‫Maintenant, nous avons vu la validation croisée en action, voyons d'autres métriques importantes d'évaluation du modèle de classification, et pour
‫ce faire, nous allons commencer une nouvelle rubrique ici.
‫Il est si important d'évaluer nos modèles, nos métriques d'évaluation et les quatre principaux que nous allons
‫couvrir pour la précision des modèles de classification.
‫Le suivant est l'aire sous la courbe ARACY.
‫Ne vous inquiétez pas, si vous n'êtes pas sûr de ce que c'est, nous allons les parcourir.
‫La troisième est une matrice de confusion.
‫Ça a l'air chic, n'est-ce pas ?
‫Et le dernier est un rapport de classement.
‫Donc, pour commencer, nous allons rester simple et agréable.
‫Nous ferons de la précision.
‫Nous allons donc nous rappeler comment nous pouvons entraîner un modèle d'apprentissage automatique et l'évaluer en important le
‫score de Crosswell à partir de la sélection de modèle d'apprentissage de Saikat.
‫Et puis nous importerons notre classificateur de forêt aléatoire.
‫On peut appuyer sur la tabulation, ouais, c'est parti, magnifique, nous allons mettre en place une graine aléatoire.
‫Et puis nous allons créer nos données.
‫Ils créeront nos données pourquoi.
‫Beau.
‫Maintenant, nous allons mettre en place un test et essayer de diviser, donc nous allons aller ici X, train X test, Y, train Y test.
‫Eh bien, en fait, nous n'en avons pas besoin car nous pouvons simplement utiliser le score de Crossville.
‫Alors faisons-le.
‫Nous pourrions mettre un petit titre ici pour nous assurer que nous savons que dans ce cas, nous faisons de la précision.
‫Le classificateur de forêt aléatoire de Claff Eagles.
‫Et puis nous imprimerons le score de Crossville en lui passant les données du classificateur Àlex et qu'est-ce que vous faites cinq fois
‫la validation croisée ?
‫Merveilleux.
‫Alors voilà, nous avons un certain nombre d'estimations qui vont changer.
‫Obtenir cet avertissement classique, c'est donc juste un rappel, nous ne pouvons définir aucune estimation à 100
‫et cela éliminera cette belle.
‫Donc, ce que cela va rendre, c'est parce que le paramètre de score par défaut de notre classificateur est une
‫précision principale.
‫C'est ce que le score de Crossville mesure ici.
‫En fait, je pourrais enregistrer cela dans une liste de contrôle d'accès Crosswell variable qui l'exécute à nouveau.
‫Et puis si on prend la crinière de Cross Val score, on a vu celle-ci dans la vidéo de validation croisée.
‫Cela va nous donner la principale précision de notre modèle et, en gros, cela
‫se présente sous la forme d'un nombre décimal, mais nous pouvons facilement le saisir sur l'impression en fait en cas de maladie cardiaque, de précision du classificateur.
‫Donc, si notre modèle peut ou non classer si quelqu'un a une maladie cardiaque ou non, compte tenu de leurs paramètres
‫que nous voulons mettre ici.
‫Non, vous ne voulez pas dire le score crosswell.
‫Nous allons multiplier par cent et nous voulons deux décimales.
‫Nous avons peut-être besoin d'un signe de pourcentage à la fin ici.
‫Beau.
‫Cela va être la précision de la validation croisée, en fait, il est donc important de le noter.
‫Perlis a validé la précision.
‫Donc ce n'est pas trop mal, non.
‫Et ce que l'exactitude dit réellement est.
‫Étant donné un échantillon aléatoire, étant donné un échantillon qu'un modèle n'a jamais vu auparavant.
‫Quelle est la probabilité de prédire la bonne étiquette ?
‫Donc, si nous examinons nos données sur les maladies cardiaques, nous pourrions le faire sous cette cellule afin que cela n'interfère pas avec la
‫façon dont.
‫J'ai donc une maladie cardiaque basse.
‫Diriger.
‫Donc, étant donné un échantillon qui ressemble à ceci a l'âge, le sexe, C. P. E. , Trest, T. B. , veuillez appeler FBS toutes
‫ces fonctionnalités, étant donné un échantillon comme celui de notre modèle de train, quelle est la probabilité de prédire la bonne cible ?
‫Et dans notre cas, la précision de nos modèles validés par croisement est de quatre vingt deux virgule quatre huit pour cent, donc environ
‫quatre vingt deux virgule cinq.
‫Cela signifie donc 82 ou environ un peu plus de huit fois sur dix.
‫Notre modèle prédira la bonne étiquette, à partir d'un échantillon, quelque chose comme ça sur la base des données
‫d'apprentissage d'origine.
‫Voilà donc la précision en un mot.
‫Ce que nous allons examiner ensuite, c'est la zone sous la courbe de précision, et si cela semble déroutant, c'est
‫un peu une bouchée, mais nous allons le parcourir.
‫C'est un peu comme ça que vous présenteriez la précision de vos modèles, votre impression quelque chose comme ça.
‫Là encore, il renvoie par défaut, un décimal et des communications décrochant.
‫C'est plus facile si vous êtes représenté en pourcentage.