‫ตอนนี้เราได้เห็นการทำงานจริงของการตรวจสอบข้าม
‫มาดูตัวชี้วัดการประเมินแบบจำลองการจัดหมวดหมู่ที่สำคัญอื่นๆ กัน
‫และในการทำเช่นนั้น เราจะเริ่มหัวข้อใหม่ที่นี่
‫การประเมินแบบจำลอง เมตริกการประเมิน และสี่หลักที่เราจะกล่าวถึงเป็นสิ่งสำคัญมากสำหรับความถูกต้องของแบบจำลองการจัดหมวดหมู่
‫ต่อไปเป็นพื้นที่ใต้โค้งหิน
‫และไม่ต้องกังวล หากคุณไม่แน่ใจว่าสิ่งเหล่านี้คืออะไร เราจะดำเนินการแก้ไข
‫อันที่สามคือเมทริกซ์ความสับสน
‫ฟังดูแฟนซีใช่มั้ย?
‫และสุดท้ายคือรายงานการจัดหมวดหมู่
‫เพื่อเริ่มต้น เราจะทำให้มันดีและเรียบง่าย
‫เราจะทำความแม่นยำ
‫ดังนั้นเราจะเตือนตัวเองว่าเราจะฝึกโมเดลการเรียนรู้ด้วยเครื่องได้อย่างไรและประเมินโดยการนำเข้าคะแนนเสียงสระจากพายุไซโคลน
‫การเลือกรุ่น
‫จากนั้นเราจะนำเข้าตัวแยกประเภทฟอเรสต์แบบสุ่ม
‫อยากรู้ว่ากด tab ได้ไหม
‫ใช่.
‫เราจะไปที่นั่น.
‫สวยงาม.
‫เราจะตั้งค่าเมล็ดพันธุ์สุ่ม
‫จากนั้นเราจะสร้างข้อมูล X ของเรา
‫และเราจะสร้างข้อมูล Y ของเรา
‫สวยงาม.
‫ตอนนี้เราจะตั้งค่าการทดสอบในแยกรถไฟ
‫ดังนั้นเราจะไปที่นี่
‫รถไฟ X.
‫การทดสอบ X
‫รถไฟ Y.
‫ทดสอบ Y
‫ที่จริงแล้ว เราไม่มีความจำเป็นหรอก เพราะเราสามารถใช้คะแนนสระไขว้ได้
‫มาทำกัน
‫เราอาจขึ้นตรงนี้เล็กน้อยเพื่อให้แน่ใจว่าเรารู้ว่าในกรณีนี้เรากำลังทำถูกต้อง
‫Clef เท่ากับลักษณนามของป่าแบบสุ่ม
‫จากนั้นเราจะพิมพ์คะแนนสระไขว้โดยส่งผ่าน ตัวแยกประเภท ข้อมูล x ของเรา และเราจะทำการตรวจสอบไขว้ห้าเท่า
‫มหัศจรรย์.
‫งั้นเราไปกันเลย
‫เรามีค่าประมาณจำนวนหนึ่งที่จะเปลี่ยนแปลง
‫รับคำเตือนแบบคลาสสิกนี้
‫นี่เป็นเพียงการเตือนความจำ
‫เราสามารถตั้งค่าตัวเลขเป็น 100 และนั่นจะกำจัดมัน
‫สวยงาม.
‫ดังนั้นสิ่งที่จะให้กลับมาก็คือเพราะพารามิเตอร์คะแนนเริ่มต้นของตัวแยกประเภทของเราคือความแม่นยำหลัก
‫นี่คือสิ่งที่คะแนนการข้ามล้มเหลวกำลังวัดที่นี่
‫อันที่จริง เราอาจบันทึกสิ่งนี้ลงในคะแนนค่าไขว้ของตัวแปรเท่ากับที่เรียกใช้อีกครั้ง
‫แล้วถ้าเราหาค่าเฉลี่ย NP ของคะแนน Cross Valley เราได้เห็นอันนี้แล้วในวิดีโอการตรวจสอบความถูกต้อง
‫นี่จะให้ค่าความแม่นยำเฉลี่ยของแบบจำลองของเรา และโดยพื้นฐานแล้ว
‫นี่ออกมาเป็นทศนิยม แต่เราสามารถพิมพ์ออกมาเพื่อพิมพ์ได้จริง หากตัวจำแนกโรคหัวใจมีความแม่นยำ
‫ดังนั้นไม่ว่าแบบจำลองของเราจะจำแนกได้ว่ามีใครเป็นโรคหัวใจหรือไม่ โดยพิจารณาจากพารามิเตอร์ของพวกเขาที่เราต้องการใส่ในที่นี้
‫NP ไม่ได้หมายถึงคะแนนข้ามวาล
‫เราจะคูณนี่ด้วย 100 และเราต้องการทศนิยมสองตำแหน่ง
‫เราอาจต้องการเครื่องหมายเปอร์เซ็นต์ที่ส่วนท้ายที่นี่
‫สวยงาม.
‫นี่จะเป็นการตรวจสอบความถูกต้องแบบไขว้จริงๆ
‫ดังนั้นสิ่งสำคัญที่ควรทราบ
‫ความถูกต้องของการตรวจสอบข้าม
‫จึงไม่เลวร้ายเกินไป
‫ถูกต้อง.
‫และสิ่งที่พูดได้ถูกต้องก็คือ
‫จากตัวอย่างสุ่ม จากตัวอย่างที่โมเดลไม่เคยเห็นมาก่อน มีความเป็นไปได้มากน้อยเพียงใดที่จะทำนายฉลากที่ถูกต้อง
‫ดังนั้นถ้าเราดูข้อมูลโรคหัวใจของเรา เราอาจทำภายใต้เซลล์นี้ เพื่อไม่ให้รบกวนรหัสการเรียนรู้ทางจิตของเรา
‫โรคหัวใจ.
‫หัวดอท.
‫จากตัวอย่างที่มีลักษณะเช่นนี้เมื่อฉันอายุหกขวบ CP Tryst, TB, PS, Col, FBS คุณสมบัติทั้งหมดเหล่านี้ให้ตัวอย่างเช่นนั้นกับโมเดลรถไฟของเรา
‫มีความเป็นไปได้มากน้อยเพียงใดที่จะทำนายเป้าหมายที่ถูกต้อง
‫และในกรณีของเรา ความแม่นยำที่ตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลองของเราคือ 82 48% ดังนั้นประมาณ 82 5.
‫นั่นหมายความว่า 82 หรือประมาณแปดเท่าในสิบครั้ง
‫โมเดลของเราจะทำนายฉลากที่ถูกต้องโดยให้ตัวอย่างในลักษณะนี้ตามข้อมูลการฝึกอบรมดั้งเดิม
‫นั่นคือความถูกต้องโดยสรุป
‫สิ่งที่เรากำลังจะดำดิ่งลงไปต่อไปคือพื้นที่ใต้โค้งหิน
‫และถ้ามันฟังดูน่าสับสน มันอาจจะดูแค่ปากเปล่า แต่เราจะผ่านมันไปให้ได้
‫นั่นคือวิธีที่คุณจะนำเสนอความแม่นยำของแบบจำลองของคุณ
‫คุณพิมพ์ออกมาแบบนี้อีกครั้ง โดยค่าเริ่มต้นจะเป็นทศนิยมในรูปแบบการสื่อสาร
‫ง่ายกว่าถ้าคุณแสดงเป็นเปอร์เซ็นต์