‫Agora, vimos a validação cruzada em ação, vamos ver algumas outras importantes métricas de avaliação do modelo de classificação e,
‫para fazer isso, vamos começar um novo título aqui.
‫É muito importante avaliar nossos modelos, métricas de avaliação e os quatro principais que iremos cobrir
‫para a precisão dos modelos de classificação.
‫O próximo é a área sob a curva ARACY.
‫Não se preocupe, se você não tiver certeza do que são, vamos examiná-los.
‫O terceiro é uma matriz de confusão.
‫Parece sofisticado, certo?
‫E o último é um relatório de classificação.
‫Portanto, para começar, vamos mantê-lo simples e agradável.
‫Faremos precisão.
‫Portanto, vamos nos lembrar de como podemos treinar um modelo de aprendizado de máquina e avaliá-lo importando
‫a pontuação Crosswell da seleção de modelo de aprendizado de Saikat.
‫E então vamos importar nosso classificador de floresta aleatório.
‫Um dos pode pressionar a guia, sim, lá vamos nós, linda, vamos configurar uma semente aleatória.
‫E então criaremos nossos dados.
‫Eles criarão nossos dados do porquê.
‫Bela.
‫Agora vamos configurar um teste e tentar dividir, então vamos aqui X, treinar X teste, Y, treinar Y teste.
‫Bem, na verdade não precisamos porque podemos simplesmente usar a pontuação de Crossville.
‫Então vamos fazer isso.
‫Podemos colocar um pequeno cabeçalho aqui para ter certeza de que sabemos que, neste caso, estamos fazendo precisão.
‫Classificador de floresta aleatório de Claff Eagles.
‫E então imprimiremos a pontuação Crossville passando-os para os dados do classificador Àlex e qual é a sua
‫validação cruzada quíntupla?
‫Maravilhoso.
‫Então, vamos lá, temos uma série de estimativas que serão alteradas.
‫Recebendo este aviso clássico, então este é apenas um lembrete, não podemos definir uma estimativa de 100
‫e isso eliminará aquele belo.
‫Então, o que isso vai dar em troca é porque o parâmetro de pontuação padrão do nosso classificador é uma
‫precisão principal.
‫Isso é o que a pontuação de Crossville está medindo aqui.
‫Na verdade, posso salvá-lo em uma ACL de pontuação Crosswell variável que o execute novamente.
‫E então se pegarmos a juba da pontuação Cross Val, vimos isso no vídeo de validação cruzada.
‫Isso nos dará a precisão principal do nosso modelo e
‫basicamente sairá como um decimal, mas podemos facilmente digitar isso na impressão, na verdade, se doença cardíaca, precisão do classificador.
‫Portanto, se nosso modelo pode ou não classificar se alguém tem doença cardíaca ou não, dados os parâmetros
‫que queremos colocar aqui.
‫Não, você não quer dizer pontuação crosswell.
‫Vamos multiplicar por cem e queremos duas casas decimais.
‫Talvez precisemos de um sinal de porcentagem no final aqui.
‫Bela.
‫Isso vai ser uma precisão de validação cruzada, na verdade, isso é importante notar.
‫Precisão validada Perlis.
‫Então isso não é tão ruim, certo.
‫E o que a precisão está realmente dizendo é.
‫Dada uma amostra aleatória, dada uma amostra que um modelo não viu antes.
‫Qual é a probabilidade de prever o rótulo certo?
‫Portanto, se dermos uma olhada em nossos dados de doenças cardíacas, poderemos fazer isso sob essa célula para que não interfira em
‫como.
‫Então eu fico com problemas cardíacos.
‫Cabeça.
‫Então, dada uma amostra que se parece com esta tem idade, sexo, C. P. E. , Trest, T. B. , ligue para FBS todos
‫esses recursos, dada uma amostra como essa para o nosso modelo de trem, qual a probabilidade de prever o alvo certo?
‫E, em nosso caso, a precisão dos nossos modelos com validação cruzada é oitenta e dois vírgula quatro oito por cento, então cerca de
‫oitenta e dois vírgula cinco.
‫Isso significa 82 ou quase oito vezes em dez.
‫Nosso modelo irá prever o rótulo certo, dada uma amostra, algo assim com base nos dados de treinamento
‫originais.
‫Então, isso é precisão em poucas palavras.
‫O que vamos abordar a seguir é a área sob a curva de precisão e, se isso parece confuso,
‫é um pouco complicado, mas vamos examinar isso.
‫Então é assim que você apresentaria a precisão dos seus modelos, sua impressão algo assim.
‫Novamente, ele retorna por padrão, um ponto decimal e a comunicação paralisada.
‫É mais fácil se você for representado como uma porcentagem.