‫Selamat datang kembali, dan di video terakhir, kami mengakhiri dengan mengatakan metrik evaluasi model klasifikasi berikutnya
‫yang akan kami gunakan adalah matriks konfusi.
‫Nah, jika Anda bingung tentang matriks kebingungan nama, jangan khawatir.
‫Ini akan masuk akal setelah kita melewatinya.
‫Jadi matriks kebingungan, mari kita definisikan itu adalah cara cepat untuk membandingkan label yang diprediksi
‫model dan label sebenarnya yang seharusnya diprediksi.
‫Sekarang, intinya.
‫Memberi Anda gambaran tentang di mana model menjadi bingung.
‫Cantik.
‫Nah, lagi-lagi kalau masih bingung kenapa, yuk kita simak.
‫Itu yang selalu kita lakukan salah.
‫Kami lebih suka mendapatkan langsung, katakanlah, dari Escalon.
‫Kita akan beralih dari modul Matrix, matriks kebingungan impor penuh.
‫Dan sekarang kita dapat membuat matriks kebingungan dengan membuat beberapa prediksi.
‫Kami telah melihat bagaimana melakukan ini dengan fungsi prediksi.
‫Kami akan melakukannya pada kumpulan data uji.
‫Dan kemudian kita akan melewati kebingungan, matriks, fungsi, kebingungan, matriks, mengapa tes adalah label
‫yang benar dan prediksi.
‫Jadi ini adalah inti dari apa yang pada dasarnya dilakukan oleh semua metrik evaluasi, bukan?
‫Mereka membandingkan label yang sebenarnya dengan prediksi dan memberi kami beberapa wawasan tentang perbandingan itu.
‫Dan jadi jika kita beralih ke.
‫Oh, aku mendapatkan tumpangan kembali.
‫Apa artinya ini, hanya untuk angka?
‫Hmm?
‫Sekali lagi, ini mungkin hal lain yang lebih mudah dipahami ketika divisualisasikan.
‫Salah satu cara untuk melakukannya adalah memvisualisasikan kebingungan, matriks dengan tab silang PD.
‫Jadi mari kita lihat aksinya.
‫Jadi kita akan dibayar untuk tab silang panda, yang akan dibandingkan dengan hal yang berbeda.
‫Mengapa tes?
‫Kami ingin membandingkan tingkat tes mengapa.
‫Sekali lagi, hanya perbandingan lain antara level sebenarnya dan prediksi.
‫Mengapa menguji parade Y dan kami akan melewati nama baris adalah label yang sebenarnya.
‫Sebut saja nama mereka, bisakah kamu menebaknya?
‫Jika tidak, tidak apa-apa.
‫Ini adalah kependekan dari nama panggilan dan ini akan menjadi nama baris.
‫Jadi kita tidak perlu esai itu.
‫Ini akan menjadi.
‫Label yang diprediksi.
‫Luar biasa.
‫Jadi apa yang terjadi di sini?
‫Nah, karena kita membandingkan.
‫Label yang sebenarnya versus label yang diprediksi, inilah yang ditunjukkan oleh tabulasi silang dari Matriks kebingungan.
‫Jadi kami adalah label prediksi kami di mana model kami telah memprediksi nol satu dan label kami yang sebenarnya.
‫Jadi di sini baris adalah label sebenarnya dan kolom adalah label yang diprediksi.
‫Jadi dalam kasus kami, di mana label sebenarnya adalah nol dan label yang diprediksi adalah nol, kami memiliki 22 contoh.
‫Dan kemudian di mana label yang diprediksi adalah satu dan label yang sebenarnya adalah satu, kami memiliki 24 contoh.
‫Dan sekarang jika kita jumlahkan semua ini sebelum kita memeriksa dua lainnya, dua puluh dua ditambah tujuh ditambah delapan ditambah
‫dua puluh empat akan memberi kita enam puluh satu.
‫Dan kemudian jika kita mengingatkan diri kita sendiri tentang berapa banyak prediksi yang kita buat di sana.
‫Enam puluh satu.
‫Mengapa.
‫Karena ada 61 contoh dalam tes.
‫OK, jadi apa dua ini di sini.
‫Benar.
‫Jadi ini mari kita membacanya.
‫Jadi kami mendapat label prediksi di mana model diprediksi satu tetapi label sebenarnya adalah nol.
‫Oh oke.
‫Jadi itu positif palsu.
‫Jadi ada tujuh di antaranya dan sekarang kami memiliki prediksi label nol, tapi label sebenarnya adalah satu,
‫jadi delapan contohnya.
‫Jadi itu delapan negatif palsu.
‫Jadi di sinilah kebingungan, matriks dari kata kebingungan menjadi kebingungan, matriks.
‫Contoh-contoh ini di sini, diagonal ini adalah di mana model kita menjadi bingung, a. k. sebuah. memprediksi nol, di mana
‫label sebenarnya adalah satu atau memprediksi satu di mana label sebenarnya nol dan matriks kebingungan.
‫Kami melihat di sini di mana model mendapatkan sampel dengan benar.
‫Apakah pada diagonal.
‫Jadi tahun ini, jika kita sampai pada anatomi matriks kebingungan kita sekarang, kita akan mereplikasi ini di
‫video berikutnya.
‫Inilah kebingungan kami.
‫Anatomi matriks yang kita lihat benar di sini adalah diagonal.
‫Jadi ini benar.
‫Positif ke negatif negatif palsu ada di sini.
‫Jadi di sisi kanan matriks kebingungan dan positif palsu ada di bawah sini.
‫Mengapa negatif palsu?
‫Nah, label yang diprediksi adalah nol, kan?
‫Dan model yang memiliki label benar sebenarnya salah satu perlu positif palsu karena model diprediksi satu
‫dan label yang benar adalah nol.
‫Dan kita telah melihat ini sebelumnya.
‫Apa yang benar positif, positif palsu, negatif benar dan negatif palsu.
‫Jadi bagaimana kita mereplikasi sesuatu seperti ini, yang, sekali lagi, sedikit lebih visual daripada tab
‫silang kita?
‫Salah satu cara untuk melakukannya.
‫Apakah dengan komentar di sini, Makow kebingungan, Matrixx, lebih visual dengan peta ketinggian Born, ya?
‫Yopougon.
‫Daniel, apa sih Seabourne saat kita pergi ke sini?
‫Seabourne Hedeman Inilah yang saya lakukan.
‫Setiap kali saya tidak tahu sesuatu, saya menggunakan peta ketinggian Seabourne.
‫Saya melihat ke Seabourne.
‫Anda mungkin bertanya apa itu peta ketinggian Seabourne Seabourne plott data persegi panjang sebagai matriks yang disandikan
‫warna.
‫Baiklah, saya akan memberikan mur dan bautnya.
‫Seabourne adalah perpustakaan visualisasi yang dibangun di atas matplotlib dan relatif mudah digunakan.
‫Tapi kita kebanyakan hanya akan mengurus fungsi peta panas.
‫Jadi mari kita lihat.
‫Jadi impor Seabourne sebagai kewarasan dan kemudian kita akan mengatur skala font Seabourne karena bisa sedikit lebih kecil, atur skala font dan
‫kita ingin S. SEBUAH. S. titik mengatur skala font.
‫Ini adalah salah satu cara termudah untuk memvisualisasikan matriks konfusi selain tab silang sebelumnya.
‫Jadi kita akan membuat matriks kebingungan.
‫Saya akan mengkonfirmasi kependekan dari matriks kesimpulan, karena kami ingin meminimalkan jumlah penekanan tombol yang kami lakukan,
‫kami menguji y spread bagian dari pengujian dan prediksi seperti yang telah kami lakukan di sini.
‫Dan kemudian kita akan memuji menggunakan Seabourne, peta ketinggian Senator Stott mengkonfirmasi itu.
‫Oh apa?
‫Modul tidak ditemukan kesalahan.
‫Sial, kita tidak bisa menggunakan Seabourne, tidak, aku bercanda.
‫Jadi alasan mengapa modul ini tidak ditemukan adalah karena Anda ingat kembali di awal ketika kita
‫membuat lingkungan kita menggunakan Condah?
‫Nah, ketika kami melakukannya, kami tidak menginstal Seabourne.
‫Dan karena Seabourne dibangun di atas matplotlib, kami memiliki matplotlib, tetapi kami tidak memiliki Seabourne.
‫Kami punya panner, kami punya Kittleman, kami punya dupatta, tapi kami kehilangan Seabourne.
‫Jadi bagaimana Anda menginstal modul ke lingkungan Kondor Anda?
‫Apa yang kami jalankan di terminal kami.
‫Benar, jadi ini adalah lingkungan Kondor kami yang berjalan di terminal kami.
‫Inilah yang melayani server notebook Jupiter kami.
‫Bagaimana Anda pikir Anda akan menginstalnya?
‫Jadi salah satu caranya adalah pergi ke terminal, memulai jendela baru.
‫Kita mungkin pergi kursus ML desktop KDDI di mana lingkungan saya disimpan.
‫Proyek sampel.
‫Saya akan memperbesar di sini sehingga Anda dapat melihatnya.
‫Contoh Proyek Elles.
‫Jadi kita punya lingkungan kita di sini.
‫Dan kemudian jika kita pergi QandA dan daftar.
‫Luar biasa, dan kemudian jika kami ingin mengaktifkannya, kami dapat mengaktifkan QandA, kami ingin proyek sampel
‫kami, saya akan menyalin dan menempelkannya dan kemudian saya dapat menginstal QandA Seabourne.
‫Itu salah satu opsi yang tidak akan saya tekan enter karena saya akan menunjukkan kepada Anda opsi lainnya, saya akan menunjukkan
‫kepada Anda bagaimana Anda dapat melakukannya dengan benar di dalam notebook dupatta.
‫Ini adalah tip bonus kecil, tepat ketika melakukan ini selama video evaluasi model klasifikasi.
‫Tapi karena kita ingin menggunakan Seabourne, mari kita lihat bagaimana kita bisa melakukannya dari dalam notebook Juban.
‫Jadi ini adalah sesuatu yang mungkin Anda coba setiap kali Anda mendapatkan kesalahan model ini
‫tidak ditemukan, katakanlah Anda menemukan beberapa kode atau Anda menemukan fungsi yang ingin Anda gunakan dari perpustakaan yang belum Anda instal.
‫Ini adalah bagaimana Anda dapat melakukannya dari dalam adjuvant notebook untuk menginstalnya ke lingkungan Anda.
‫Jadi sudah siap untuk pergi.
‫Jadi setelah menjalankan sel ini di sini, kita akan dapat menggunakan sel ini.
‫Jika semuanya berjalan sesuai rencana, ya, awalan.
‫Jadi apa yang dikatakan adalah kita mengimpor ini akan memungkinkan kita mengakses sistem kita, a. k. sebuah. komputer kita, dan kemudian
‫kita menjalankan fungsi bank ini, yang hanya merupakan cara memberitahu dupatta untuk menjalankan perintah
‫bashe.
‫Jadi seolah-olah kita melakukan perintah yang sama di sini lagi.
‫Sekarang jika kita menjalankan Bang Elsia, itu akan menunjukkan kepada kita output yang sama persis.
‫Tapi hanya dari dalam adjuvant notebook, kita akan membuangnya sehingga kita tidak membutuhkannya.
‫Dan kami menginstal QandA.
‫Kami akan memberikan kode untuk menginstal.
‫Ya.
‫Sebuah awalan.
‫Kami telah melihat awalan.
‫Saat kita menyiapkan lingkungan kita, kita akan melihat awalan titik.
‫Awalan hanyalah kata lain untuk nama PAF a. k. sebuah..
‫Hal ini di sini, setengah nama, dan kemudian kita akan pergi ke Seabourne.
‫Jadi semoga saja, kami menjalankan sel ini, kami harus menginstal Seabourne, dan kemudian kami harus
‫dapat memplot matriks kebingungan kami menggunakan fungsi peta panas seaboards.
‫Jadi mari kita bergeser dan masuk.
‫Beberapa memuat, cantik, ini memberi tahu kami apa yang akan dilakukan, versi baru dari ini.
‫Terima kasih paket paket menambahkan spesifikasi terbaru Seabourne Yepp, paket baru berikut akan diinstal belum.
‫Model stat Pazzi Seabourne mempersiapkan transaksi.
‫Dan, sial, sial.
‫Centang, centang, centang.
‫Momen kebenaran.
‫Mungkin butuh sedikit waktu untuk mengimpor.
‫Oh, begitulah, tapi itu tidak benar-benar menawarkan lebih dari kita kembali ke Keano untuk melihat kebingungan, metrik, anatomi
‫kita.
‫Kami ingin terlihat sedikit lebih seperti ini, benar.
‫Untuk mendapatkan beberapa nomor di sana.
‫Sekarang, mengapa penawaran ini tidak demikian?
‫Nah, mari kita jeda.
‫Video di sana akan melanjutkan memperbaiki matriks kebingungan kami di video berikutnya.
‫Lihat bagaimana kita bisa mendapatkan beberapa nomor di sana.
‫Tapi perhatikan sedikit yang satu ini di sini.
‫Itu akan ada dalam referensi kode contoh yang dapat Anda gunakan.
‫Tapi ini adalah bagaimana.
‫Anda dapat menginstal cara menginstal paket kondom.
‫Dari buku catatan Jupiter.
‫Ke dalam lingkungan saat ini.
‫Dan kemudian Anda hanya menempatkan paket di sini.
‫Baiklah, mari kita istirahat sebentar.
‫Ada banyak hal yang perlu dibahas dalam video itu.
‫Sampai jumpa di yang berikutnya.