‫Bentornato, e nell'ultimo video abbiamo concluso dicendo che la prossima metrica di valutazione del modello di classificazione
‫che useremo è una matrice di confusione.
‫Ora, se sei confuso sulla matrice di confusione del nome, non preoccuparti.
‫Avrà senso dopo averlo esaminato.
‫Quindi una matrice di confusione, definiamola, è un modo rapido per confrontare le etichette previste da un
‫modello e le etichette effettive che avrebbe dovuto prevedere.
‫Ora, in sostanza.
‫Dandoti un'idea di dove il modello si sta confondendo.
‫Bellissimo.
‫Ora, di nuovo, se è ancora confuso, perché, diamo un'occhiata.
‫È quello che facciamo sempre di sbagliato.
‫Preferiamo mettere le mani su, diciamo, da Escalon.
‫Andremo dal modulo Matrix, matrice di confusione di importazione completa.
‫E ora possiamo creare una matrice di confusione facendo alcune previsioni.
‫Abbiamo visto come farlo con una funzione di previsione.
‫Lo faremo sul set di dati di prova.
‫E poi passeremo confusione, matrice, funzione, confusione, matrice, perché i test sono le vere
‫etichette e le previsioni.
‫Quindi questo è il punto cruciale di ciò che stanno facendo praticamente tutte le metriche di valutazione, giusto?
‫Stanno confrontando le vere etichette con le previsioni e ci danno alcuni spunti su quel confronto.
‫E quindi se ci spostiamo in.
‫Oh, sto ottenendo un passaggio di ritorno.
‫Cosa significa questo, solo per i numeri?
‫Hmm?
‫Di nuovo, questa è probabilmente un'altra cosa che è più facile da capire quando viene visualizzata.
‫Un modo per farlo è visualizzare confusione, matrice con tabella incrociata PD.
‫Quindi vediamolo in azione.
‫Quindi andremo a pagare per la tabella incrociata dei panda, che sarà confrontata con cose diverse.
‫Perché testare?
‫Vogliamo confrontare i livelli di test del perché.
‫Ancora una volta, solo un altro confronto tra i livelli reali e le previsioni.
‫Perché testare le parate Y e passeremo ai nomi delle righe sono le etichette effettive.
‫Chiamali con nomi è, riesci a indovinare?
‫Se no, va bene.
‫Questo è l'abbreviazione di nomi di chiamata e saranno i nomi di riga.
‫Quindi non abbiamo bisogno di quel saggio.
‫Questo sarà.
‫Etichette previste.
‫Meraviglioso.
‫Allora cosa sta succedendo qui?
‫Bene, perché stiamo confrontando.
‫Le vere etichette contro le etichette previste, questo è ciò che ci mostra la nostra tabella incrociata della Matrice della confusione.
‫Quindi siamo le nostre etichette previste in cui il nostro modello ha previsto zero uno e le nostre etichette effettive.
‫Quindi qui le righe sono le etichette effettive e le colonne sono le etichette previste.
‫Quindi nel nostro caso, dove l'etichetta effettiva è zero e l'etichetta prevista è zero, abbiamo 22 esempi.
‫E poi dove l'etichetta prevista è una e l'etichetta effettiva è una, abbiamo 24 esempi.
‫E ora, se sommiamo tutti questi valori prima di controllare gli altri due, ventidue più sette
‫più otto più ventiquattro ci darà sessantuno.
‫E poi se ricordiamo a noi stessi quante previsioni abbiamo fatto lì.
‫Sessantuno.
‫Come mai.
‫Perché ci sono 61 esempi nel test.
‫OK, allora cosa sono questi due qui.
‫Destra.
‫Quindi questo è leggiamolo.
‫Quindi abbiamo ottenuto un'etichetta prevista in cui il modello è previsto uno ma l'etichetta effettiva era zero.
‫Oh va bene.
‫Quindi questo è un falso positivo.
‫Quindi ce ne sono sette e ora abbiamo un'etichetta prevista pari a zero, ma l'etichetta effettiva è uno,
‫quindi sono otto esempi.
‫Quindi sono otto falsi negativi.
‫E quindi è qui che la confusione, matrice della parola confusione, entra in confusione, matrice.
‫Questi esempi qui, questa diagonale è dove il nostro modello si confonde, a. K. un. previsione zero, dove l'etichetta
‫effettiva era uno o previsione uno dove l'etichetta effettiva zero e una matrice di confusione.
‫Guardiamo qui dove il modello ha ottenuto i campioni giusti.
‫È sulla diagonale.
‫Quindi quest'anno, se arriviamo ora alla nostra anatomia della matrice di confusione, la replicheremo nel prossimo
‫video.
‫Questa è la nostra confusione.
‫L'anatomia della matrice che vediamo corretta qui è una diagonale.
‫Quindi questo è vero.
‫Da positivi a negativi di falsi negativi è finita qui.
‫Quindi sul lato destro della matrice di confusione e sono falsi positivi è quaggiù.
‫Perché è un falso negativo?
‫Bene, l'etichetta prevista è zero, giusto?
‫E il modello ha l'etichetta vera è in realtà un falso positivo necessario perché il modello è
‫previsto uno e l'etichetta vera è zero.
‫E l'abbiamo già visto.
‫Che cos'è un vero positivo, un falso positivo, un vero negativo e un falso negativo.
‫Quindi, come replicheremmo qualcosa di simile, che è, ancora una volta, un po' più visivo della nostra
‫tabella incrociata?
‫Un modo per farlo.
‫È con facciamo un commento qui, confusione di Makow, Matrixx, più visivo con la mappa dell'altezza di Born, eh?
‫Yopougon.
‫Daniel, che diavolo è Seabourne mentre andiamo qui?
‫Seabourne Hedeman Questo è quello che faccio.
‫Ogni volta che non so qualcosa vado a Seabourne heightmap.
‫Guardo Seabourne.
‫Potresti chiederti quali sono i dati rettangolari del tracciato di Seabourne Seabourne come una matrice codificata a
‫colori.
‫Va bene, ti darò i dadi e i bulloni.
‫Seabourne è una libreria di visualizzazione costruita su matplotlib ed è relativamente facile da usare.
‫Ma ci occuperemo principalmente della funzione mappa termica.
‫Quindi vediamolo.
‫Quindi importa Seabourne come sanità mentale e poi andremo a impostare la scala del carattere di Seabourne perché può essere un po' più piccola, impostare la scala del
‫carattere e vogliamo S. UN. S. i punti impostano la scala del carattere.
‫Questo è uno dei modi più semplici per visualizzare una matrice di confusione diversa da una tabella incrociata preliminare.
‫Quindi andremo a creare una matrice di confusione.
‫Confermerò l'abbreviazione di matrice di conclusione, poiché ci piace ridurre al minimo la quantità di sequenze di tasti
‫che prendiamo, testiamo e distribuiamo parte del test e delle previsioni proprio come abbiamo fatto qui.
‫E poi faremo il plauso usando Seabourne, il senatore Stott heightmap lo conferma.
‫Oh che?
‫Errore modulo non trovato.
‫Drat, non possiamo usare Seabourne, no, sto scherzando.
‫Quindi il motivo per cui questo modulo non viene trovato è perché ricordi all'inizio quando creiamo
‫il nostro ambiente usando Condah?
‫Bene, quando l'abbiamo fatto, non abbiamo installato Seabourne.
‫E poiché Seabourne è basato su matplotlib, abbiamo matplotlib, ma non abbiamo Seabourne.
‫Abbiamo panners, abbiamo Kittleman, abbiamo dupatta, ma ci manca Seabourne.
‫Quindi come faresti per installare un modulo nel tuo ambiente Kondor?
‫Quello che abbiamo in esecuzione nel nostro terminale.
‫Giusto, quindi questo è il nostro ambiente Kondor in esecuzione nel nostro terminale.
‫Questo è ciò che serve al nostro server per notebook Jupiter.
‫Come pensi di installarlo?
‫Quindi un modo sarebbe andare al terminale, iniziare una nuova finestra.
‫Potremmo andare al corso KDDI desktop ML in cui è archiviato il mio ambiente.
‫Progetto di esempio.
‫Ingrandirò qui in modo che tu possa vederlo.
‫Esempio di progetto Elles.
‫Quindi abbiamo il nostro ambiente qui.
‫E poi se andiamo a QandA ed elenchiamo.
‫Meraviglioso, e poi se volessimo attivarlo, potremmo attivare QandA, vogliamo il nostro progetto di esempio,
‫lo copio e incollo e poi potrei andare ad installare QandA Seabourne.
‫Questa è un'opzione che non premerò invio perché ti mostrerò l'altra opzione, ti mostrerò come
‫puoi farlo direttamente all'interno di un taccuino dupatta.
‫Questo è un piccolo suggerimento bonus, proprio quando lo fai durante un video di valutazione del modello di classificazione.
‫Ma poiché vogliamo usare Seabourne, vediamo come possiamo farlo dall'interno di un notebook Juban.
‫Quindi questo è qualcosa che potresti provare ogni volta che ottieni questo errore di modello non trovato,
‫ad esempio ti imbatti in un codice o ti imbatti in una funzione che desideri utilizzare da una libreria che non hai installato.
‫Ecco come puoi farlo dall'interno di un notebook per installarlo nel tuo ambiente.
‫Quindi è pronto per partire.
‫Quindi, dopo aver eseguito questa cella qui, saremo in grado di utilizzare questa cella.
‫Se tutto funziona secondo i piani, sì, prefisso.
‫Quindi quello che sta dicendo è che stiamo importando questo ci permetterà di accedere al nostro sistema, a. K. un. il nostro computer, e
‫poi eseguiamo questa funzione banca, che è solo un modo per dire a dupatta di eseguire un
‫comando bashe.
‫Quindi, come se avessimo fatto lo stesso comando qui altro.
‫Ora, se eseguiamo Bang Elsia, ci mostrerà esattamente lo stesso output.
‫Ma solo dall'interno di un taccuino, ce ne libereremo così non ne avremo bisogno.
‫E abbiamo installato QandA.
‫Passeremo il codice per l'installazione.
‫Sì.
‫Un prefisso.
‫Abbiamo visto il prefisso.
‫Quando stiamo impostando il nostro ambiente andremo a vedere il prefisso del punto.
‫Il prefisso è solo un'altra parola per il nome PAF a. K. un..
‫Questa cosa qui, mezzo nome, e poi andremo a Seabourne.
‫Quindi incrociamo le dita, eseguiamo questa cella, dovremmo installare Seabourne e quindi dovremmo essere in grado di tracciare
‫la nostra matrice di confusione usando la funzione della mappa termica di Seaboards.
‫Quindi spostiamoci ed entriamo.
‫Un po' di caricamento, bellissimo, questo ci dice cosa farà, una nuova versione di questo.
‫Grazie al piano del pacchetto aggiunto le specifiche aggiornate Seabourne Yepp, i seguenti nuovi pacchetti saranno già installati.
‫I modelli di Pazzi Seabourne stat preparano la transazione.
‫Dun, Dun, Dun.
‫Tick, tic, tic.
‫Momento della verità.
‫Potrebbe volerci un po' di tempo per l'importazione.
‫Oh, ci siamo, ma in realtà non offre molto di più di quanto torniamo al nostro Keano per vedere la nostra confusione, le
‫metriche, l'anatomia.
‫Vogliamo che assomigli un po' di più a questo, giusto.
‫Per ottenere alcuni numeri lì.
‫Ora, perché questa offerta non è quella?
‫Bene, fermiamoci.
‫Il video continuerà a sistemare la nostra matrice di confusione nel prossimo video.
‫Guarda come possiamo ottenere alcuni numeri lì.
‫Ma prendi nota di questo qui.
‫Sarà nel riferimento al codice di esempio che puoi usare.
‫Ma ecco come.
‫È possibile installare come installare un pacchetto di preservativi.
‫Da un taccuino di Giove.
‫Nell'ambiente attuale.
‫E poi hai appena messo il pacco qui.
‫Va bene, facciamo una breve pausa.
‫C'è molto da coprire in quel video.
‫Ci vediamo alla prossima.