‫Ahora, hemos visto la validación cruzada en acción, veamos algunas otras métricas importantes de evaluación del modelo de
‫clasificación y, para hacerlo, comenzaremos un nuevo encabezado aquí.
‫Es muy importante evaluar nuestros modelos, métricas de evaluación y las cuatro principales que vamos a cubrir
‫para la precisión de los modelos de clasificación.
‫El siguiente es el área bajo la curva ARACY.
‫No se preocupe, si no está seguro de cuáles son, los revisaremos.
‫El tercero es una matriz de confusión.
‫Suena elegante, ¿verdad?
‫Y el último es un informe de clasificación.
‫Entonces, para comenzar, lo haremos de manera agradable y simple.
‫Haremos precisión.
‫Entonces, recordaremos cómo podemos entrenar un modelo de aprendizaje automático y evaluarlo importando la puntuación
‫de Crosswell de la selección de modelos de Saikat learn.
‫Y luego importaremos nuestro clasificador de bosque aleatorio.
‫Uno de puede presionar la pestaña, sí, ahí vamos, hermoso, configuraremos una semilla aleatoria.
‫Y luego crearemos nuestros datos.
‫Ellos crearán nuestros datos de por qué.
‫Hermosa.
‫Ahora configuraremos una prueba e intentaremos dividir, así que iremos aquí X, prueba de entrenamiento X, Y, prueba de entrenamiento Y.
‫Bueno, en realidad no es necesario porque solo podemos usar la puntuación de Crossville.
‫Así que hagámoslo.
‫Podríamos poner un poco de título aquí para asegurarnos de que sabemos que en este caso estamos haciendo precisión.
‫Clasificador de bosque aleatorio de Claff Eagles.
‫Y luego imprimiremos la puntuación de Crossville pasando los datos del clasificador Àlex y ¿cuál es su validación cruzada
‫de cinco veces?
‫Maravilloso.
‫Así que aquí vamos, tenemos una serie de estimaciones que cambiarán.
‫Recibiendo esta advertencia clásica, esto es solo un recordatorio, no podemos establecer una estimación en 100
‫y eso eliminará ese hermoso.
‫Entonces, lo que esto va a devolver es porque el parámetro de puntaje predeterminado de nuestro clasificador es una precisión
‫principal.
‫Esto es lo que mide aquí la puntuación de Crossville.
‫En realidad, podría guardar esto en una ACL de puntuación de Crosswell variable que lo ejecute de nuevo.
‫Y luego, si tomamos la melena de la puntuación Cross Val, hemos visto esta en el video de validación cruzada.
‫Esto nos va a dar la precisión principal de nuestro modelo y
‫básicamente esto sale como un decimal, pero podemos escribirlo fácilmente en la letra impresa en realidad si es una enfermedad cardíaca, la precisión del clasificador.
‫Entonces, si nuestro modelo puede clasificar si alguien tiene una enfermedad cardíaca o no, dados los parámetros
‫que queremos incluir aquí.
‫No, no te refieres a la puntuación crosswell.
‫Vamos a multiplicar esto por cien y queremos dos lugares decimales.
‫Quizás necesitemos un signo de porcentaje al final aquí.
‫Hermosa.
‫En realidad, esto será precisión de validación cruzada, por lo que es importante tenerlo en cuenta.
‫Precisión validada por Perlis.
‫Entonces eso no está tan mal, ¿verdad?
‫Y lo que la precisión realmente está diciendo es.
‫Dada una muestra aleatoria, dada una muestra que un modelo no ha visto antes.
‫¿Qué posibilidades hay de predecir la etiqueta correcta?
‫Entonces, si echamos un vistazo a los datos de nuestras enfermedades cardíacas, podríamos hacerlo debajo de esta celda para que no interfiera con
‫el cómo.
‫Entonces tengo una enfermedad cardíaca baja.
‫Cabeza.
‫Entonces, dada una muestra que se ve así, tiene edad, sexo, C. pag. MI. , Trest, T. B. , llame a FBS a
‫todas estas funciones, dada una muestra como esa de nuestro modelo de tren, ¿qué probabilidades hay de que prediga el objetivo correcto?
‫Y en nuestro caso, la precisión de nuestros modelos con validación cruzada es de ochenta y dos coma cuatro y ocho por ciento, es decir, alrededor
‫de ochenta y dos coma cinco.
‫Eso significa 82 o aproximadamente ocho de cada diez veces.
‫Nuestro modelo predecirá la etiqueta correcta, dada una muestra, algo como esto en función de los datos de
‫entrenamiento originales.
‫Así que eso es precisión en pocas palabras.
‫En lo que vamos a sumergirnos a continuación es en el área bajo la curva de precisión, y si eso
‫suena confuso, es un poco complicado, pero lo repasaremos.
‫Así es como presentaría la precisión de sus modelos, su impresión sería algo como esto.
‫Nuevamente, regresa por defecto, un decimal y un bloqueo de comunicaciones.
‫Es más fácil si está representado como un porcentaje.