‫Nell'ultimo video abbiamo interrotto dicendo che queste metriche hanno precisione, richiamo e punteggio
‫F1 vengono calcolati solo utilizzando una divisione, cercando di dividere.
‫Quindi ho calcolato solo usando uno.
‫Ma vogliamo preferire l'uso della convalida incrociata ove possibile.
‫Quindi è quello che faremo.
‫Facciamo un piccolo titolo.
‫Andremo.
‫Calcola una matrice di valutazione utilizzando la convalida incrociata.
‫Va bene, ci siamo.
‫Per calcolare la precisione, il richiamo e il punteggio F1 del nostro modello utilizzando la convalida incrociata e per farlo
‫utilizzeremo questo in Code Cross Valasco.
‫Quindi abbiamo visto questo Wantirna nella sezione della linea di presa, Crossville School, e se lo
‫guardiamo qui, come vogliamo sempre farlo Crosswell School.
‫Che cosa dice?
‫Quindi ci vuole una stima, ci vuole una X, ci vuole un po' di tempo per valutare una scuola con la convalida incrociata, la
‫cosa a cui vogliamo prestare attenzione qui è il punteggio.
‫Quindi, se otteniamo una stringa di punteggio Colma, una stringa o un punteggio sono funzione oggetto chiamabile con firma, che
‫dovrebbe restituire solo un singolo valore.
‫OK, quindi questo è il parametro che useremo per valutare il nostro modello utilizzando la convalida incrociata con metriche
‫diverse.
‫Quindi cambieremo la stringa di punteggio.
‫Quindi vediamo che abbiamo impostato una nuova istanza del modello di regressione logistica con il nostro miglior tipo di parametri.
‫Quali sono state le nostre migliori iperemesi?
‫Quindi andiamo a controllare i parametri perché vogliamo impostare uno dei migliori modelli che possiamo e quindi utilizzare la convalida
‫incrociata su di esso per valutarlo.
‫Programmi basati su GasLog Regg DOT.
‫Meraviglioso.
‫Quindi ora creeremo un classificatore qui, creeremo un nuovo classificatore con i migliori parametri che abbiamo trovato.
‫Quindi il sé è uguale alla logistica.
‫Regression Sea Eagles, lo copieremo qui.
‫Meraviglioso, ops, ho ottenuto lo zero.
‫È un numero molto lungo.
‫E poi Sova chiama di nuovo ora, questi parametri potrebbero essere diversi se hai fatto la tua sintonizzazione ad alta
‫potenza e ne hai trovati di migliori.
‫Ma per noi va bene così per ora.
‫Meraviglioso.
‫Quindi ora abbiamo istanziato un modello con la migliore iperemesi.
‫Usiamo il punteggio Crosswell insieme al parametro di punteggio per ottenere alcune metriche con convalida incrociata.
‫Quindi quello che facciamo, in realtà l'ho dimenticato.
‫OK, qui andiamo a calcolare.
‫Sì, ci siamo.
‫Quindi vogliamo la precisione.
‫Ok, ecco.
‫Precisione convalidata incrociata.
‫Quindi potremmo fare quattro celle e andiamo qui.
‫Precisione convalidata incrociata.
‫Richiamo incrociato.
‫E poi incrociato.
‫Tutti sono fantastici, quindi facciamolo così vedremo VEAC, che sta per accuratezza della convalida
‫incrociata.
‫Punteggio Crosswell di Eco, e gli passeremo il nostro classificatore, che abbiamo appena
‫istanziato qui, passeremo tutti i dati perché ora possiamo, perché stiamo usando il punteggio
‫Crossville e tutti i dati Y , imposteremo CV su cinque e imposteremo il punteggio in modo che sia l'accuratezza.
‫Bellissimo, e poi controlleremo com'è fatto Sevak e possiamo prenderne l'essenziale perché ricorda, cosa
‫è fatto?
‫Ha valutato il nostro modello su cinque diverse suddivisioni, quindi se ne prendiamo la parte principale.
‫Questo otterrà la precisione media su queste cinque diverse divisioni, quindi facciamolo così
‫andiamo.
‫Non significa salvare otto atto.
‫Meraviglioso.
‫Quindi è così che c'è l'accuratezza, quindi potremmo dire che in realtà potresti semplicemente sovrascrivere il nostro valore e quindi
‫salveremo a.
‫Bellissimo.
‫E ora facciamo lo stesso con questi altri, andiamo qui.
‫Potremmo semplicemente copiare il codice qui.
‫Di nuovo, non vuoi prendere l'abitudine di copiare il codice, dovremmo davvero funzionare in questo modo,
‫ma continueremo a lavorare con i pugni.
‫Cosa stiamo facendo adesso.
‫E con questo funzionalizzato, voglio dire, poiché stiamo facendo calcoli relativamente simili per
‫tutto il tempo, potremmo semplicemente farlo funzionare.
‫Quindi c'è una precisione che potrebbe sovrascrivere questo per essere precisione uguale a MPLX main.
‫E poi rivederlo.
‫Meraviglioso, e quindi potremmo fare la stessa cosa qui, tranne per il richiamo, quando potremmo essere un
‫po' complicati a inserire gli spazi qui quando tieni premuto il comando.
‫Puoi mettere piccole maledizioni qui, quindi se cambiamo tutto questo per ricordare come i giorni felici, guarda un po',
‫ho cinque maledizioni in movimento per ricordare.
‫Meraviglioso.
‫Oh, anche questa è una bella convalida incrociata del punteggio di richiamo.
‫Potremmo fare lo stesso per EF1.
‫Andiamo qui.
‫Cambieremo tutti questi ragazzacci in F1.
‫Ci siamo.
‫Potremmo mettere un po' di pepe.
‫Quindi il nostro codice sta cercando.
‫Pitone Meraviglioso.
‫Va bene.
‫E così ora abbiamo tutte queste metriche di convalida incrociata su metriche convalidate richieste dal nostro capo.
‫Non è molto bello averlo qui seduto in Giappone.
‫E io, come tutti gli altri nostri preziosi collaboratori in un bel tavolino ordinato, sono la nostra matrice di
‫classificazione.
‫Sembra davvero buono in una presentazione.
‫Sai, questo è qualcosa che qualcuno potrebbe guardare e andare, sì, posso vedere che il valore è piuttosto
‫alto.
‫Posso vedere cosa sta succedendo qui.
‫Facciamo lo stesso invece di averli tutti sparsi.
‫Entriamo in una sorta di grafico o visualizzazione in modo da visualizzare le nostre metriche convalidate in modo incrociato.
‫Quindi creeremo una metrica salvata come un frame di dati, voglio dire, sì, probabilmente avremmo dovuto
‫funzionalizzato questo per cominciare, ma è giusto.
‫A volte devi solo passare attraverso il.
‫Alla vecchia maniera e poi capisci dove hai sbagliato e vedi come potresti migliorare.
‫Forse è una piccola estensione.
‫Potresti provare tu stesso e vedere come potresti funzionalizzare parte di ciò che stiamo facendo qui, magari
‫semplicemente convalidare in modo incrociato alcune X e Y usando metriche diverse e metterle tutte in una bella presentazione, tutto
‫in un colpo.
‫Sarebbe una buona pratica.
‫Salva un richiamo e poi vai se uno sarà il nostro f uno.
‫Meraviglioso.
‫Dobbiamo impostare un indice uguale a zero.
‫Bellissimo.
‫Ora possiamo creare una trama, salvare una matrice e l'ho già fatto prima.
‫Avviso spoiler, quindi so che devo trasporlo.
‫Il titolo BA è uguale alla matrice di classificazione convalidata incrociata.
‫E vogliamo una leggenda nuova, non falsiamo.
‫Vediamo che aspetto ha.
‫Bellissimo.
‫Metteremo un piccolo punto e virgola qui.
‫Ci siamo.
‫Quindi forse potremmo aggiungere, tipo, i numeri qui in modo che le persone sappiano esattamente cosa sono.
‫Ma vediamo che i nostri modelli stanno andando abbastanza bene al richiamo.
‫E ancora, potremmo probabilmente aggiungere tutti i risultati della convalida incrociata dal nostro modello di foresta casuale o dal nostro classificatore dei vicini
‫più prossimi o da qualsiasi altro modello di classificazione che potremmo aver provato durante la nostra fase di
‫sperimentazione di questa fase di sperimentazione.
‫È solo un processo iterativo, giusto?
‫Sto solo andando avanti e indietro e avanti e indietro di qui.
‫Quindi potremmo aggiungerlo per ascoltare e vedere quale modello funziona meglio.
‫Ma per ora, ci atteniamo alla regressione logistica e questo sembra qualcosa che potremmo condividere.
‫Allora cosa ci rimane adesso?
‫Bene, torniamo al punto in cui abbiamo messo giù quello che abbiamo e quello che abbiamo spuntato, abbiamo spuntato
‫tutto, le cose che il nostro capo chiedeva, le cose che prima non sapevamo come fare.
‫Ma ora li abbiamo visti in azione.
‫Oh, va bene, quindi abbiamo.
‫Richiamo di precisione della convalida incrociata, sì, l'area del report di classificazione tic rischio kotick ha una matrice efesiana
‫alta.
‫Sì, la cosa che ci stiamo perdendo qui è l'importanza delle caratteristiche.
‫Hmm.
‫Va bene.
‫Bene, vediamo come diamo importanza all'importanza nel prossimo video.