‫Jetzt haben wir die Kreuzvalidierung in Aktion gesehen, sehen wir uns einige andere wichtige Bewertungsmetriken für Klassifizierungsmodelle an,
‫und dazu beginnen wir hier eine neue Überschrift.
‫Es ist so wichtig, unsere Modelle, Bewertungsmetriken und die vier wichtigsten zu bewerten, die wir
‫für die Genauigkeit der Klassifizierungsmodelle behandeln werden.
‫Der nächste ist der Bereich unter der ARACY-Kurve.
‫Keine Sorge, wenn Sie sich nicht sicher sind, was diese sind, werden wir sie durchgehen.
‫Die dritte ist eine Verwirrungsmatrix.
‫Klingt schick, oder?
‫Und der letzte ist ein Klassifizierungsbericht.
‫Um zu beginnen, werden wir es schön und einfach halten.
‫Wir werden Genauigkeit tun.
‫Wir erinnern uns also daran, wie wir ein Modell für maschinelles Lernen trainieren und bewerten können,
‫indem wir den Crosswell-Score aus der Modellauswahl von Saikat Learns importieren.
‫Und dann importieren wir unseren Random Forest-Klassifikator.
‫Einer von kann Tab drücken, ja, los geht's, schön, wir werden einen zufälligen Seed einrichten.
‫Und dann erstellen wir unsere Daten.
‫Sie werden unsere Warum-Daten erstellen.
‫Wunderschönen.
‫Jetzt richten wir einen Test ein und versuchen, ihn aufzuteilen, also gehen wir hier X, trainieren X-Test, Y, trainieren Y-Test.
‫Nun, eigentlich brauchen wir das nicht, weil wir einfach den Crossville-Score verwenden können.
‫Also machen wir das.
‫Wir könnten hier eine kleine Überschrift einfügen, um sicherzustellen, dass wir in diesem Fall auf Genauigkeit achten.
‫Der zufällige Waldklassifizierer von Claff Eagles.
‫Und dann drucken wir den Crossville-Score aus, indem wir ihn Klassifikator-Flex-Daten ausgeben und was ist
‫Ihre fünffache Kreuzvalidierung?
‫Wunderbar.
‫Also los geht's, wir haben eine Reihe von Schätzungen, die sich ändern werden.
‫Wenn Sie diese klassische Warnung erhalten, ist dies nur eine Erinnerung, wir können keine Schätzung auf 100 festlegen
‫und das wird das Schöne loswerden.
‫Dies wird also zurückgeben, weil der Standard-Score-Parameter unseres Klassifikators eine Hauptgenauigkeit
‫ist.
‫Das misst der Crossville-Score hier.
‫Eigentlich könnte ich dies in ACLs mit variablem Crosswell-Score speichern, die es erneut ausführen.
‫Und wenn wir dann die Mähne des Cross Val-Scores nehmen, haben wir diese im Cross-Validierungs-Video gesehen.
‫Dies gibt uns die Hauptgenauigkeit unseres Modells und im Grunde wird dies
‫als Dezimalzahl ausgegeben, aber wir können dies leicht in den Ausdruck eingeben, wenn es sich um eine Herzkrankheit handelt, die Genauigkeit des Klassifikators.
‫Ob unser Modell also klassifizieren kann, ob jemand eine Herzerkrankung hat oder nicht, wollen wir hier
‫anhand der Parameter angeben.
‫Nein, du meinst nicht Crosswell-Score.
‫Wir werden dies mit Hundert malen und wir wollen zwei Dezimalstellen.
‫Wir brauchen hier vielleicht ein Prozentzeichen am Ende.
‫Wunderschönen.
‫Dies wird die Genauigkeit der Kreuzvalidierung sein, daher ist es wichtig, dies zu beachten.
‫Perlis validierte Genauigkeit.
‫Das ist also nicht weiter schlimm, oder.
‫Und was Genauigkeit eigentlich sagt, ist.
‫Bei einer zufälligen Stichprobe, bei einer Stichprobe, die ein Modell noch nicht gesehen hat.
‫Wie wahrscheinlich ist es, das richtige Etikett vorherzusagen?
‫Wenn wir also einen Blick auf unsere Herzkrankheitsdaten werfen, könnten wir dies unter dieser Zelle tun, damit es nicht stört,
‫wie.
‫Also bekomme ich eine niedrige Herzkrankheit.
‫Kopf.
‫Eine Probe, die so aussieht, hat also Alter, Geschlecht, C. P. E. , Trest, T. B. , rufen Sie bitte alle
‫diese Funktionen von FBS an. Wie wahrscheinlich ist es, dass das richtige Ziel prognostiziert wird, wenn unser Zugmodell ein solches Beispiel enthält?
‫Und in unserem Fall beträgt die kreuzvalidierte Genauigkeit unserer Modelle zweiundachtzig Komma vier acht Prozent, also etwa
‫zweiundachtzig Komma fünf.
‫Das bedeutet also 82 oder etwas mehr als acht von zehn.
‫Unser Modell wird anhand einer Stichprobe das richtige Label vorhersagen, etwa auf der Grundlage der ursprünglichen
‫Trainingsdaten.
‫Das ist also Genauigkeit auf den Punkt gebracht.
‫Als nächstes werden wir uns mit dem Bereich unter der Genauigkeitskurve befassen, und wenn das verwirrend klingt, ist es ein
‫bisschen ein Bissen, aber wir werden es durchgehen.
‫So würden Sie also die Genauigkeit Ihrer Modelle präsentieren, Ihren Ausdruck in etwa so.
‫Auch hier gibt es standardmäßig eine Dezimal- und Kommunikationsunterbrechung zurück.
‫Es ist einfacher, wenn Sie in Prozent dargestellt werden.