‫Bây giờ chúng tôi đã thấy xác thực chéo đang hoạt động.
‫Hãy cùng xem một số thước đo đánh giá mô hình phân loại quan trọng khác.
‫Và để làm như vậy, chúng ta sẽ bắt đầu một tiêu đề mới ở đây.
‫Điều quan trọng là phải đánh giá các mô hình của chúng tôi, các chỉ số đánh giá và bốn chỉ số chính mà chúng tôi sẽ
‫đề cập đến về độ chính xác của các mô hình phân loại.
‫Tiếp theo là khu vực dưới đường cong đá.
‫Và đừng lo lắng, nếu bạn không chắc đây là những gì, chúng ta sẽ đi qua chúng.
‫Cái thứ ba là một ma trận nhầm lẫn.
‫Nghe có vẻ lạ mắt, phải không?
‫Và cuối cùng là một báo cáo phân loại.
‫Vì vậy, để bắt đầu, chúng tôi sẽ giữ cho nó đẹp và đơn giản.
‫Chúng tôi sẽ làm chính xác.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ nhắc nhở bản thân về cách chúng tôi có thể đào tạo một mô hình học máy và đánh giá nó
‫bằng cách nhập điểm số nguyên âm chéo từ các lốc xoáy.
‫Lựa chọn mô hình.
‫Và sau đó, chúng tôi sẽ nhập bộ phân loại rừng ngẫu nhiên của chúng tôi.
‫Tôi tự hỏi nếu chúng ta có thể nhấn tab.
‫Ừ.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Xinh đẹp.
‫Chúng tôi sẽ thiết lập một hạt giống ngẫu nhiên.
‫Và sau đó chúng tôi sẽ tạo dữ liệu X của chúng tôi.
‫Và chúng tôi sẽ tạo dữ liệu Y của chúng tôi.
‫Xinh đẹp.
‫Bây giờ chúng ta sẽ thiết lập một bài kiểm tra trong tách đoàn tàu.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ đi đây.
‫Xe lửa X.
‫Thử nghiệm X.
‫Xe lửa Y.
‫Y thử nghiệm.
‫Ồ, thực ra, chúng ta không cần, bởi vì chúng ta có thể sử dụng điểm số nguyên âm chéo.
‫Vì vậy, chúng ta hãy làm điều đó.
‫Chúng tôi có thể đưa ra một chút tiêu đề ở đây để đảm bảo rằng chúng tôi biết rằng trong trường hợp này, chúng tôi đang thực hiện chính xác.
‫Clef là bộ phân loại rừng ngẫu nhiên.
‫Và sau đó, chúng tôi sẽ in ra điểm số nguyên âm chéo bằng cách chuyển nó, bộ phân loại, dữ liệu x của chúng tôi và chúng tôi sẽ
‫thực hiện xác nhận chéo năm lần.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, chúng ta bắt đầu.
‫Chúng tôi có một số ước tính sẽ thay đổi.
‫Nhận được cảnh báo kinh điển này.
‫Vì vậy, đây chỉ là một lời nhắc nhở.
‫Chúng tôi có thể đặt ước tính số là 100 và điều đó sẽ loại bỏ điều đó.
‫Xinh đẹp.
‫Vì vậy, những gì điều này sẽ trả lại là vì tham số điểm mặc định của bộ phân loại của chúng tôi là độ chính
‫xác chính.
‫Đây là điểm số thất bại chéo được đo lường ở đây.
‫Trên thực tế, chúng tôi có thể lưu điều này vào một điểm giá trị chéo có thể thay đổi bằng cách chạy lại nó.
‫Và sau đó nếu chúng tôi lấy điểm NP trung bình của Cross Valley, chúng tôi đã thấy điểm này trong video xác thực
‫chéo.
‫Điều này sẽ cung cấp cho chúng tôi độ chính xác trung bình của mô hình của chúng tôi
‫và về cơ bản nó xuất hiện dưới dạng số thập phân, nhưng chúng tôi có thể dễ dàng nhập nó để in thực sự nếu độ chính xác của bộ phân loại bệnh tim.
‫Vì vậy, liệu mô hình của chúng tôi có thể phân loại ai đó có bị bệnh tim hay không, dựa trên các thông số của
‫họ mà chúng tôi muốn đưa vào đây.
‫NP không có nghĩa là điểm số chéo.
‫Chúng ta sẽ nhân con số này lên 100 và chúng ta muốn có hai chữ số thập phân.
‫Chúng tôi có thể cần một dấu phần trăm ở cuối ở đây.
‫Xinh đẹp.
‫Thực ra, đây sẽ là độ chính xác được xác thực chéo.
‫Vì vậy, đó là điều quan trọng cần lưu ý.
‫Độ chính xác đã được xác thực chéo.
‫Vì vậy, điều đó không quá tệ.
‫Đúng.
‫Và sự chính xác thực sự đang nói là gì.
‫Cho một mẫu ngẫu nhiên, cho một mẫu mà người mẫu chưa từng thấy trước đây, khả năng dự đoán đúng
‫nhãn là bao nhiêu?
‫Vì vậy, nếu chúng ta xem dữ liệu về bệnh tim của mình, chúng ta có thể làm điều đó trong ô này để nó không ảnh hưởng
‫đến mã học tâm linh của chúng ta.
‫Bệnh tim.
‫Đầu chấm.
‫Vì vậy, với một mẫu trông giống như thế này khi tôi sáu tuổi CP Tryst, TB, PS, Col, FBS, tất cả các tính năng này được cung cấp một mẫu như
‫vậy cho mô hình xe lửa của chúng tôi, khả năng dự đoán đúng mục tiêu là bao nhiêu?
‫Và trong trường hợp của chúng tôi, độ chính xác đã được xác thực chéo của mô hình của chúng tôi là 82. 48%, như vậy khoảng 82. 5.
‫Vì vậy, điều đó có nghĩa là 82 hoặc chỉ hơn tám lần trong số mười.
‫Mô hình của chúng tôi sẽ dự đoán đúng nhãn đưa ra một mẫu tương tự như thế này dựa trên dữ liệu đào tạo
‫ban đầu.
‫Tóm lại, đó là độ chính xác.
‫Những gì chúng ta sẽ đi sâu vào tiếp theo là khu vực dưới đường cong đá.
‫Và nếu điều đó nghe có vẻ khó hiểu, thì hơi lạ, nhưng chúng ta sẽ xem xét nó.
‫Vì vậy, đó là cách bạn thể hiện độ chính xác của mô hình của mình.
‫Bạn in ra một cái gì đó như thế này một lần nữa, nó trả về mặc định là một số thập phân trong kiểu giao tiếp.
‫Sẽ dễ dàng hơn nếu bạn được biểu thị dưới dạng phần trăm.