‫Sekarang, kita telah melihat validasi silang beraksi, mari kita lihat beberapa metrik evaluasi model klasifikasi penting lainnya, dan
‫untuk melakukannya, kita akan memulai judul baru di sini.
‫Sangat penting untuk mengevaluasi model kami, metrik evaluasi, dan empat yang utama yang akan
‫kami bahas untuk akurasi model klasifikasi.
‫Berikutnya adalah area di bawah kurva ARACY.
‫Jangan khawatir, jika Anda tidak yakin apa ini, kami akan membahasnya.
‫Yang ketiga adalah matriks kebingungan.
‫Kedengarannya mewah, bukan?
‫Dan yang terakhir adalah laporan klasifikasi.
‫Jadi untuk memulai, kami akan membuatnya tetap bagus dan sederhana.
‫Kami akan melakukan akurasi.
‫Jadi kami akan mengingatkan diri kami sendiri tentang bagaimana kami dapat melatih model pembelajaran mesin dan
‫mengevaluasinya dengan mengimpor skor Crosswell dari pemilihan model pembelajaran Saikat.
‫Dan kemudian kita akan mengimpor pengklasifikasi hutan acak kita.
‫Salah satunya bisa tekan tab, ya, begitulah, cantik, kami akan menyiapkan benih acak.
‫Dan kemudian kita akan membuat data kita.
‫Mereka akan membuat data mengapa kami.
‫Cantik.
‫Sekarang kita akan menyiapkan tes dan mencoba dan membagi, jadi kita akan pergi ke sini X, latih tes X, Y, latih tes Y.
‫Sebenarnya tidak perlu karena kita bisa menggunakan skor Crossville.
‫Jadi mari kita lakukan itu.
‫Kami mungkin memberikan sedikit judul di sini untuk memastikan kami tahu bahwa dalam hal ini kami melakukan akurasi.
‫Pengklasifikasi hutan acak Claff Eagles.
‫Dan kemudian kami akan mencetak skor Crossville dengan membagikannya data lex classifier dan apa yang Anda validasi silang
‫lima kali lipat?
‫Luar biasa.
‫Jadi begini, kami punya sejumlah perkiraan akan berubah.
‫Mendapatkan peringatan klasik ini, jadi ini hanya pengingat, kita tidak dapat menetapkan perkiraan hingga 100 dan
‫itu akan menghilangkan keindahan itu.
‫Jadi apa yang akan diberikan kembali adalah karena parameter skor default dari classifier kami adalah akurasi
‫utama.
‫Inilah yang diukur oleh skor Crossville di sini.
‫Sebenarnya, saya mungkin menyimpan ini ke ACL skor Crosswell variabel yang menjalankannya lagi.
‫Dan kemudian jika kita mengambil surai dari skor Cross Val, kita telah melihat yang satu ini di video validasi silang.
‫Ini akan memberi kita akurasi utama dari model kita dan
‫pada dasarnya ini keluar sebagai desimal, tetapi kita dapat dengan mudah mengetik ini ke cetakan sebenarnya jika penyakit jantung, akurasi pengklasifikasi.
‫Jadi apakah model kami dapat mengklasifikasikan apakah seseorang memiliki penyakit jantung atau tidak, dengan parameter mereka yang ingin
‫kami masukkan di sini.
‫Tidak, maksud Anda bukan skor crosswell.
‫Kami akan kali ini dengan seratus dan kami ingin dua tempat desimal.
‫Kita mungkin perlu tanda persentase di akhir sini.
‫Cantik.
‫Ini akan menjadi akurasi validasi silang, sebenarnya, jadi itu penting untuk diperhatikan.
‫Perlis memvalidasi akurasi.
‫Jadi itu tidak terlalu buruk, kan.
‫Dan apa yang sebenarnya dikatakan akurasi.
‫Diberikan sampel acak, diberikan sampel yang belum pernah dilihat model sebelumnya.
‫Seberapa besar kemungkinan untuk memprediksi label yang tepat?
‫Jadi kalau kita lihat data penyakit jantung kita, mungkin kita lakukan di bawah sel ini agar tidak mengganggu
‫caranya.
‫Jadi saya terkena penyakit jantung rendah.
‫Kepala.
‫Jadi diberikan sampel yang terlihat seperti ini memiliki umur, jenis kelamin, C. P. E. , Tres, T B. , tolong panggil FBS
‫semua fitur ini, diberikan contoh seperti itu ke model kereta kami, seberapa besar kemungkinannya untuk memprediksi target yang tepat?
‫Dan dalam kasus kami, akurasi yang divalidasi silang model kami adalah delapan puluh dua koma empat delapan persen, jadi dibulatkan sekitar
‫delapan puluh dua koma lima.
‫Jadi itu berarti 82 atau sekitar delapan kali dari sepuluh.
‫Model kami akan memprediksi label yang tepat, diberikan sampel, seperti ini berdasarkan data pelatihan
‫asli.
‫Jadi itu akurasi singkatnya.
‫Apa yang akan kita selami selanjutnya adalah area di bawah kurva akurasi, dan jika itu terdengar membingungkan,
‫ini sedikit sulit, tapi kita akan melewatinya.
‫Jadi begitulah cara Anda menyajikan akurasi model Anda, Anda mencetak sesuatu seperti ini.
‫Sekali lagi, ia kembali secara default, desimal dan komunikasi terhenti.
‫Lebih mudah jika Anda direpresentasikan sebagai persentase.