‫Bienvenido de nuevo, y en el último video, terminamos diciendo que la siguiente métrica de evaluación del modelo de
‫clasificación que usaremos es una matriz de confusión.
‫Ahora, si está confundido acerca de la matriz de confusión de nombres, no se preocupe.
‫Tendrá sentido después de que lo revisemos.
‫Entonces, definamos una matriz de confusión que es una forma rápida de comparar las etiquetas que predice un modelo
‫y las etiquetas reales que se suponía que debía predecir.
‫Ahora, en esencia.
‫Dándote una idea de dónde se está confundiendo el modelo.
‫Hermosa.
‫Ahora, de nuevo, si todavía es confuso, echemos un vistazo.
‫Eso es lo que siempre hacemos mal.
‫Preferimos ponernos manos a la obra, digamos, de Escalon.
‫Vamos a pasar del módulo Matrix, matriz de confusión de importación completa.
‫Y ahora podemos crear una matriz de confusión haciendo algunas predicciones.
‫Hemos visto cómo hacer esto con una función de predicción.
‫Vamos a hacer eso en el conjunto de datos de prueba.
‫Y luego pasaremos la confusión, la matriz, la función, la confusión, la matriz, por qué las pruebas son
‫las verdaderas etiquetas y las predicciones.
‫Entonces, este es el quid de lo que básicamente están haciendo todas las métricas de evaluación, ¿verdad?
‫Están comparando las etiquetas verdaderas con las predicciones y brindándonos algunas ideas sobre esa comparación.
‫Y así, si cambiamos a.
‫Oh, voy a regresar.
‫¿Qué significa esto, solo para números?
‫¿Mmm?
‫Una vez más, esto es probablemente otra cosa que es más fácil de entender cuando se visualiza.
‫Una forma de hacerlo es visualizar confusión, matriz con tabla cruzada de PD.
‫Así que veámoslo en acción.
‫Así que vamos a pagar por la tabla cruzada de pandas, que se comparará con cosas diferentes.
‫¿Por qué probar?
‫Queremos comparar los niveles de prueba por qué.
‫Nuevamente, solo otra comparación entre los niveles reales y las predicciones.
‫Por qué probar los desfiles Y y vamos a pasar en los nombres de las filas son etiquetas reales.
‫Llamarlos por nombres es, ¿puedes adivinar?
‫Si no, está bien.
‫Es la abreviatura de los nombres de las llamadas y serán los nombres de las filas.
‫Entonces no necesitamos ese ensayo.
‫Esto va a ser.
‫Etiquetas previstas.
‫Maravilloso.
‫Entonces, ¿qué está pasando aquí?
‫Bueno, porque estamos comparando.
‫Las etiquetas verdaderas versus las etiquetas predichas, esto es lo que nos muestra nuestra tabla de referencias cruzadas de la Matriz de confusión.
‫Entonces somos nuestras etiquetas predichas donde nuestro modelo ha predicho cero uno y nuestras etiquetas reales.
‫Entonces, aquí las filas son las etiquetas reales y las columnas son las etiquetas predichas.
‫Entonces, en nuestro caso, donde la etiqueta real es cero y la etiqueta predicha es cero, tenemos 22 ejemplos.
‫Y luego, donde la etiqueta predicha es una y la etiqueta real es una, tenemos 24 ejemplos.
‫Y ahora, si sumamos todos estos antes de verificar los otros dos, veintidós más siete más ocho
‫más veinticuatro nos dará sesenta y uno.
‫Y luego, si nos recordamos cuántas predicciones hicimos allí.
‫Sesenta y uno.
‫Por qué.
‫Porque hay 61 ejemplos en la prueba.
‫Bien, entonces, ¿qué son estos dos aquí?
‫Derecha.
‫Así que esto es, leámoslo.
‫Entonces obtuvimos una etiqueta predicha donde el modelo predice uno, pero la etiqueta real era cero.
‫Ah, OK.
‫Entonces eso es un falso positivo.
‫Así que hay siete de esos y ahora tenemos una etiqueta predicha de cero, pero la etiqueta real es una, por lo que
‫son ocho ejemplos de eso.
‫Entonces son ocho falsos negativos.
‫Y entonces aquí es donde la confusión, matriz de la palabra confusión entra en confusión, matriz.
‫Estos ejemplos aquí, esta diagonal es donde nuestro modelo se está confundiendo, a. k. una. prediciendo cero, donde la
‫etiqueta real era uno o prediciendo uno donde la etiqueta real era cero y una matriz de confusión.
‫Miramos aquí dónde el modelo acertó con las muestras.
‫Está en diagonal.
‫Entonces, este año, si llegamos a nuestra anatomía de la matriz de confusión ahora, vamos a replicar esto en el
‫siguiente video.
‫Ésta es nuestra confusión.
‫La anatomía de la matriz que vemos correcta aquí es una diagonal.
‫Entonces esto es cierto.
‫Lo positivo a los negativos de los falsos negativos está aquí.
‫Así que en el lado derecho de la matriz de confusión y los falsos positivos está aquí abajo.
‫¿Por qué es un falso negativo?
‫Bueno, la etiqueta predicha es cero, ¿verdad?
‫Y el modelo que tiene la etiqueta verdadera es en realidad uno necesariamente falso positivo porque el modelo predice que
‫es una y la etiqueta verdadera es cero.
‫Y hemos visto esto antes.
‫Qué verdadero positivo, falso positivo, verdadero negativo y falso negativo es.
‫Entonces, ¿cómo replicaríamos algo como esto, que es, nuevamente, un poco más visual que nuestra tabla de
‫referencias cruzadas?
‫Una forma de hacerlo.
‫Vamos a hacer un comentario aquí, confusión de Makow, Matrixx, más visual con el mapa de altura de Born, ¿eh?
‫Yopougon.
‫Daniel, ¿qué diablos es Seabourne mientras vamos aquí?
‫Seabourne Hedeman Esto es lo que hago.
‫Siempre que no sé algo, voy al mapa de alturas de Seabourne.
‫Miro a Seabourne.
‫Es posible que se pregunte qué son los datos rectangulares del diagrama de altura de Seabourne Seabourne como una matriz codificada por
‫colores.
‫Está bien, bueno, te daré las tuercas y los tornillos.
‫Seabourne es una biblioteca de visualización construida sobre matplotlib y es relativamente fácil de usar.
‫Pero principalmente nos ocuparemos de la función de mapa de calor.
‫Así que veámoslo.
‫Así que importa Seabourne como cordura y luego vamos a establecer la escala de fuente de Seabourne porque puede ser un poco más pequeña, establecemos la escala de
‫fuente y queremos S. UNA. S. puntos establecen escala de fuente.
‫Esta es una de las formas más fáciles de visualizar una matriz de confusión que no sea una tabla de referencias cruzadas previa.
‫Así que vamos a crear una matriz de confusión.
‫Voy a confirmar esa abreviatura de matriz de conclusión, ya que nos gusta minimizar la cantidad de pulsaciones de teclas
‫que hacemos, probamos y distribuye parte de la prueba y las predicciones tal como lo hemos hecho aquí.
‫Y luego vamos a aplaudir usando Seabourne, el mapa de alturas del Senador Stott lo confirma.
‫¿Oh qué?
‫Error de módulo no encontrado.
‫Maldita sea, no podemos usar Seabourne, no, estoy bromeando.
‫Entonces, ¿la razón por la que no se encuentra este módulo es porque recuerdas desde el principio cuando
‫creamos nuestro entorno usando Condah?
‫Bueno, cuando hicimos eso, no instalamos Seabourne.
‫Y como Seabourne está construido sobre matplotlib, tenemos matplotlib, pero no Seabourne.
‫Tenemos panners, tenemos a Kittleman, tenemos dupatta, pero echamos de menos a Seabourne.
‫Entonces, ¿cómo haría para instalar un módulo en su entorno Kondor?
‫Lo que tenemos corriendo en nuestra terminal.
‫Bien, este es nuestro entorno Kondor ejecutándose en nuestra terminal.
‫Esto es lo que ofrece nuestro servidor de portátiles Jupiter.
‫¿Cómo crees que lo instalarías?
‫Entonces, una forma sería ir a la terminal, iniciar una nueva ventana.
‫Podríamos ir al curso de aprendizaje automático de escritorio KDDI donde se almacena mi entorno.
‫Proyecto de muestra.
‫Acercaré el zoom aquí para que puedas verlo.
‫Proyecto de muestra Elles.
‫Entonces tenemos nuestro entorno aquí.
‫Y luego, si hacemos QandA y listamos.
‫Maravilloso, y luego, si quisiéramos activarlo, podríamos activar QandA, queremos nuestro proyecto de muestra, lo
‫copiaré y pegaré y luego podría ir a QandA para instalar Seabourne.
‫Esa es una opción que no presionaré Enter porque te mostraré la otra opción, te mostraré
‫cómo puedes hacerlo bien dentro de un cuaderno dupatta.
‫Este es un pequeño consejo adicional, justo al hacer esto durante un video de evaluación del modelo de clasificación.
‫Pero como queremos usar Seabourne, veamos cómo podemos hacerlo desde un portátil Juban.
‫Entonces, esto es algo que puede intentar cada vez que obtenga este error de modelo no encontrado,
‫digamos que se encuentra con algún código o se encuentra con una función que desea usar de una biblioteca que no tiene instalada.
‫Así es como puedes hacerlo desde dentro de un portátil adyuvante para instalarlo en tu entorno.
‫Entonces está listo para funcionar.
‫Entonces, después de ejecutar esta celda aquí, podremos usar esta celda.
‫Si todo funciona según lo planeado, sí, prefijo.
‫Entonces, lo que esto dice es que estamos importando esto, esto nos permitirá acceder a nuestro sistema, a. k. una. nuestra computadora, y luego
‫ejecutamos esta función de banco, que es solo una forma de decirle a dupatta que ejecute un
‫comando bashe.
‫Entonces, como si hiciéramos el mismo comando aquí.
‫Ahora, si ejecutamos Bang Elsia, nos mostrará exactamente el mismo resultado.
‫Pero solo desde el adyuvante de un cuaderno, nos desharemos de eso para que no lo necesitemos.
‫Y tenemos la instalación de QandA.
‫Vamos a pasar el código para instalar.
‫Si.
‫Un prefijo.
‫Hemos visto prefijo.
‫Cuando configuremos nuestro entorno, veremos el prefijo de punto.
‫El prefijo es solo otra palabra para el nombre PAF a. k. a..
‫Esta cosa de aquí, medio nombre, y luego vamos a ir a Seabourne.
‫Así que cruzamos los dedos, ejecutamos esta celda, deberíamos instalar Seabourne, y luego deberíamos poder trazar nuestra
‫matriz de confusión usando la función de mapa de calor de litoral.
‫Así que cambiemos y entremos.
‫Un poco de carga, hermoso, esto nos dice lo que va a hacer, una nueva versión de esto.
‫Gracias al plan del paquete, se agregaron las especificaciones actualizadas de Seabourne Yepp, los siguientes paquetes nuevos aún se instalarán.
‫Modelos de estadísticas de Pazzi Seabourne preparando la transacción.
‫Dun dun dun.
‫Tic, tic, tic.
‫Momento de la verdad.
‫La importación puede tardar un poco.
‫Ah, ahí vamos, pero en realidad no ofrece mucho más de lo que regresamos a nuestro Keano para ver nuestra confusión,
‫métricas, anatomía.
‫Queremos que se parezca un poco más a esto, ¿verdad?
‫Para obtener algunos números allí.
‫Ahora, ¿por qué esta oferta no es eso?
‫Bueno, hagamos una pausa.
‫El video continuará arreglando nuestra matriz de confusión en el siguiente video.
‫Vea cómo podemos obtener algunos números allí.
‫Pero tome nota de este de aquí.
‫Estará en la referencia del código de ejemplo que puede usar.
‫Pero así es como.
‫Puede instalar cómo instalar un paquete de condones.
‫De un cuaderno de Júpiter.
‫En el entorno actual.
‫Y luego pones el paquete aquí.
‫Muy bien, tomemos un breve descanso.
‫Hay mucho que cubrir en ese video.
‫Te veo en el proximo.