‫Bon retour, et dans la dernière vidéo, nous avons terminé en disant que la prochaine métrique d'évaluation du modèle de classification
‫que nous allons utiliser est une matrice de confusion.
‫Maintenant, si vous êtes confus au sujet de la matrice de confusion des noms, ne vous inquiétez pas.
‫Cela aura du sens une fois que nous l'aurons parcouru.
‫Donc, une matrice de confusion, définissons-la, est un moyen rapide de comparer les étiquettes prédites par un
‫modèle et les étiquettes réelles qu'il était censé prédire.
‫Maintenant, en substance.
‫Vous donner une idée de l'endroit où le modèle se confond.
‫Beau.
‫Maintenant, encore une fois, si c'est toujours déroutant, eh bien, jetons un coup d'œil.
‫C'est ce que nous faisons toujours de mal.
‫Nous préférons mettre la main sur, disons, d'Escalon.
‫Nous allons passer du module Matrix, matrice de confusion d'importation complète.
‫Et maintenant, nous pouvons créer une matrice de confusion en faisant quelques prédictions.
‫Nous avons vu comment faire cela avec une fonction de prédiction.
‫Nous allons le faire sur l'ensemble de données de test.
‫Et puis nous allons passer la confusion, la matrice, la fonction, la confusion, la matrice, pourquoi les tests sont
‫les vraies étiquettes et les prédictions.
‫C'est donc le cœur de ce que font fondamentalement toutes les mesures d'évaluation, n'est-ce pas ?
‫Ils comparent les vraies étiquettes avec les prédictions et nous donnent un aperçu de cette comparaison.
‫Et donc si nous passons à.
‫Oh, je vais rentrer.
‫Qu'est-ce que cela signifie même, juste pour les chiffres?
‫Hmm?
‫Encore une fois, c'est probablement une autre chose qui est plus facile à comprendre lorsqu'elle est visualisée.
‫Une façon de le faire est de visualiser la confusion, la matrice avec le tableau croisé PD.
‫Alors voyons-le en action.
‫Nous allons donc payer pour le tableau croisé des pandas, qui va se comparer à différentes choses.
‫Pourquoi tester ?
‫Nous voulons comparer les niveaux de test pourquoi.
‫Encore une fois, juste une autre comparaison entre les niveaux réels et les prédictions.
‫Pourquoi tester les parades Y et nous allons passer aux noms de rangées sont des étiquettes réelles.
‫Appelez-les par des noms, pouvez-vous deviner ?
‫Si non, c'est bien.
‫C'est l'abréviation des noms d'appel et ce seront les noms de ligne.
‫Nous n'avons donc pas besoin de cet essai.
‫Cela va être.
‫Étiquettes prévues.
‫Merveilleux.
‫Que se passe-t-il?
‫Eh bien, parce que nous comparons.
‫Les vraies étiquettes versus les étiquettes prédites, c'est ce que nous montre notre tableau croisé de la matrice de confusion.
‫Nous sommes donc nos étiquettes prédites là où notre modèle a prédit zéro un et nos étiquettes réelles.
‫Donc ici, les lignes sont les étiquettes réelles et les colonnes sont les étiquettes prédites.
‫Donc, dans notre cas, où l'étiquette réelle est zéro et l'étiquette prédite est zéro, nous avons 22 exemples.
‫Et là où l'étiquette prédite est un et l'étiquette réelle est un, nous avons 24 exemples.
‫Et maintenant, si nous totalisons tout cela avant de vérifier les deux autres, vingt-deux plus sept plus
‫huit plus vingt-quatre nous donneront soixante et un.
‫Et puis si nous nous rappelons combien de prédictions nous avons faites là-bas.
‫Soixante-et-un.
‫Pourquoi.
‫Parce qu'il y a 61 exemples dans le test.
‫OK, alors quels sont ces deux là.
‫À droite.
‫Alors, lisons-le à haute voix.
‫Nous avons donc obtenu une étiquette prédite où le modèle est prédit un mais l'étiquette réelle était zéro.
‫Oh d'accord.
‫C'est donc un faux positif.
‫Il y en a donc sept et maintenant nous avons une étiquette prédite de zéro, mais l'étiquette réelle est une, ce qui
‫fait huit exemples de cela.
‫Cela fait donc huit faux négatifs.
‫Et donc c'est là que la confusion, matrice du mot confusion entre en confusion, matrice.
‫Ces exemples ici, cette diagonale est l'endroit où notre modèle se confond, a. k. une. prédire zéro, où l'étiquette
‫réelle était un ou prédire un où l'étiquette réelle était zéro et une matrice de confusion.
‫Nous regardons ici où le modèle a obtenu les bons échantillons.
‫Est sur la diagonale.
‫Donc cette année, donc si nous arrivons à notre anatomie de la matrice de confusion maintenant, nous allons reproduire cela dans la
‫prochaine vidéo.
‫C'est notre confusion.
‫L'anatomie matricielle que nous voyons correctement ici est une diagonale.
‫C'est donc vrai.
‫Des positifs aux négatifs des faux négatifs c'est par ici.
‫Donc, sur le côté droit de la matrice de confusion et ce sont les faux positifs se trouve ici.
‫Pourquoi est-ce un faux négatif ?
‫Eh bien, l'étiquette prédite est zéro, n'est-ce pas ?
‫Et le modèle a le vrai label est en fait un faux positif nécessaire parce que le modèle est
‫prédit un et le vrai label est zéro.
‫Et nous avons déjà vu cela.
‫Qu'est-ce qu'un vrai positif, un faux positif, un vrai négatif et un faux négatif.
‫Alors, comment répliquerions-nous quelque chose comme ça, qui est, encore une fois, un peu plus visuel que notre
‫tableau croisé ?
‫Une façon de le faire.
‫Est-ce qu'avec faisons un commentaire ici, Makow confusion, Matrixx, plus visuel avec la hauteur de Born, hein?
‫Yopougon.
‫Daniel, qu'est-ce que c'est que Seabourne pendant qu'on y va ?
‫Seabourne Hedeman C'est ce que je fais.
‫Chaque fois que je ne sais pas quelque chose, je vais sur la carte de la hauteur de Seabourne.
‫Je regarde Seabourne.
‫Vous vous demandez peut-être ce que sont les données rectangulaires de Seabourne Seabourne heightmap tracées sous forme de matrice codée en
‫couleur.
‫Très bien, je vais vous donner les écrous et les boulons.
‫Seabourne est une bibliothèque de visualisation construite sur matplotlib et relativement simple à utiliser.
‫Mais nous allons surtout nous occuper de la fonction de carte thermique.
‫Voyons donc.
‫Alors importez Seabourne en tant que bon sens, puis nous allons définir l'échelle de police de Seabourne car elle peut être un peu plus petite, définissez l'échelle de police
‫et nous voulons S. UNE. S. les points définissent l'échelle de police.
‫C'est l'un des moyens les plus simples de visualiser une matrice de confusion autre qu'un pré-tableau croisé.
‫Nous allons donc créer une matrice de confusion.
‫Je vais confirmer cette abréviation de matrice de conclusion, car nous aimons minimiser le nombre de frappes que nous
‫prenons, nous testons y étale une partie du test et des prédictions comme nous l'avons fait ici.
‫Et puis nous allons applaudir à l'aide de Seabourne, le sénateur Stott le confirme.
‫Oh quoi?
‫Erreur de module introuvable.
‫Drat, nous ne pouvons pas utiliser Seabourne, non, je plaisante.
‫Donc, la raison pour laquelle ce module n'est pas trouvé est que vous vous souvenez dès le début lorsque nous créons notre
‫environnement à l'aide de Condah ?
‫Eh bien, quand nous avons fait cela, nous n'avons pas installé Seabourne.
‫Et parce que Seabourne est construit sur matplotlib, nous avons matplotlib, mais nous n'avons pas Seabourne.
‫Nous avons des panners, nous avons Kittleman, nous avons dupatta, mais il nous manque Seabourne.
‫Alors, comment procéderiez-vous pour installer un module dans votre environnement Kondor ?
‫Ce que nous avons exécuté dans notre terminal.
‫Bon, c'est donc notre environnement Kondor qui s'exécute dans notre terminal.
‫C'est ce qui sert à notre serveur de notebook Jupiter.
‫Comment pensez-vous l'installer ?
‫Donc, une façon serait d'aller au terminal, de démarrer une nouvelle fenêtre.
‫Nous pourrions aller au cours KDDI Desktop ML où mon environnement est stocké.
‫Exemple de projet.
‫Je vais zoomer ici pour que vous puissiez le voir.
‫Exemple de projet Elles.
‫Nous avons donc notre environnement ici.
‫Et puis si nous allons QandA et liste.
‫Merveilleux, et puis si nous voulions l'activer, nous pourrions aller QandA activer, nous voulons notre exemple de projet,
‫je vais copier et coller cela et ensuite je pourrais aller QandA installer Seabourne.
‫C'est une option que je n'appuierai pas sur Entrée car je vais vous montrer l'autre option, je vais vous
‫montrer comment vous pouvez le faire correctement dans un cahier dupatta.
‫Il s'agit d'une petite astuce bonus, juste lorsque vous faites cela lors d'une vidéo d'évaluation du modèle de classification.
‫Mais parce que nous voulons utiliser Seabourne, voyons comment nous pouvons le faire à partir d'un bloc-notes Juban.
‫C'est donc quelque chose que vous pouvez essayer chaque fois que vous obtenez cette erreur de modèle introuvable,
‫disons que vous rencontrez du code ou que vous rencontrez une fonction que vous souhaitez utiliser à partir d'une bibliothèque que vous n'avez pas installée.
‫C'est ainsi que vous pouvez le faire à partir d'un ordinateur portable pour l'installer dans votre environnement.
‫Il est donc prêt à partir.
‫Donc, après avoir exécuté cette cellule ici, nous allons pouvoir utiliser cette cellule.
‫Si tout fonctionne comme prévu, oui, préfixe.
‫Donc, ce que cela dit, c'est que nous importons cela, cela va nous permettre d'accéder à notre système, a. k. une. notre ordinateur, puis nous
‫exécutons cette fonction de banque, qui est juste un moyen de dire à dupatta d'exécuter une
‫commande bashe.
‫Donc, comme si nous faisions la même commande ici ailleurs.
‫Maintenant, si nous exécutons Bang Elsia, cela nous montrera exactement la même sortie.
‫Mais juste à partir de l'adjuvant d'un ordinateur portable, nous nous en débarrasserons afin que nous n'en ayons pas besoin.
‫Et nous avons installé QandA.
‫Nous allons passer le code à installer.
‫Oui.
‫Un préfixe.
‫Nous avons vu le préfixe.
‫Lorsque nous configurons notre environnement, nous allons voir le préfixe de points.
‫Le préfixe est juste un autre mot pour le nom PAF a. k. une..
‫Cette chose ici, demi-nom, et puis nous irons à Seabourne.
‫Alors croisons les doigts, nous exécutons cette cellule, nous devrions installer Seabourne, puis nous devrions pouvoir tracer
‫notre matrice de confusion en utilisant la fonction de carte thermique des côtes.
‫Alors changeons et entrons.
‫Un peu de chargement, beau, ça nous dit ce que ça va faire, une nouvelle version de ça.
‫Merci plan de package ajouté spécifications mises à jour Seabourne Yepp, les nouveaux packages suivants seront encore installés.
‫Les modèles de Pazzi Seabourne stat préparent la transaction.
‫Dun, dun, dun.
‫Cochez, cochez, cochez.
‫Moment de vérité.
‫L'importation peut prendre un peu de temps.
‫Oh, nous y voilà, mais cela n'offre pas vraiment beaucoup plus que de revenir à notre Keano pour voir notre confusion, nos métriques,
‫notre anatomie.
‫Nous voulons que cela ressemble un peu plus à ça, n'est-ce pas.
‫Pour obtenir des chiffres là-bas.
‫Maintenant, pourquoi cette offre n'est-elle pas cela ?
‫Eh bien, arrêtons-nous.
‫La vidéo continuera sur la réparation de notre matrice de confusion dans la prochaine vidéo.
‫Voyez comment nous pouvons obtenir des chiffres là-bas.
‫Mais prenez une petite note de celui-ci ici.
‫Ce sera dans l'exemple de référence de code que vous pouvez utiliser.
‫Mais c'est ainsi.
‫Vous pouvez installer comment installer un paquet de préservatifs.
‫À partir d'un cahier de Jupiter.
‫Dans l'environnement actuel.
‫Et puis vous mettez le paquet ici.
‫Très bien, faisons une petite pause.
‫Il y a beaucoup de choses à couvrir dans cette vidéo.
‫Je te verrai dans le prochain.