‫Ora, abbiamo visto la convalida incrociata in azione, vediamo alcune altre importanti metriche di valutazione del modello di
‫classificazione e, per farlo, inizieremo una nuova intestazione qui.
‫È così importante valutare i nostri modelli, le metriche di valutazione e i quattro principali che
‫tratteremo per l'accuratezza dei modelli di classificazione.
‫Il prossimo è l'area sotto la curva ARACY.
‫Non preoccuparti, se non sei sicuro di cosa siano, li esamineremo.
‫La terza è una matrice di confusione.
‫Sembra elegante, vero?
‫E l'ultimo è un rapporto di classificazione.
‫Quindi, per iniziare, lo manterremo bello e semplice.
‫Faremo precisione.
‫Quindi ricorderemo a noi stessi come possiamo addestrare un modello di apprendimento automatico e valutarlo importando
‫il punteggio Crosswell da Saikat impara la selezione del modello.
‫E poi importeremo il nostro classificatore di foreste casuali.
‫Uno dei tab può premere, sì, ci siamo, bello, imposteremo un seme casuale.
‫E poi creeremo i nostri dati.
‫Creeranno i nostri dati sul perché.
‫Bellissimo.
‫Ora imposteremo un test e proveremo a dividere, quindi andremo qui X, allena X test, Y, allena Y test.
‫Beh, in realtà non ne abbiamo bisogno perché possiamo semplicemente usare il punteggio di Crossville.
‫Quindi facciamolo.
‫Potremmo inserire una piccola intestazione qui per assicurarci di sapere che in questo caso stiamo facendo la precisione.
‫Classificatore forestale casuale di Claff Eagles.
‫E poi stamperemo il punteggio Crossville passandogli i dati Àlex del classificatore e cosa sei la convalida incrociata
‫di cinque volte?
‫Meraviglioso.
‫Quindi ci siamo, abbiamo un certo numero di stime che cambierà.
‫Ricevendo questo classico avviso, quindi questo è solo un promemoria, non possiamo impostare alcuna stima su 100
‫e questo eliminerà quella bella.
‫Quindi ciò che questo restituirà è perché il parametro di punteggio predefinito del nostro classificatore è una precisione
‫principale.
‫Questo è ciò che il punteggio Crossville sta misurando qui.
‫In realtà, potrei salvarlo in un ACL di punteggio Crosswell variabile che lo esegue di nuovo.
‫E poi, se prendiamo la criniera del punteggio Cross Val, l'abbiamo visto nel video di convalida incrociata.
‫Questo ci darà l'accuratezza principale del nostro modello e fondamentalmente
‫questo viene fuori come un decimale, ma possiamo facilmente digitarlo sulla stampa in realtà se malattie cardiache, accuratezza del classificatore.
‫Quindi, indipendentemente dal fatto che il nostro modello possa classificare se qualcuno ha una malattia cardiaca o meno, dati i
‫parametri che vogliamo inserire qui.
‫No, non intendi il punteggio Crosswell.
‫Lo faremo per cento e vogliamo due cifre decimali.
‫Forse abbiamo bisogno di un segno di percentuale alla fine qui.
‫Bellissimo.
‫Questa sarà l'accuratezza della convalida incrociata, in realtà, quindi è importante notare.
‫Precisione convalidata da Perlis.
‫Quindi non è poi così male, giusto.
‫E ciò che l'accuratezza sta effettivamente dicendo è.
‫Dato un campione casuale, dato un campione che un modello non ha mai visto prima.
‫Qual è la probabilità di prevedere l'etichetta giusta?
‫Quindi, se diamo un'occhiata ai nostri dati sulle malattie cardiache, potremmo farlo sotto questa cella in modo che non interferisca con il
‫modo.
‫Quindi ho una malattia cardiaca bassa.
‫Capo.
‫Quindi, dato un campione che assomiglia a questo ha età, sesso, C. P. e. , Trest, T. B. , chiama FBS tutte
‫queste funzionalità, dato un campione del genere al nostro modello di treno, quanto è probabile che preveda l'obiettivo giusto?
‫E nel nostro caso, la precisione della convalida incrociata dei nostri modelli è dell'ottantadue virgola quattro otto per cento, quindi
‫circa ottantadue virgola cinque.
‫Quindi questo significa 82 o circa poco più di otto volte su dieci.
‫Il nostro modello predirà l'etichetta giusta, dato un campione, qualcosa di simile in base ai dati di addestramento
‫originali.
‫Quindi questa è precisione in poche parole.
‫Quello in cui ci tufferemo in seguito è l'area sotto la curva di precisione, e se questo suona confuso,
‫è un po' un boccone, ma lo esamineremo.
‫Questo è il modo in cui presenteresti la precisione dei tuoi modelli, la tua stampa in qualcosa del genere.
‫Di nuovo, restituisce per impostazione predefinita un decimale e lo stallo delle comunicazioni.
‫È più facile se sei rappresentato in percentuale.