‫En el último video dejamos de decir que estas métricas tienen precisión, la recuperación y
‫la puntuación F1 solo se calculan usando una división, tratando de dividir.
‫Así que solo calculé usando uno.
‫Pero queremos preferir utilizar la validación cruzada siempre que sea posible.
‫Entonces eso es lo que vamos a hacer.
‫Hagamos un pequeño título.
‫Iremos.
‫Calcule una matriz de valoración mediante validación cruzada.
‫Muy bien, aquí vamos.
‫Para calcular la precisión, la recuperación y la puntuación F1 de nuestro modelo mediante la validación cruzada y, para ello, se
‫utilizará este en Code Cross Valasco.
‫Así que hemos visto este Wantirna en la sección de la línea de enchufes, Crossville School, y si
‫lo buscamos aquí, como siempre queremos hacerlo, Crosswell School.
‫¿Qué dice?
‫Entonces se necesita una estimación, se necesita una X, se necesita un tiempo para evaluar una escuela mediante validación cruzada,
‫lo que queremos prestar atención aquí es la puntuación.
‫Entonces, si obtenemos una cadena de puntuación Colma, una cadena o puntuación son función de objeto invocable con firma, que
‫debería devolver solo un valor único.
‫Bien, entonces este es el parámetro que usaremos para evaluar nuestro modelo usando validación cruzada con diferentes
‫métricas.
‫Entonces vamos a cambiar la cadena de puntuación.
‫Entonces, veamos que hemos configurado una nueva instancia de modelo de regresión logística con nuestro mejor tipo de parámetros.
‫¿Cuáles fueron nuestras mejores hiperemesis?
‫Entonces, revisemos los parámetros porque queremos configurar uno de los mejores modelos que podamos y luego usar
‫la validación cruzada para evaluarlo.
‫Programas basados en GasLog Regg DOT.
‫Maravilloso.
‫Así que ahora vamos a crear un clasificador aquí, crearemos un clasificador nuevo con los mejores parámetros que encontramos.
‫Así que yo es igual a logística.
‫Regression Sea Eagles, vamos a copiar eso aquí.
‫Maravilloso, uy, obtuve el cero.
‫Ese es un número muy largo.
‫Y luego vuelve a llamar a Sova, estos parámetros podrían ser diferentes si ha realizado su propia sintonización de
‫alta potencia y ha encontrado algunos mejores.
‫Pero eso nos servirá por ahora.
‫Maravilloso.
‫Así que ahora hemos creado una instancia de un modelo con la mejor hiperémesis.
‫Usemos la puntuación de Crosswell junto con el parámetro de puntuación para obtener algunas métricas con validación cruzada.
‫Entonces, lo que hacemos, en realidad lo he olvidado.
‫OK, aquí vamos a calcular.
‫Sí, ahí vamos.
‫Por eso queremos precisión.
‫Bien aquí.
‫Precisión con validación cruzada.
‫Entonces podríamos hacer cuatro celdas y vamos aquí.
‫Precisión con validación cruzada.
‫Recuerdo con validación cruzada.
‫Y luego validado cruzado.
‫Todos son maravillosos, así que hagámoslo para ver VEAC, que significa precisión de validación
‫cruzada.
‫Eco's Crosswell score, y vamos a pasarle nuestro clasificador, que acabamos de instanciar aquí,
‫vamos a pasar todos los datos porque ahora podemos, porque estamos usando Crossville score y todos
‫los datos Y , vamos a establecer el CV en cinco y vamos a establecer la puntuación para que sea la precisión.
‫Hermoso, y luego veremos cómo se ve Sevak y podemos tomar lo principal de esto porque recuerden,
‫¿qué se hace?
‫Ha evaluado nuestro modelo en cinco divisiones diferentes, por lo que si tomamos la principal.
‫Eso va a obtener la precisión promedio en estas cinco divisiones diferentes, así que hagámoslo para
‫continuar.
‫No me refiero a guardar ocho actos.
‫Maravilloso.
‫Así es como existe la precisión, por lo que podríamos decir que en realidad podría anular nuestro valor y luego
‫ahorraremos un.
‫Hermosa.
‫Y ahora hagamos lo mismo con estos otros, vamos aquí.
‫Podríamos simplemente copiar el código aquí.
‫Una vez más, no querrás adquirir el hábito de copiar código, deberíamos funcionar así,
‫pero seguiremos adelante con los golpes.
‫Qué estamos haciendo ahora.
‫Y al funcionalizar esto, quiero decir, porque estamos haciendo cálculos relativamente similares
‫durante todo el proceso, podríamos hacerlo funcionar.
‫Por lo tanto, existe una precisión que podría anular esto para ser precisión igual a MPLX principal.
‫Y luego verlo de nuevo.
‫Maravilloso, y luego podríamos hacer lo mismo aquí, excepto para recordar, cuando podríamos hacer un
‫poco complicado poner espacios aquí cuando mantienes presionado el comando.
‫Puedes poner pequeñas maldiciones aquí, así que si cambiamos todo esto para recordar los días felices, mira eso,
‫tengo cinco maldiciones sobre la marcha.
‫Maravilloso.
‫Oh, esa también es una buena validación cruzada de puntuación de recuperación.
‫Podríamos hacer lo mismo con EF1.
‫Vamos aquí.
‫Vamos a cambiar a todos estos chicos malos a la F1.
‫Aquí vamos.
‫Podríamos poner un poco de picante.
‫Entonces nuestro código está buscando.
‫Pythonic Wonderful.
‫Está bien.
‫Y ahora tenemos todas estas métricas de validación cruzada a través de métricas validadas que nuestro jefe está solicitando.
‫No es realmente bueno tenerlo aquí sentado en Japón.
‫Y yo, como todos nuestros otros valiosos miembros del personal en una mesa pequeña agradable y ordenada, es nuestra matriz de
‫clasificación.
‫Eso se ve muy bien en una presentación.
‫Sabes, esto es algo que alguien podría mirar y decir, sí, puedo ver que el valor es bastante
‫alto.
‫Puedo ver lo que está pasando aquí.
‫Hagamos lo mismo en lugar de tenerlos todos dispersos.
‫Vayamos a una especie de gráfico o visualización para visualizar nuestras métricas validadas de forma cruzada.
‫Así que vamos a crear una métrica guardada como un marco de datos, quiero decir, sí, probablemente deberíamos
‫haber funcionalizado esto para empezar, pero es correcto.
‫A veces tienes que pasar por el.
‫De manera anticuada y luego darse cuenta de dónde se ha equivocado y ver cómo podría mejorar.
‫Quizás sea una pequeña extensión.
‫Podrías probarlo tú mismo y ver cómo puedes funcionalizar algo de lo que estamos haciendo aquí, tal
‫vez simplemente validar algunas X e Y usando diferentes métricas y ponerlo todo en una pequeña presentación agradable, todo en
‫un solo golpe.
‫Sería una buena práctica.
‫Guarde un recuerdo y luego vaya si uno va a ser nuestro a f uno.
‫Maravilloso.
‫Necesitamos establecer un índice igual a cero.
‫Hermosa.
‫Ahora podemos crear un gráfico, guardar una matriz y ya lo he hecho antes.
‫Alerta de spoiler, así que sé que necesito transponerlo.
‫El título de BA equivale a una matriz de clasificación con validación cruzada.
‫Y queremos una leyenda nueva, no falsa.
‫Veamos cómo se ve eso.
‫Hermosa.
‫Vamos a poner un pequeño punto y coma aquí.
‫Aquí vamos.
‫Entonces, tal vez podríamos agregar, como, los números aquí para que la gente sepa exactamente cuáles son.
‫Pero vemos que a nuestros modelos les va bastante bien al recordarlos.
‫Y nuevamente, probablemente podríamos agregar todos los resultados de validación cruzada de nuestro modelo de bosque aleatorio o nuestro clasificador de
‫vecinos más cercanos o cualquier otro modelo de clasificación que hayamos probado durante nuestra fase de experimentación
‫de esta fase de experimentación.
‫Simplemente es un proceso iterativo, ¿verdad?
‫Simplemente yendo y viniendo y yendo y viniendo por aquí.
‫Entonces, podríamos agregar eso para escuchar y ver qué modelo funciona mejor.
‫Pero por ahora, nos quedamos con la regresión logística y esto parece algo que podríamos compartir.
‫Entonces, ¿qué nos queda ahora?
‫Bueno, volvamos al punto en el que, cuando escribimos lo que tenemos, lo que hemos marcado, lo hemos
‫marcado todo, las cosas que preguntaba nuestro jefe, las cosas que antes no sabíamos cómo hacer.
‫Pero ahora los hemos visto en acción.
‫Oh, está bien, lo tenemos.
‫Recuperación de precisión de validación cruzada, sí, informe de clasificación El área de tic riesgo tiene una matriz de Éfeso
‫alta.
‫Sí, lo que nos estamos perdiendo aquí es la importancia de las funciones.
‫Mmm.
‫Está bien.
‫Bueno, veamos cómo destacamos la importancia en el siguiente video.