‫ในวิดีโอที่แล้ว เราทิ้งท้ายไว้ว่าเมตริกเหล่านี้ในที่นี้ การเรียกคืนที่แม่นยำและคะแนน
‫F1 คำนวณโดยใช้การแยกการทดสอบรถไฟแยกเพียงส่วนเดียว ดังนั้นให้คำนวณโดยใช้เพียงส่วนเดียว แต่เราต้องการใช้การตรวจสอบความถูกต้องมากกว่าหากเป็นไปได้
‫นั่นคือสิ่งที่เรากำลังจะทำ
‫มาทำหัวเรื่องกันสักหน่อย
‫เราจะไป.
‫คำนวณเมตริกการประเมินโดยใช้การตรวจสอบความถูกต้อง
‫เอาล่ะเรากำลังจะไป
‫เพื่อคำนวณการเรียกคืนที่แม่นยำและ f หนึ่งคะแนนของแบบจำลองของเราโดยใช้การตรวจสอบความถูกต้อง
‫และในการทำเช่นนั้น เราจะใช้ฉัน
‫ใส่รหัสนี้ลงในคะแนนเสียงสระข้าม
‫ดังนั้นเราจึงได้เห็นสิ่งนี้ในส่วนการเรียนรู้ซ็อกเก็ต คะแนนเสียงสระข้าม
‫และถ้าเรามองบนนี้อย่างที่เราอยากทำ
‫มันพูดว่าอะไรนะ?
‫ต้องใช้ค่าประมาณ ต้องใช้ X ต้องใช้ Y ประเมินคะแนนโดยการตรวจสอบไขว้
‫สิ่งที่เราต้องการให้ความสนใจในที่นี้คือการทำคะแนน
‫ดังนั้น ถ้าเราไปที่การให้คะแนนสตริง เรียกสตริง หรือให้คะแนนฟังก์ชันอ็อบเจกต์ callable ของเราด้วยลายเซ็น
‫ซึ่งควรคืนค่าเพียงค่าเดียว
‫เอาล่ะ นี่คือพารามิเตอร์ที่เราจะใช้ในการประเมินโมเดลของเราโดยใช้การตรวจสอบความถูกต้องร่วมกับเมตริกต่างๆ
‫ดังนั้นเราจะเปลี่ยนสตริงการให้คะแนน
‫มาดูกันว่าเราจะตั้งค่าอินสแตนซ์แบบจำลองการถดถอยโลจิสติกใหม่ด้วยประเภทพารามิเตอร์ที่ดีที่สุดของเรา
‫พารามิเตอร์ประเภทใดที่ดีที่สุดของเรา
‫ไปตรวจสอบไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่ดีที่สุดกันเถอะ เพราะเราต้องการตั้งค่าหนึ่งในโมเดลที่ดีที่สุดที่เราสามารถทำได้ จากนั้นจึงใช้การตรวจสอบความถูกต้องข้ามกับมันเพื่อประเมิน
‫Jess Log rig ดอท เบสท์ พารามส์
‫มหัศจรรย์.
‫ตอนนี้เรากำลังจะสร้างตัวแยกประเภท ไปที่นี่ สร้างตัวแยกประเภทใหม่พร้อมพารามิเตอร์ที่ดีที่สุดที่เราพบ
‫ดังนั้น CLF จึงเท่ากับลอจิสติกส์
‫ถดถอยดูเท่ากับ
‫คุณจะคัดลอกที่นี่หรือไม่?
‫มหัศจรรย์.
‫อ๊ะ.
‫ฉันลืมศูนย์
‫นั่นเป็นตัวเลขที่ยาวมากที่นั่น
‫จากนั้นนักแก้ปัญหาเขาก็เรียก
‫อีกครั้ง พารามิเตอร์เหล่านี้อาจแตกต่างออกไป หากคุณได้ทำการปรับแต่งพารามิเตอร์ระดับสูงของคุณเองและพบพารามิเตอร์ที่ดีกว่า
‫แต่นั่นจะทำเพื่อเราในตอนนี้
‫มหัศจรรย์.
‫ตอนนี้เราได้ยกตัวอย่างโมเดลที่มีพารามิเตอร์สูงที่ดีที่สุดแล้ว
‫ลองใช้คะแนนเสียงสระร่วมกับพารามิเตอร์การให้คะแนนเพื่อรับเมตริกที่ตรวจสอบความถูกต้อง
‫สิ่งที่เราทำฉันลืมไปแล้วจริงๆ
‫มานี่.
‫เราจะมาคำนวณ
‫ใช่ เราไปกันเลย
‫เราต้องการความแม่นยำ
‫มานี่.
‫ความถูกต้องของการตรวจสอบข้าม
‫เราอาจทำสี่เซลล์ และเราไปที่นี่ ความแม่นยำที่ตรวจสอบความถูกต้องแล้ว
‫การเรียกคืนการตรวจสอบข้าม
‫แล้วข้ามผ่านการตรวจสอบ
‫ถ้าอย่างใดอย่างหนึ่ง
‫สก๊อต วิเศษ.
‫มาทำกัน
‫เราจะไปที่ CVAC ซึ่งย่อมาจาก Cross-Validation Accuracy
‫เท่ากับคะแนนเสียงสระไขว้ และเราจะส่งตัวแยกประเภทออกไป ซึ่งเราเพิ่งยกตัวอย่างที่นี่
‫เราจะส่งต่อข้อมูล X ทั้งหมด เพราะตอนนี้เราทำได้ เพราะเรากำลังใช้คะแนนเสียงข้ามสระและข้อมูล
‫Y ทั้งหมด เราจะตั้งค่า CV เป็นห้า และเราจะตั้งค่าการให้คะแนนเป็น มีความถูกต้อง
‫สวยงาม.
‫แล้วเราจะมาดูกันว่า CB Ark หน้าตาเป็นอย่างไร และเราสามารถเอาสิ่งนี้มาเป็นหลักได้ เพราะจำไว้ว่ามันทำอะไรไปบ้าง?
‫มีการประเมินแบบจำลองของเรามากกว่าห้าส่วนที่แตกต่างกัน
‫ถ้าเราหาค่าเฉลี่ยของมัน
‫ถูกต้อง.
‫นั่นจะได้รับความแม่นยำโดยเฉลี่ยจากการแบ่งห้าส่วนที่แตกต่างกัน
‫มาทำกัน
‫ดังนั้นเราไป MP dot main save a.
‫มหัศจรรย์.
‫นั่นคือความแม่นยำที่นั่น
‫ดังนั้นเราอาจบันทึกว่า
‫ที่จริงแล้ว คุณอาจแค่ลบล้างค่าของเรา แล้วเราจะบันทึก a
‫สวยงาม.
‫ทีนี้ลองทำแบบเดียวกันกับอันอื่นๆ กัน
‫เราจะไปที่นี่
‫เราสามารถคัดลอกโค้ดได้ที่นี่
‫อีกครั้ง คุณไม่ต้องการที่จะคุ้นเคยกับการคัดลอกโค้ด
‫เราควรทำหน้าที่นี้จริงๆ แต่เราแค่จะต่อยต่อไปเรื่อย ๆ
‫สิ่งที่เรากำลังทำอยู่ตอนนี้และตามฟังก์ชันคือ ฉันหมายถึง เพราะเรากำลังทำการคำนวณที่ค่อนข้างคล้ายคลึงกันตลอดเส้นทาง
‫เราสามารถทำให้มันเป็นฟังก์ชันได้ ดังนั้นความแม่นยำอาจแทนที่ค่านี้ ให้แม่นยำเท่ากับค่าเฉลี่ย
‫MP
‫แล้วพบกันใหม่ครับ.
‫มหัศจรรย์.
‫แล้วเราก็ทำสิ่งเดียวกันนี้ได้ ยกเว้นการจำ
‫สิ่งที่เราอาจทำค่อนข้างยุ่งยากเล็กน้อยในการเว้นวรรคที่นี่เมื่อคุณกดคำสั่งค้างไว้
‫คุณสามารถใส่คำสาปเล็กน้อยที่นี่
‫ดังนั้นถ้าเราเพียงแค่เปลี่ยนทั้งหมดนี้เพื่อเรียกคืน
‫ฮา!
‫วันแห่งความสุข.
‫ดูนั่นสิ
‫ฉันได้รับคำสาปห้าคำในขณะเดินทาง
‫มหัศจรรย์.
‫โอ้ นั่นเป็นคะแนนการเรียกคืนที่ดี
‫ตรวจสอบข้ามเช่นกัน
‫เราอาจทำเช่นเดียวกันสำหรับ EF one
‫เราไปที่นี่ เราจะเปลี่ยน bad boy ทั้งหมดนี้เป็น f one
‫เราจะไปที่นั่น.
‫เราอาจใส่เครื่องเทศเล็กน้อยที่นี่ ดังนั้นโค้ดของเราจึงดูเหมือนโพลีโฟนิก
‫มหัศจรรย์.
‫ไม่เป็นไร.
‫ดังนั้นตอนนี้ เรามีตัววัดข้ามการตรวจสอบทั้งหมดเหล่านี้หรือตัววัดที่ตรวจสอบความถูกต้องข้ามที่เจ้านายของเรากำลังร้องขอ
‫ไม่ดีจริง ๆ ที่จะให้เขานั่งอยู่ในสมุดบันทึกของ Jupyter เช่นเดียวกับพนักงานที่มีคุณค่าของเราทุกคนในโต๊ะเล็ก
‫ๆ ที่สวยงามและเรียบร้อย
‫มีเมทริกซ์การจำแนกประเภทที่ดูดีในการนำเสนอ
‫คุณรู้ไหม นี่คือสิ่งที่ใครบางคนสามารถมองและไป ใช่ ฉันเห็นคุณค่านั้นค่อนข้างสูง
‫ฉันสามารถเห็นสิ่งที่เกิดขึ้นที่นี่
‫มาทำเช่นเดียวกัน
‫แทนที่จะให้พวกมันกระจายออกไป
‫ลองใส่ลงในกราฟแปลก ๆ หรือการแสดงภาพ
‫ดังนั้นเราจึงเห็นภาพเมตริกที่ตรวจสอบความถูกต้องแบบไขว้ของเรา
‫เราจะสร้าง Save a Matrix เป็น data frame
‫ฉันหมายความว่า ใช่ เราน่าจะเริ่มใช้งานได้จริง แต่นั่นก็ใช่
‫บางครั้งคุณต้องผ่าน
‫วิธีแบบเก่าแล้วรู้ว่าคุณทำผิดตรงไหนและดูว่าคุณจะปรับปรุงได้อย่างไร
‫บางทีนั่นอาจเป็นส่วนขยายเล็กน้อย
‫คุณสามารถลองด้วยตัวเองและดูว่าคุณสามารถทำงานอย่างไร
‫สิ่งที่เรากำลังทำอยู่ บางทีมันอาจจะแค่ตรวจสอบความถูกต้องของ X และ Y โดยใช้เมตริกต่างๆ กัน และใส่ทั้งหมดลงในการนำเสนอเล็กๆ
‫น้อยๆ ที่สวยงามทั้งหมดในครั้งเดียว
‫นั่นจะเป็นแนวปฏิบัติที่ดี
‫บันทึกการเรียกคืน
‫แล้วเราไป f หนึ่ง จะเป็น CV ของเรา f หนึ่ง
‫มหัศจรรย์.
‫เราจำเป็นต้องตั้งค่าดัชนีเท่ากับศูนย์
‫ดูโอ้ ถ้าอย่างนั้น เราก็สร้างพล็อต บันทึกเมทริกซ์ได้
‫ตอนนี้ฉันเคยทำมาแล้ว
‫สปอยล์แจ้งเตือน เลยรู้ว่าต้องย้าย
‫ชื่อแถบเท่ากับเมทริกซ์การจำแนกประเภทที่ผ่านการตรวจสอบความถูกต้อง
‫และเราต้องการตำนานใหม่หรือไม่เราไม่ผิด
‫เรามาดูกันว่ามันมีลักษณะอย่างไร
‫สวยงาม.
‫เราจะใส่เครื่องหมายอัฒภาคเล็กน้อยตรงนี้
‫เราจะไปที่นั่น.
‫บางทีเราอาจบวก ตัวเลขบนนี้ เพื่อให้คนรู้ว่ามันคืออะไร
‫แต่เราเห็นว่าโมเดลของเราทำงานได้ดีเมื่อจำได้
‫และอีกครั้ง เราอาจเพิ่มผลการตรวจสอบไขว้ของเราจากแบบจำลองฟอเรสต์สุ่มของเรา หรือตัวแยกประเภทเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด
‫K ของเรา หรือแบบจำลองการจำแนกประเภทอื่นๆ ที่เราอาจได้ลองในระหว่างขั้นตอนการทดลองของเรา
‫โปรดจำไว้ว่า ขั้นตอนการทดลองนี้เป็นเพียงกระบวนการวนซ้ำ ใช่ไหม
‫ไปๆมาๆมาๆทางนี้เท่านั้น
‫ดังนั้นเราจึงสามารถเพิ่มสิ่งนั้นที่นี่และดูว่ารุ่นใดทำงานได้ดีที่สุด
‫แต่สำหรับตอนนี้ เรากำลังยึดติดกับการถดถอยโลจิสติก และนี่ดูเหมือนบางอย่างที่เราสามารถแบ่งปันได้
‫แล้วตอนนี้เราเหลืออะไร?
‫ทีนี้ ให้เลื่อนกลับออกไปว่าเราใส่อะไรลงไปบ้าง
‫เราทำเครื่องหมายทุกอย่างแล้วหรือยัง?
‫สิ่งที่เจ้านายของเรากำลังถาม สิ่งที่เราก่อนหน้านี้ไม่รู้ว่าต้องทำอย่างไร
‫แต่ตอนนี้เราได้เห็นพวกเขาในการดำเนินการแล้ว
‫โว้ว.
‫ไม่เป็นไร.
‫ดังนั้นเราจึงมี
‫Cross-Validation Precision Recall ใช่
‫รายงานการจำแนกประเภท tic rc พื้นที่ tic ของเส้นโค้งภายใต้เมทริกซ์ความสับสนของเส้นโค้ง
‫ใช่.
‫สิ่งที่เราพลาดไปคือความสำคัญของคุณลักษณะ
‫อืม.
‫เอาล่ะ มาดูกันว่าเราให้ความสำคัญกับความสำคัญอย่างไรในวิดีโอหน้า