‫Şimdi çapraz doğrulamayı iş başında gördük.
‫Diğer bazı önemli sınıflandırma modeli değerlendirme metriklerini görelim.
‫Bunu yapmak için de burada yeni bir başlık açacağız.
‫Modellerimizi, değerlendirme ölçütlerimizi ve sınıflandırma modellerinin doğruluğu için ele alacağımız
‫dört ana ölçütü değerlendirmek çok önemlidir.
‫Bir sonraki ise kaya eğrisinin altındaki alandır.
‫Merak etmeyin, bunların ne olduğundan emin değilseniz, üzerlerinden geçeceğiz.
‫Üçüncüsü ise bir karışıklık matrisidir.
‫Kulağa hoş geliyor, değil mi?
‫Sonuncusu ise bir sınıflandırma raporu.
‫Bu yüzden başlangıç olarak, güzel ve basit tutacağız.
‫Kesin konuşacağız.
‫Bu yüzden kendimize bir makine öğrenimi modelini nasıl eğitebileceğimizi ve siklonlardan çapraz sesli harf skorunu içe aktararak
‫nasıl değerlendirebileceğimizi hatırlatacağız.
‫Model seçimi.
‫Ve sonra rastgele orman sınıflandırıcımızı içe aktaracağız.
‫Acaba sekmeye basabilir miyiz?
‫Evet.
‫İşte oldu.
‫Çok güzel.
‫Rastgele bir tohum ayarlayacağız.
‫Ve sonra X verilerimizi oluşturacağız.
‫Ve Y verilerimizi oluşturacağız.
‫Çok güzel.
‫Şimdi tren bölmesinde bir test ayarlayacağız.
‫O zaman buraya gidelim.
‫X treni.
‫X testi.
‫Y treni.
‫Y testi.
‫Aslında buna gerek yok, çünkü sadece çapraz sesli harf skorunu kullanabiliriz.
‫Hadi yapalım şunu.
‫Bu durumda doğruluk yaptığımızdan emin olmak için buraya küçük bir başlık koyabiliriz.
‫Clef, rastgele orman sınıflandırıcısına eşittir.
‫Ardından, sınıflandırıcımızı, x verilerimizi geçerek çapraz sesli harf puanını yazdıracağız ve beş kat çapraz
‫doğrulama yapacağız.
‫Harika.
‫İşte başlıyoruz.
‫Değişecek bir dizi tahminimiz var.
‫Bu klasik uyarıyı alıyorum.
‫Yani bu sadece bir hatırlatma.
‫Sayı tahminini 100 olarak ayarlayabiliriz ve bu da bundan kurtulmamızı sağlayacaktır.
‫Çok güzel.
‫Bunun geri vereceği şey, sınıflandırıcımızın varsayılan puan parametresinin ana doğruluk olmasıdır.
‫Çapraz başarısızlık puanı burada bunu ölçmektedir.
‫Aslında, bunu bir değişkene kaydedebiliriz çapraz değer puanı tekrar çalıştıran eşittir.
‫Ve sonra Cross Valley skorunun NP ortalamasını alırsak, bunu çapraz doğrulama videosunda gördük.
‫Bu bize modelimizin ortalama doğruluğunu verecektir ve temelde
‫bu ondalık olarak çıkar, ancak kalp hastalığı sınıflandırıcı doğruluğunu yazdırmak için bunu kolayca yazabiliriz.
‫Yani modelimiz, buraya koymak istediğimiz parametreler göz önüne alındığında, bir kişinin kalp hastası olup
‫olmadığını sınıflandırabilir.
‫NP çapraz val skorunu kastetmiyor.
‫Bunu 100 ile çarpacağız ve iki ondalık basamak istiyoruz.
‫Belki de burada bir yüzde işaretine ihtiyacımız vardır.
‫Çok güzel.
‫Aslında bu çapraz doğrulamalı bir doğruluk olacak.
‫Bu yüzden bunu not etmek önemlidir.
‫Çapraz onaylanmış doğruluk.
‫Yani o kadar da kötü değil.
‫Doğru.
‫Ve doğruluk aslında şunu söylüyor.
‫Rastgele bir örnek verildiğinde, bir modelin daha önce görmediği bir örnek verildiğinde, doğru etiketi tahmin
‫etmesi ne kadar olasıdır?
‫Yani kalp hastalığı verilerimize bakacak olursak, psişik öğrenme kodumuza müdahale etmemesi için bunu
‫bu hücre altında yapabiliriz.
‫Kalp hastalığı.
‫Nokta kafa.
‫Peki, altı yaşındayken CP Tryst, TB, PS, Col, FBS, tüm bu özellikler gibi bir örnek verildiğinde, eğitim modelimize böyle
‫bir örnek verildiğinde, doğru hedefi tahmin etme olasılığı nedir?
‫Ve bizim durumumuzda, modelimizin çapraz doğrulama doğruluğu 82'dir. %48, yani yaklaşık 82. 5.
‫Bu da 82 ya da onda sekizden biraz fazla anlamına geliyor.
‫Modelimiz, orijinal eğitim verilerine dayanarak buna benzer bir örnek verildiğinde doğru etiketi tahmin edecektir.
‫Yani özetle doğruluk budur.
‫Bundan sonra ele alacağımız konu, kaya eğrisinin altında kalan alan.
‫Eğer bu size kafa karıştırıcı geliyorsa, biraz ağız dolusu ama üzerinden geçeceğiz.
‫Yani modelinizin doğruluğunu bu şekilde sunabilirsiniz.
‫Bunun gibi bir şeyi tekrar yazdırırsanız, varsayılan olarak iletişim tarzında bir ondalık döndürür.
‫Yüzde olarak temsil edilirseniz daha kolay olur.