‫これで､ クロスバリデーションの実例が見えてきました｡
‫その他の重要な分類モデル評価指標を見てみましょう｡
‫そのために､ ここで新しい見出しを立ち上げます｡
‫モデルを評価することはとても重要です｡ 評価指標と､ 分類モデルの精度についてこれから取り上げる4つの主要な評価指標について説明します｡
‫次に､ ロックカーブ下面積です｡
‫そして､ これらが何なのか分からないという方もご安心ください｡
‫3つ目は､ 混同行列です｡
‫おしゃれでしょう？
‫そして最後が分類報告書です｡
‫だから､ まず最初に､ 素敵でシンプルなものを｡
‫精度をやる｡
‫そこで､ サイクロンからクロスボーン・スコアを取り込んで､ 機械学習モデルを学習し､ 評価する方法を思い出してみることにします｡
‫モデル選択｡
‫そして､ ランダムフォレスト分類器をインポートします｡
‫タブを押せばいいのかな｡
‫そうですね｡
‫これでよしとしよう｡
‫美しい｡
‫ランダムシードを設定する
‫そして､ Xデータを作成します｡
‫そして､ Yデータを作成します｡
‫美しい｡
‫では､ train splitでテストを設定します｡
‫だから､ ここに行く｡
‫Xトレイン
‫Xテスト｡
‫Y列車｡
‫Yテスト｡
‫あ､ 実はその必要はないんです｡ クロスボーン・スコアを使えばいいんですから｡
‫では､ そうしましょう｡
‫この場合､ 精度を上げていることを確認するために､ ここに小さな見出しを付けるかもしれません｡
‫Clefはランダムフォレスト分類器に相当する｡
‫そして､ 分類器とxデータを渡して､ 5倍のクロスバリデーションを行い､ 交差母音のスコアをプリントアウトします｡
‫素晴らしい｡
‫それでは､ どうぞ｡
‫見積もりの数字が変わってくるんですよ｡
‫この古典的な警告を受けること｡
‫だから､ これはあくまでも注意喚起なんです｡
‫推定値を100に設定すれば､ そのようなことはありません｡
‫美しい｡
‫これは､ 分類器のデフォルトのスコアパラメータが主な精度であるため､ 何を返すかです｡
‫ここでクロスフェイルスコアが測っているのは､ このようなことです｡
‫実際には､ この値を変数 cross value score equals に保存して､ 再度実行することになるかもしれません｡
‫それから､ クロスバレースコアのNP平均をとると､ これはクロスバリデーションの動画で見たことがありますね｡
‫これはモデルの平均精度を示しています｡ 基本的にこれは小数で表示されますが､
‫心臓病分類器の精度を表示するために簡単に入力することができます｡
‫つまり､ このモデルが心臓病かどうかを分類できるかどうか､ ここに入れたいパラメータがあればいいわけです｡
‫NPはクロスバルスコアのことではありません｡
‫これを100倍するのだから､ 小数点以下は2桁にしたい｡
‫ここで最後にパーセント表示が必要かもしれませんね｡
‫美しい｡
‫これは､ 実は精度をクロス検証することになるんです｡
‫だから､ そこが重要なんです｡
‫クロスバリデーションで精度を確認｡
‫だから､ 悪くないと思います｡
‫そうですね｡
‫そして､ 精度が実際に言っていることは
‫ランダムなサンプル､ モデルが今まで見たことのないサンプルが与えられたとき､ 正しいラベルを予測する確率は？
‫ですから､ もし心臓病のデータを見るなら､ サイキック学習コードの邪魔にならないように､ このセルの下で行うかもしれません｡
‫心臓の病気
‫ドットヘッドです｡
‫このようなサンプルを使って､ 学習モデルを作成した場合､ どれくらいの確率で正しいターゲットを予測できるでしょうか｡
‫そして､ 私たちの場合､ このモデルのクロスバリデーションの精度は82です｡ 48％なので､ 約82前後｡ 5.
‫つまり､ 10回中82回､ 約8回強ということになる｡
‫このモデルは､ 元の学習データをもとに､ このようなサンプルがあれば､ 正しいラベルを予測する｡
‫つまり､ それが精度の高さなんですね｡
‫次にご紹介するのは､ 「ロックカーブ下面積」です｡
‫と､ 分かりにくいと思われるかもしれませんが､ 一通り説明します｡
‫つまり､ モデルの精度をどのように提示するかということですね｡
‫またこのようなものをプリントアウトすると､ デフォルトでコミュニケーションスタイルの10進数が返されます｡
‫パーセンテージで表されると楽なんですけどね｡