-hal yang sebelumnya tidak kita ketahui bagaimana melakukannya.
‫Tapi sekarang kita telah melihat mereka beraksi.
‫Oh, baiklah, jadi kita punya.
‫Recall presisi validasi silang, ya, laporan klasifikasi tic risc kotick area memiliki matriks Ephesian yang
‫tinggi.
‫Ya, hal yang kita lewatkan di sini adalah pentingnya fitur.
‫Hmm.
‫Baiklah.
‫Baiklah, mari kita lihat bagaimana kami melakukan fitur penting di video berikutnya.