‫لقد رأينا الآن عملية التحقق من الصحة المتقاطعة.
‫دعونا نرى بعض مقاييس تقييم نموذج التصنيف الهامة الأخرى.
‫وللقيام بذلك ، سنبدأ عنوانًا جديدًا هنا.
‫من المهم جدًا تقييم نماذجنا ومقاييس التقييم والنماذج الأربعة الرئيسية التي
‫سنغطيها للتأكد من دقة نماذج التصنيف.
‫المنطقة التالية هي المنطقة الواقعة تحت منحنى الصخور.
‫ولا تقلق ، إذا لم تكن متأكدًا من ماهية هذه الأشياء ، فسنراجعها.
‫الثالث هو مصفوفة الارتباك.
‫تبدو رائعة ، أليس كذلك؟
‫وآخر تقرير تصنيف.
‫لذا في البداية ، سنبقي الأمر لطيفًا وبسيطًا.
‫سنفعل الدقة.
‫لذلك سوف نذكر أنفسنا بكيفية تدريب نموذج التعلم الآلي وتقييمه عن طريق استيراد درجات
‫حروف العلة المتقاطعة من الأعاصير.
‫اختيار النموذج.
‫وبعد ذلك سنقوم باستيراد مصنف الغابة العشوائي.
‫أتساءل عما إذا كان بإمكاننا الضغط على علامة التبويب.
‫نعم.
‫هناك نذهب.
‫جميلة.
‫سنقوم بإعداد بذرة عشوائية.
‫وبعد ذلك سننشئ بيانات X الخاصة بنا.
‫وسننشئ بيانات Y الخاصة بنا.
‫جميلة.
‫الآن سنقوم بإعداد اختبار في قطار الانقسام.
‫لذلك سنذهب هنا.
‫قطار X.
‫اختبار X.
‫قطار ص.
‫اختبار ص.
‫أوه ، في الواقع ، لسنا بحاجة إلى ذلك ، لأنه يمكننا فقط استخدام نقاط العلة المتقاطعة.
‫لذلك دعونا نفعل ذلك.
‫قد نضع رأسًا صغيرًا هنا للتأكد من أننا نعلم أننا في هذه الحالة نقوم بالدقة.
‫المفتاح Clef يساوي مصنف الغابة العشوائي.
‫وبعد ذلك سنطبع النتيجة المتقاطعة من خلال تمريرها ، المصنف الخاص بنا ، بيانات x الخاصة بنا ، وسنقوم بالتحقق
‫من صحة خمسة أضعاف.
‫رائع.
‫حسنا هيا بنا.
‫لدينا عدد من التقديرات التي ستتغير.
‫الحصول على هذا التحذير الكلاسيكي.
‫لذلك هذا مجرد تذكير.
‫يمكننا تعيين تقدير الأعداد على 100 وهذا سيتخلص من ذلك.
‫جميلة.
‫إذن ما سيعيده هذا هو أن معلمة النتيجة الافتراضية لمصنفنا هي الدقة الرئيسية.
‫هذا هو ما تقيسه نقاط التقاطع المتقاطع هنا.
‫في الواقع ، قد نقوم بحفظ هذا إلى درجة متغيرة عبر القيمة المتغيرة تساوي تشغيله مرة أخرى.
‫ثم إذا أخذنا متوسط NP من نقاط Cross Valley ، فقد رأينا هذا في فيديو التحقق من الصحة.
‫سيعطينا هذا متوسط دقة نموذجنا ويظهر هذا بشكل أساسي في
‫صورة رقم عشري ، ولكن يمكننا بسهولة كتابة هذا ليتم طباعته في الواقع إذا كانت دقة مصنف أمراض القلب.
‫لذا ، ما إذا كان نموذجنا يمكنه تصنيف ما إذا كان شخص ما مصابًا بمرض في القلب أم لا ، نظرًا لمعاييره
‫التي نريد وضعها هنا.
‫NP لا تعني نقاط التقاطع.
‫سنضرب هذا في 100 ونريد منزلتين عشريتين.
‫ربما نحتاج إلى علامة النسبة المئوية في النهاية هنا.
‫جميلة.
‫هذا سوف يكون عبر التحقق من الدقة ، في الواقع.
‫لذلك من المهم ملاحظة ذلك.
‫عبر التحقق من صحة الدقة.
‫لذلك هذا ليس سيئًا للغاية.
‫الصحيح.
‫وما تقوله الدقة في الواقع هو.
‫بالنظر إلى عينة عشوائية ، بالنظر إلى عينة لم يرها نموذج من قبل ، ما مدى احتمالية التنبؤ
‫بالتسمية الصحيحة؟
‫لذلك إذا ألقينا نظرة على بيانات أمراض القلب الخاصة بنا ، فقد نقوم بذلك تحت هذه الخلية حتى لا تتداخل مع
‫كود التعلم النفسي الخاص بنا.
‫مرض قلبي.
‫رأس نقطة.
‫لذلك ، بالنظر إلى عينة تبدو مثل هذه وأنا في السادسة من عمري ، CP Tryst ، TB ، PS ، Col ، FBS ، كل هذه الميزات أعطيت عينة من هذا القبيل
‫لنموذج القطار الخاص بنا ، ما مدى احتمالية التنبؤ بالهدف الصحيح؟
‫وفي حالتنا ، دقة التحقق المتقاطعة لنموذجنا هي 82. 48٪ ، أي حوالي 82. 5.
‫هذا يعني 82 أو ما يزيد قليلاً عن ثمانية أضعاف من عشرة.
‫سيتنبأ نموذجنا بالتسمية الصحيحة عند إعطاء عينة شيئًا كهذا بناءً على بيانات التدريب الأصلية.
‫إذن هذه دقة باختصار.
‫ما سنغوص فيه بعد ذلك هو المنطقة الواقعة تحت منحنى الصخرة.
‫وإذا كان هذا يبدو محيرًا ، فهو نوع من اللعاب ، لكننا سنتناوله.
‫هذا نوع من كيفية تقديم دقة نموذجك.
‫تطبع شيئًا كهذا مرة أخرى ، ويعود افتراضيًا إلى رقم عشري في أسلوب الاتصال.
‫من الأسهل أن يتم تمثيلك كنسبة مئوية.