‫现在, 我们已经看到了交叉验证的作用｡
‫让我们看看其他一些重要的分类模型评估指标｡
‫为此, 我们将在这里开始一个新的标题｡
‫评估我们的模型､ 评估指标以及我们将要介绍的四个主要指标, 以确保分类模型的准确性,
‫这一点非常重要｡
‫下一个是岩石曲线下的面积｡
‫别担心, 如果你不确定这些是什么, 我们会仔细检查的｡
‫第三个是混淆矩阵｡
‫听起来很棒, 对吧？
‫最后一份是分类报告｡
‫首先, 我们将保持简单明了｡
‫我们会做到准确｡
‫因此, 我们将提醒自己如何训练一个机器学习模型, 并通过导入旋风中的交叉元音得分来评估它｡
‫型号选择｡
‫然后我们将导入随机森林分类器｡
‫我想知道我们是否可以按tab键｡
‫是的, 我知道
‫我们走吧｡
‫真漂亮｡
‫我们将设置一个随机种子｡
‫然后我们将创建X数据｡
‫我们将创建Y数据｡
‫真漂亮｡
‫现在我们将在列车分裂中设置测试｡
‫所以我们从这里开始｡
‫X列车｡
‫X检验｡
‫Y火车｡
‫Y检验｡
‫哦, 事实上, 我们不需要, 因为我们可以用交叉元音得分｡
‫那就这么办吧｡
‫我们可能会在这里放一个小标题, 以确保我们知道在这种情况下, 我们正在做的准确性｡
‫Clef等于随机森林分类器｡
‫然后我们会打印出交叉元音的分数, 通过传递它, 我们的分类器, 我们的x数据, 我们会做五次交叉验证｡
‫好极了｡
‫我们开始吧｡
‫我们有很多估计会改变｡
‫得到这个经典的警告｡
‫所以这只是一个提醒｡
‫我们可以将数量估计值设为100, 这样就可以去掉它｡
‫真漂亮｡
‫所以这将返回的是因为我们分类器的默认分数参数是主要的准确率｡
‫这是交叉失败分数在这里测量的｡
‫实际上, 我们可以将其保存为变量cross value score equals, 然后再运行一次｡
‫如果我们取Cross Valley评分的NP平均值, 我们在交叉验证视频中看到了这个｡
‫这将给予出我们模型的平均准确度,
‫基本上这是一个小数, 但我们可以很容易地打印出来, 如果心脏病分类器准确度｡
‫所以我们的模型是否能对一个人是否有心脏病进行分类, 给定他们的参数, 我们想在这里输入｡
‫NP并不意味着交叉瓦尔得分｡
‫我们将这个乘以100, 我们需要两位小数｡
‫我们可能需要在这后面加个百分比符号｡
‫真漂亮｡
‫实际上, 这将是交叉验证的准确性｡
‫这一点很重要｡
‫交叉验证准确度｡
‫所以这还不算太糟｡
‫好吧, 我知道了
‫准确性实际上是说｡
‫给定一个随机样本, 给定一个模型从未见过的样本, 它预测正确标签的可能性有多大？
‫所以如果我们看一下我们的心脏病数据, 我们可能会在这个细胞下做, 这样它就不会干扰我们的心理学习代码｡
‫心脏病｡
‫点个头｡
‫假设我六岁的时候有一个这样的样本, CP Tryst, TB, PS, Col, FBS,
‫所有这些特征, 假设我们的训练模型有这样一个样本, 它预测正确目标的可能性有多大？
‫在我们的案例中, 我们的模型的交叉验证准确率是82｡ 48%左右, 所以大约在82. 5.
‫也就是说82分或者说10分中有8分多一点｡
‫我们的模型将根据原始训练数据预测出正确的标签｡
‫这就是准确性｡
‫我们接下来要深入研究的是岩石曲线下的区域｡
‫如果这听起来令人困惑, 这是一个有点拗口, 但我们会通过它｡
‫这就是你展示模型准确性的方式｡
‫你再打印出这样的东西, 它在通讯样式中默认返回一个小数｡
‫如果用百分比来表示, 就更容易了｡