‫Trong video cuối cùng, chúng tôi đã nói rằng các chỉ số này ở đây, thu hồi độ chính xác và
‫điểm F1 chỉ được tính bằng cách sử dụng một phần tách thử nghiệm tàu tách biệt, vì vậy chỉ được tính bằng cách sử dụng một phần, nhưng chúng tôi muốn sử dụng
‫xác thực chéo nếu có thể.
‫Vì vậy, đó là những gì chúng tôi sẽ làm.
‫Hãy làm một tiêu đề nhỏ.
‫Chúng ta sẽ đi.
‫Tính toán các chỉ số đánh giá bằng cách sử dụng xác nhận chéo.
‫Vâng, ngay tại đây chúng ta sẽ đi.
‫Để tính toán độ thu hồi chính xác và một điểm của mô hình của chúng tôi bằng cách sử dụng xác nhận chéo.
‫Và để làm như vậy, chúng tôi sẽ sử dụng tôi.
‫Đặt cái này trong bảng mã số nguyên âm chéo.
‫Vì vậy, chúng tôi đã thấy điều này trong phần tìm hiểu về ổ cắm, điểm số nguyên âm chéo.
‫Và nếu chúng ta tra cứu nó ở đây vì chúng ta luôn muốn làm như vậy điểm số nguyên âm chéo.
‫Nó nói gì vậy?
‫Vì vậy, nó cần một ước tính, một X, một Y, đánh giá một điểm số bằng cách xác nhận chéo.
‫Điều chúng tôi muốn chú ý ở đây là ghi bàn.
‫Vì vậy, nếu chúng ta đi đến chuỗi tính điểm, hãy gọi một chuỗi hoặc cho điểm hàm đối tượng có thể gọi của chúng ta bằng chữ ký, hàm
‫này sẽ chỉ trả về một giá trị duy nhất.
‫Được rồi, đây là thông số chúng tôi sẽ sử dụng để đánh giá mô hình của mình bằng cách sử dụng xác thực chéo với các
‫số liệu khác nhau.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ thay đổi chuỗi tính điểm.
‫Vì vậy, hãy xem rằng chúng tôi sẽ thiết lập một phiên bản mô hình hồi quy logistic mới với loại tham số tốt nhất của chúng tôi.
‫Loại thông số tốt nhất của chúng tôi là gì?
‫Vì vậy, chúng ta hãy đi kiểm tra các thông số siêu tốt nhất bởi vì chúng tôi muốn thiết lập một trong những mô hình tốt nhất mà chúng tôi có
‫thể và sau đó sử dụng xác nhận chéo trên đó để đánh giá nó.
‫Giàn khoan Jess Log chấm thông số tốt nhất.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, bây giờ chúng ta sẽ tạo một bộ phân loại, hãy vào đây, tạo một bộ phân loại mới với các tham số tốt nhất mà chúng tôi tìm
‫thấy.
‫Vì vậy, CLF bằng logistic.
‫Hồi quy xem bằng.
‫Bạn sẽ chỉ sao chép nó ở đây?
‫Tuyệt vời.
‫Ối.
‫Tôi đã quên số 0.
‫Đó là một con số rất dài ở đó.
‫Và sau đó người giải quyết, anh ta gọi.
‫Bây giờ, một lần nữa, các thông số này có thể khác nếu bạn đã thực hiện điều chỉnh thông số cao của riêng mình và tìm thấy
‫một số thông số tốt hơn.
‫Nhưng điều đó sẽ làm cho chúng tôi bây giờ.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, bây giờ chúng tôi đã tạo ra một mô hình với các thông số cao nhất.
‫Hãy sử dụng điểm số nguyên âm chéo cùng với thông số cho điểm để có được một số chỉ số được xác thực chéo.
‫Vì vậy, những gì chúng tôi làm, tôi thực sự đã quên.
‫Đến đây.
‫Chúng ta sẽ tính toán.
‫Vâng, chúng tôi đi.
‫Vì vậy, chúng tôi muốn sự chính xác.
‫Đến đây.
‫Độ chính xác đã được xác thực chéo.
‫Vì vậy, chúng tôi có thể thực hiện bốn ô và chúng tôi đến đây vượt qua độ chính xác đã được xác thực.
‫Thu hồi đã xác thực chéo.
‫Và sau đó xác thực chéo.
‫Nếu một.
‫Scott Tuyệt vời.
‫Vì vậy, chúng ta hãy làm điều đó.
‫Vì vậy, chúng ta sẽ đến CVAC, viết tắt của Cross-Validation Accuracy.
‫Điểm số nguyên âm chéo bằng nhau và chúng tôi sẽ chuyển nó qua trình phân loại, chúng tôi vừa khởi tạo ở đây.
‫Chúng ta sẽ chuyển tất cả dữ liệu X bởi vì chúng ta có thể bây giờ, bởi vì
‫chúng ta đang sử dụng điểm số nguyên âm chéo và tất cả dữ liệu Y, chúng ta sẽ đặt CV thành năm và chúng ta sẽ đặt điểm thành là độ chính xác.
‫Xinh đẹp.
‫Sau đó, chúng ta sẽ kiểm tra CB Ark trông như thế nào và chúng ta có thể lấy điểm chính của điều này bởi vì hãy nhớ rằng, nó
‫đã làm được gì?
‫Nó đã đánh giá mô hình của chúng tôi qua năm lần phân chia khác nhau.
‫Vì vậy, nếu chúng ta hiểu ý của nó.
‫Đúng.
‫Điều đó sẽ có được độ chính xác trung bình trên năm phần chia khác nhau này.
‫Vì vậy, chúng ta hãy làm điều đó.
‫Vậy ta đi MP chấm chính lưu a.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, đó là cách chính xác ở đó.
‫Vì vậy, chúng tôi có thể tiết kiệm điều đó.
‫Trên thực tế, bạn có thể chỉ ghi đè giá trị của chúng tôi và sau đó chúng tôi sẽ lưu a.
‫Xinh đẹp.
‫Và bây giờ chúng ta hãy làm tương tự với những cái khác.
‫Chúng tôi sẽ đến đây.
‫Chúng tôi chỉ có thể sao chép mã ở đây.
‫Một lần nữa, bạn không muốn có thói quen sao chép mã.
‫Chúng ta thực sự nên hoạt động như thế này, nhưng chúng ta sẽ tiếp tục lăn lộn với những cú đấm.
‫Ý tôi là những gì chúng tôi đang làm bây giờ và theo chức năng, vì chúng tôi đang thực hiện các phép
‫tính tương đối giống nhau trong suốt quá trình, chúng tôi chỉ có thể biến nó thành một hàm để có độ chính xác có
‫thể ghi đè điều này thành độ chính xác bằng trung bình của MP.
‫Và sau đó xem nó một lần nữa.
‫Tuyệt vời.
‫Và sau đó chúng ta có thể làm điều tương tự ở đây, ngoại trừ việc thu hồi.
‫Những gì chúng tôi có thể làm là một chút khó khăn để đặt vào các khoảng trắng ở đây khi bạn giữ lệnh.
‫Bạn có thể đặt những lời nguyền nhỏ ở đây.
‫Vì vậy, nếu chúng ta chỉ thay đổi tất cả điều này để nhớ lại.
‫Ha!
‫Những ngày hạnh phúc.
‫Nhìn kìa.
‫Tôi đã nhận được năm lời nguyền khi di chuyển.
‫Tuyệt vời.
‫Ồ, đó là một điểm số đáng nhớ.
‫Cũng được xác nhận chéo.
‫Chúng tôi có thể làm tương tự đối với EF một.
‫Chúng tôi đi đây, chúng tôi sẽ thay đổi tất cả những chàng trai xấu này thành một.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Chúng tôi có thể đặt một chút gia vị ở đây, vì vậy mã của chúng tôi trông có vẻ đa âm.
‫Tuyệt vời.
‫Được rồi.
‫Và vì vậy, bây giờ chúng tôi đã có tất cả các chỉ số xác thực chéo này hoặc các chỉ số xác thực chéo mà sếp của chúng
‫tôi đang yêu cầu.
‫Sẽ không thực sự tốt nếu chỉ để anh ta ở đây ngồi trong một cuốn sổ tay Jupyter giống như tất cả các nhân viên có
‫giá trị khác của chúng tôi trong một chiếc bàn nhỏ gọn gàng, đẹp đẽ.
‫Có ma trận phân loại của chúng tôi trông thực sự tốt trong một bài thuyết trình.
‫Bạn biết đấy, đây là thứ mà ai đó có thể nhìn vào và đi, Vâng, tôi có thể thấy giá trị
‫đó khá cao.
‫Tôi có thể thấy những gì đang xảy ra ở đây.
‫Hãy làm như vậy.
‫Thay vì chỉ để tất cả chúng được dàn trải.
‫Hãy đặt nó vào một biểu đồ sắp xếp hoặc một hình ảnh hóa.
‫Vì vậy, chúng tôi đi hình dung các chỉ số đã được xác thực chéo của chúng tôi.
‫Vì vậy, chúng ta sẽ tạo Lưu ma trận dưới dạng khung dữ liệu.
‫Ý tôi là, vâng, chúng ta có lẽ thực sự nên thực hiện chức năng này để bắt đầu, nhưng đúng vậy.
‫Đôi khi bạn phải đi qua.
‫Cách cũ và sau đó nhận ra bạn đã sai ở đâu và xem bạn có thể cải thiện nó như thế nào.
‫Có lẽ đó là một phần mở rộng nhỏ.
‫Bạn có thể thử bản thân và xem bạn có thể hoạt động như thế nào.
‫Một số những gì chúng tôi đang làm ở đây, có thể nó chỉ xác thực chéo X và Y bằng cách sử dụng các số liệu khác nhau
‫và đưa tất cả vào một bản trình bày nhỏ đẹp, tất cả chỉ trong một lần truy cập.
‫Đó sẽ là một thực hành tốt.
‫Lưu một lần thu hồi.
‫Và sau đó chúng tôi đi f một sẽ là CV của chúng tôi f một.
‫Tuyệt vời.
‫Chúng ta cần đặt một chỉ số bằng không.
‫Quan điểm của, Ồ, sau đó chúng ta có thể tạo một cốt truyện, lưu một ma trận.
‫Bây giờ tôi đã làm điều này trước đây.
‫Cảnh báo spoiler, vì vậy tôi biết mình cần chuyển đổi nó.
‫Tiêu đề thanh bằng ma trận phân loại được xác thực chéo.
‫Và chúng tôi muốn một huyền thoại mới mà chúng tôi không sai.
‫Hãy xem nó trông như thế nào.
‫Xinh đẹp.
‫Chúng ta sẽ đặt một dấu chấm phẩy nhỏ ở đây.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Vì vậy, có lẽ chúng ta có thể thêm, chẳng hạn như, những con số ở đây để mọi người biết chính xác chúng là gì.
‫Nhưng chúng tôi thấy mô hình của chúng tôi hoạt động khá tốt khi thu hồi.
‫Và một lần nữa, chúng tôi có thể thêm kết quả xác nhận chéo từ mô hình rừng ngẫu nhiên của chúng tôi hoặc bộ phân loại K láng giềng
‫gần nhất của chúng tôi hoặc bất kỳ mô hình phân loại nào khác mà chúng tôi có thể đã thử trong giai đoạn thử nghiệm
‫của mình.
‫Hãy nhớ rằng, giai đoạn thử nghiệm này chỉ là một quá trình lặp đi lặp lại, phải không?
‫Cứ đi tới đi lui qua đây.
‫Vì vậy, chúng tôi có thể thêm điều đó vào đây và xem mô hình nào hoạt động tốt nhất.
‫Nhưng hiện tại, chúng tôi đang gắn bó với hồi quy logistic và điều này có vẻ giống như điều gì đó mà chúng tôi có thể chia sẻ.
‫Vậy chúng ta còn lại gì bây giờ?
‫Chà, hãy cuộn lại nơi chúng ta đặt xuống những gì chúng ta có những gì chúng ta đã đánh dấu.
‫Chúng ta đã đánh dấu mọi thứ chưa?
‫Những điều mà sếp của chúng tôi đã yêu cầu, những điều mà trước đây chúng tôi không biết phải làm như thế nào.
‫Nhưng bây giờ chúng ta đã thấy chúng hoạt động.
‫Ái chà.
‫Được rồi.
‫Vì vậy, chúng tôi đã có.
‫Nhớ lại độ chính xác xác thực chéo yep.
‫Báo cáo phân loại tic rc đường cong tic diện tích dưới ma trận nhầm lẫn đường cong.
‫Chuẩn rồi.
‫Điều chúng tôi đang bỏ lỡ ở đây là tầm quan trọng của tính năng.
‫Hừ!
‫Được rồi, hãy xem cách chúng tôi làm nổi bật tầm quan trọng trong video tiếp theo.