‫Willkommen zurück, und im letzten Video haben wir zum Schluss gesagt, dass die nächste Bewertungsmetrik des Klassifizierungsmodells,
‫die wir verwenden werden, eine Verwirrungsmatrix ist.
‫Machen Sie sich keine Sorgen, wenn Sie die Namensverwechslungsmatrix verwirrt haben.
‫Es wird Sinn machen, nachdem wir es durchgegangen sind.
‫Definieren wir also eine Verwirrungsmatrix, die eine schnelle Möglichkeit ist, die von einem Modell vorhergesagten Labels mit
‫den tatsächlichen Labels zu vergleichen, die es vorhersagen sollte.
‫Nun, im Wesentlichen.
‫Ihnen eine Vorstellung davon zu geben, wo das Modell verwirrt ist.
‫Wunderschönen.
‫Wenn es unten immer noch verwirrend ist, warum, lass uns einen Blick darauf werfen.
‫Das machen wir immer falsch.
‫Wir ziehen es vor, zum Beispiel von Escalon zu greifen.
‫Wir gehen vom Matrix-Modul aus, der vollständigen Import-Verwirrungsmatrix.
‫Und jetzt können wir eine Verwirrungsmatrix erstellen, indem wir einige Vorhersagen treffen.
‫Wir haben gesehen, wie dies mit einer Vorhersagefunktion geht.
‫Das machen wir mit dem Testdatensatz.
‫Und dann passieren wir Verwirrung, Matrix, die Funktion, Verwirrung, Matrix, warum Tests die wahren
‫Labels und die Vorhersagen sind.
‫Das ist also der Kern dessen, was im Grunde alle Bewertungsmetriken tun, oder?
‫Sie vergleichen die wahren Labels mit den Vorhersagen und geben uns einige Einblicke in diesen Vergleich.
‫Und so, wenn wir in.
‫Oh, ich fahre zurück.
‫Was bedeutet das überhaupt, nur für Zahlen?
‫Hmm?
‫Auch dies ist wahrscheinlich eine andere Sache, die leichter zu verstehen ist, wenn sie visualisiert wird.
‫Eine Möglichkeit, dies zu tun, besteht darin, Verwirrung zu visualisieren, Matrix mit PD-Kreuztabelle.
‫Sehen wir es uns also in Aktion an.
‫Also werden wir für Pandas Crosstab bezahlt, die mit verschiedenen Dingen verglichen werden.
‫Warum testen?
‫Wir wollen die Warum-Teststufen vergleichen.
‫Wieder nur ein weiterer Vergleich zwischen den wahren Werten und den Vorhersagen.
‫Warum Y-Paraden testen und wir an Zeilennamen übergeben werden, sind tatsächliche Labels.
‫Nennen Sie sie Namen, können Sie es erraten?
‫Wenn nicht, ist das in Ordnung.
‫Dies ist eine Abkürzung für Anrufnamen und dies werden Zeilennamen sein.
‫Wir brauchen diesen Aufsatz also nicht.
‫Das wird sein.
‫Vorhergesagte Etiketten.
‫Wunderbar.
‫Was ist denn hier los?
‫Nun, weil wir vergleichen.
‫Die wahren Labels im Vergleich zu den vorhergesagten Labels, das zeigt uns unsere Kreuztabelle der Verwirrungsmatrix.
‫Wir sind also unsere vorhergesagten Labels, bei denen unser Modell null Eins vorhergesagt hat, und unsere tatsächlichen Labels.
‫Hier sind also die Zeilen die tatsächlichen Beschriftungen und die Spalten die vorhergesagten Beschriftungen.
‫In unserem Fall, in dem das tatsächliche Label null und das vorhergesagte Label null ist, haben wir 22 Beispiele.
‫Und wo das vorhergesagte Label eins und das tatsächliche Label eins ist, haben wir 24 Beispiele.
‫Und wenn wir jetzt alle zusammenzählen, bevor wir uns die anderen beiden ansehen, erhalten wir einundsechzig plus
‫zweiundzwanzig plus sieben plus acht plus vierundzwanzig.
‫Und wenn wir uns dann daran erinnern, wie viele Vorhersagen wir dort gemacht haben.
‫Einundsechzig.
‫Wieso den.
‫Denn 61 Beispiele sind im Test.
‫OK, also was sind diese beiden hier.
‫Rechts.
‫Das ist also, lesen wir es vor.
‫Wir haben also ein vorhergesagtes Label erhalten, bei dem das Modell eins vorhergesagt hat, aber das tatsächliche Label war null.
‫Oh, ok.
‫Das ist also ein falsch positives Ergebnis.
‫Es gibt also sieben davon und jetzt haben wir ein vorhergesagtes Label von Null, aber das tatsächliche Label ist eins, also
‫sind es acht Beispiele dafür.
‫Das sind also acht falsche Negative.
‫Und daher kommt hier die Verwirrung, Matrix des Wortes Verwirrung, in Verwirrung, Matrix.
‫Diese Beispiele hier, diese Diagonale ist die Verwirrung unseres Modells, a. k. A. Vorhersagen von Null, wobei
‫das tatsächliche Etikett eins war, oder Vorhersagen von Eins, wobei das tatsächliche Etikett null und eine Verwirrungsmatrix ist.
‫Wir schauen hier, wo das Modell die Proben richtig gemacht hat.
‫Ist auf der Diagonale.
‫Wenn wir also dieses Jahr zu unserer Anatomie der Verwirrungsmatrix kommen, werden wir dies im nächsten Video
‫wiederholen.
‫Das ist unsere Verwirrung.
‫Die Matrixanatomie, die wir hier richtig sehen, ist eine Diagonale.
‫Dies ist also wahr.
‫Positiv zu Negativ oder falsch Negativ ist hier drüben.
‫Also auf der rechten Seite der Verwirrungsmatrix und sie sind falsch positive Ergebnisse hier unten.
‫Warum ist es falsch negativ?
‫Nun, das vorhergesagte Label ist Null, oder?
‫Und das Modell hat das wahre Label ist eigentlich eins, das falsch positiv ist, weil das Modell eins vorhergesagt
‫wird und das wahre Label null ist.
‫Und das haben wir schon einmal gesehen.
‫Was ist wahr positiv, falsch positiv, richtig negativ und falsch negativ.
‫Wie würden wir also so etwas replizieren, das wiederum etwas visueller ist als
‫unsere Kreuztabelle?
‫Eine Möglichkeit, dies zu tun.
‫Ist mit lasst uns hier einen Kommentar abgeben, Makow Verwirrung, Matrixx, visueller mit Borns Heightmap, oder?
‫Yopougon.
‫Daniel, was zum Teufel ist Seabourne, während wir hierher fahren?
‫Seabourne Hedeman Das ist, was ich tue.
‫Immer wenn ich etwas nicht weiß, gehe ich zur Seabourne Heightmap.
‫Ich sehe Seabourne an.
‫Sie fragen sich vielleicht, was Seabourne Seabourne Heightmap rechteckige Daten als farbcodierte Matrix
‫sind.
‫In Ordnung, gut, ich gebe Ihnen die Schrauben und Muttern.
‫Seabourne ist eine Visualisierungsbibliothek, die auf Matplotlib aufbaut und relativ einfach zu verwenden ist.
‫Aber wir werden uns hauptsächlich um die Heatmap-Funktion kümmern.
‫Also lass es uns sehen.
‫Importieren Sie also Seabourne als vernünftig und dann legen wir die Schriftskalierung von Seabourne fest, da sie etwas kleiner sein kann, stellen Sie die Schriftskalierung ein
‫und wir wollen S. A. S. Punkte setzen Schriftskala.
‫Dies ist eine der einfachsten Möglichkeiten, eine andere Verwirrungsmatrix als eine vorgefertigte Kreuztabelle zu visualisieren.
‫Also werden wir eine Verwirrungsmatrix erstellen.
‫Ich werde die Abkürzung für Schlussfolgerungsmatrix bestätigen, da wir die Anzahl der Tastenanschläge minimieren möchten, die wir ausführen,
‫testen wir einen Teil des Tests und die Vorhersagen, genau wie wir es hier oben getan haben.
‫Und dann werden wir mit Seabourne loben, Senator Stott Heightmap bestätigt das.
‫Oh was?
‫Fehler Modul nicht gefunden.
‫Drat, wir können Seabourne nicht benutzen, nein, ich mache Witze.
‫Der Grund, warum dieses Modul nicht gefunden wird, ist, dass Sie sich noch an den Anfang erinnern, als wir
‫unsere Umgebung mit Condah erstellt haben?
‫Nun, als wir das taten, haben wir Seabourne nicht installiert.
‫Und weil Seabourne auf Matplotlib aufbaut, haben wir Matplotlib, aber nicht Seabourne.
‫Wir haben Panner, wir haben Kittleman, wir haben Dupatta, aber wir vermissen Seabourne.
‫Wie würden Sie also vorgehen, um ein Modul in Ihrer Kondor-Umgebung zu installieren?
‫Was wir in unserem Terminal laufen lassen.
‫Richtig, das ist also unsere Kondor-Umgebung, die in unserem Terminal läuft.
‫Das bietet unser Jupiter Notebook-Server.
‫Wie denkst du würdest du es installieren?
‫Eine Möglichkeit wäre also, zum Terminal zu gehen und ein neues Fenster zu öffnen.
‫Wir könnten den KDDI-Desktop-ML-Kurs besuchen, in dem meine Umgebung gespeichert ist.
‫Beispielprojekt.
‫Ich zoome hier rein, damit du es sehen kannst.
‫Beispielprojekt Elles.
‫Wir haben also unsere Umgebung hier.
‫Und wenn wir dann nach QandA gehen und auflisten.
‫Wunderbar, und wenn wir es dann aktivieren wollten, könnten wir QandA aktivieren, wir wollen unser Beispielprojekt,
‫ich werde es kopieren und einfügen und dann könnte ich QandA installieren Seabourne.
‫Das ist eine Option, die ich nicht drücken werde, weil ich Ihnen die andere Option zeigen werde. Ich werde
‫Ihnen zeigen, wie Sie es in einem Dupatta-Notizbuch richtig machen können.
‫Dies ist ein kleiner Bonus-Tipp, wenn Sie dies während eines Bewertungsvideos für ein Klassifizierungsmodell tun.
‫Aber da wir Seabourne verwenden möchten, sehen wir uns an, wie wir dies von einem Juban-Notebook aus tun können.
‫Dies ist also etwas, das Sie versuchen können, wenn Sie diesen Fehler "Modell nicht gefunden" erhalten,
‫wenn Sie beispielsweise auf Code stoßen oder auf eine Funktion stoßen, die Sie aus einer Bibliothek verwenden möchten, die Sie nicht installiert haben.
‫So können Sie es aus adjuvant a Notebook heraus in Ihre Umgebung installieren.
‫Es kann also losgehen.
‫Nachdem wir diese Zelle hier ausgeführt haben, können wir diese Zelle verwenden.
‫Wenn alles nach Plan funktioniert, ja, Präfix.
‫Das bedeutet also, dass wir dies importieren, damit wir auf unser System zugreifen können, a. k. A. unseren Computer, und dann
‫führen wir diese Bankfunktion aus, die nur eine Möglichkeit ist, dupatta anzuweisen, einen Bashe-Befehl
‫auszuführen.
‫Als ob wir hier den gleichen Befehl ausgeführt hätten.
‫Wenn wir jetzt Bang Elsia ausführen, wird es uns genau die gleiche Ausgabe zeigen.
‫Aber nur aus adjuvant a notebook, wir werden das los, damit wir es nicht brauchen.
‫Und wir haben QandA installiert.
‫Wir werden den Code zum Installieren übergeben.
‫Jawohl.
‫Ein Präfix.
‫Wir haben Präfix gesehen.
‫Wenn wir unsere Umgebung einrichten, sehen wir das Punktpräfix.
‫Präfix ist nur ein anderes Wort für PAF-Name a. k. ein..
‫Dieses Ding hier, halber Name, und dann gehen wir nach Seabourne.
‫Wir drücken also die Daumen, wir lassen diese Zelle laufen, wir sollten Seabourne installieren und dann sollten wir
‫in der Lage sein, unsere Verwirrungsmatrix mit der Heatmap-Funktion von Seaboards zu zeichnen.
‫Also lasst uns verschieben und eintreten.
‫Etwas Laden, schön, das sagt uns, was es tun wird, eine neue Version davon.
‫Danke Paketplan hinzugefügt aktualisierte Spezifikationen Seabourne Yepp, die folgenden neuen Pakete werden noch installiert.
‫Pazzi Seabourne Stats Modelle bereiten die Transaktion vor.
‫Dun dun dun.
‫Tick, Tick, Tick.
‫Moment der Wahrheit.
‫Der Import kann etwas dauern.
‫Oh, los geht's, aber es bietet nicht wirklich viel mehr, als dass wir zu unserem Keano zurückkehren, um unsere Verwirrung, Metriken und Anatomie
‫zu sehen.
‫Wir wollen, dass es ein bisschen mehr so aussieht, richtig.
‫Um da ein paar Zahlen zu bekommen.
‫Nun, warum bietet dieses Angebot das nicht?
‫Nun, lass uns eine Pause machen.
‫Das Video dort wird im nächsten Video unsere Verwirrungsmatrix reparieren.
‫Sehen Sie, wie wir dort ein paar Zahlen bekommen.
‫Aber merken Sie sich das hier ein wenig.
‫Es befindet sich in der Beispielcodereferenz, die Sie verwenden können.
‫Aber so ist es.
‫Sie können installieren, wie Sie ein Kondompaket installieren.
‫Aus einem Jupiter-Notizbuch.
‫In die aktuelle Umgebung.
‫Und dann legen Sie das Paket einfach hierher.
‫Gut, machen wir eine kurze Pause.
‫In diesem Video gibt es viel zu berichten.
‫Wir sehen uns im nächsten.