‫ยินดีต้อนรับกลับ.
‫และในวิดีโอที่แล้ว เราพูดจบว่าเมตริกการประเมินแบบจำลองการจัดหมวดหมู่ถัดไปที่เราจะใช้คือเมทริกซ์ความสับสน
‫ตอนนี้ หากคุณสับสนเกี่ยวกับเมทริกซ์ความสับสนของชื่อ ไม่ต้องกังวล หลังจากเราดำเนินการเสร็จแล้ว
‫ดังนั้น ลองนิยามเมทริกซ์ความสับสน เป็นวิธีที่รวดเร็วในการเปรียบเทียบเลเบลที่โมเดลคาดการณ์และเลเบลจริงที่มันควรจะทำนาย
‫ตอนนี้ในสาระสำคัญ
‫ให้แนวคิดว่าโมเดลกำลังสับสนตรงไหน
‫สวยงาม.
‫เอาล่ะ ถ้ายังสับสนอยู่ก็อย่ากังวล
‫มาดูกันเลย
‫นั่นคือสิ่งที่เราทำเสมอใช่มั้ย?
‫เราชอบที่จะลงมือทำ
‫จาก Skyline เราจะไปจากโมดูลเมทริกซ์
‫เราจะนำเข้าเมทริกซ์ความสับสน
‫และตอนนี้ เราสามารถสร้างเมทริกซ์ความสับสนได้ด้วยการทำนาย
‫เราได้เห็นวิธีการทำสิ่งนี้กับฟังก์ชันการทำนายแล้ว
‫เราจะทำอย่างนั้นกับชุดข้อมูลทดสอบ
‫แล้วเราจะผ่านเมทริกซ์ความสับสน
‫การทดสอบเมทริกซ์ความสับสนของฟังก์ชันคือป้ายกำกับและการคาดคะเนที่แท้จริง
‫นี่คือจุดสำคัญของสิ่งที่เมตริกการประเมินทั้งหมดกำลังทำอยู่ ใช่ไหม?
‫พวกเขากำลังเปรียบเทียบป้ายกำกับจริงกับการคาดคะเนและให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการเปรียบเทียบนั้นแก่เรา
‫แล้วถ้าเรากด shift เข้าไป
‫โอ้ รับไม่มี Ryback
‫สิ่งนี้หมายความว่าอย่างไร?
‫สำหรับตัวเลขเท่านั้น
‫อืม.
‫อีกครั้ง นี่อาจเป็นอีกสิ่งหนึ่งที่เข้าใจได้ง่ายขึ้นเมื่อเห็นภาพ
‫วิธีหนึ่งที่ทำได้คือแสดงภาพเมทริกซ์ความสับสนด้วยแท็บ PD Cross
‫เรามาดูการทำงานกัน
‫เราจะไปที่ PD สำหรับ Pandas Cross Tab ซึ่งจะเปรียบเทียบสองสิ่งที่แตกต่างกัน
‫ทดสอบ Y
‫เราต้องการเปรียบเทียบฉลากทดสอบ Y
‫อีกครั้ง การเปรียบเทียบอีกอย่างระหว่างป้ายกำกับจริงกับการคาดคะเนที่ทดสอบ y กระจายออกไป
‫และเราจะส่งต่อที่ชื่อแถวคือป้ายกำกับจริง
‫ชื่อคอลัมน์คือ
‫คุณเดาได้ไหม
‫ถ้าไม่ก็ไม่เป็นไร
‫ไม่ นี่เป็นชื่อย่อสำหรับชื่อรหัส
‫นี่จะเป็นชื่อแถว
‫ดังนั้นเราจึงไม่ต้องการเรียงความนั้น
‫นี้จะเป็น
‫ป้ายกำกับที่คาดการณ์ไว้
‫มหัศจรรย์.
‫เกิดอะไรขึ้นที่นี่?
‫เพราะเรากำลังเปรียบเทียบ
‫ป้ายกำกับจริงกับป้ายกำกับที่คาดคะเน
‫นี่คือสิ่งที่ข้ามแท็บของเมทริกซ์ความสับสนแสดงให้เราเห็น
‫ดังนั้น ที่ซึ่งเลเบลที่คาดการณ์ของเรา ที่ซึ่งโมเดลของเราคาดการณ์ศูนย์หนึ่งและเลเบลจริงของเรา
‫ดังนั้นแถวคือป้ายกำกับจริง และคอลัมน์คือป้ายกำกับที่คาดคะเน
‫ดังนั้น ในกรณีของเรา โดยที่ป้ายกำกับจริงเป็นศูนย์ และป้ายกำกับที่คาดคะเนเป็นศูนย์ เรามีตัวอย่าง 22 ตัวอย่าง
‫แล้วโดยที่ป้ายกำกับที่คาดการณ์ไว้คือหนึ่งและป้ายกำกับจริงคือหนึ่ง
‫เรามีตัวอย่าง 24 ตัวอย่าง และถ้าเรารวมทั้งหมดนี้ก่อนที่เราจะดูอีก 222 บวกเจ็ดบวกแปดบวก 24 เราจะได้
‫61
‫แล้วถ้าเราเตือนตัวเองว่าเราได้ทำนายไว้กี่ครั้งแล้ว มี 61 Y เพราะมี 61 ตัวอย่างในชุดทดสอบ
‫ตกลง.
‫แล้วสองคนนี้มันอะไรกัน?
‫ถูกต้อง.
‫ทีนี้ลองอ่านกันดู
‫ดังนั้นเราจึงได้ป้ายกำกับที่คาดคะเนโดยที่แบบจำลองถูกทำนายไว้หนึ่งอัน แต่ป้ายจริงเป็นศูนย์
‫ตกลง.
‫นั่นคือผลบวกลวง
‫มีเจ็ดรายการและตอนนี้เรามีป้ายกำกับที่คาดการณ์ว่าเป็นศูนย์ แต่ป้ายกำกับที่แท้จริงคือหนึ่ง
‫นั่นคือตัวอย่างแปดประการ
‫นั่นคือผลลบลวงแปดประการ
‫ดังนั้นนี่คือจุดที่เมทริกซ์ความสับสนหรือความสับสนของคำมาสู่เมทริกซ์ความสับสน
‫ตัวอย่างเหล่านี้ในที่นี้ เส้นทแยงมุมนี้คือจุดที่โมเดลของเรากำลังสับสน หรือที่เรียกว่าการทำนายศูนย์ โดยที่ป้ายกำกับจริงคือหนึ่งหรือคาดการณ์หนึ่ง
‫โดยที่ป้ายกำกับจริงเป็นศูนย์
‫และเมทริกซ์ความสับสน
‫เราดูที่นี่ด้วยแบบจำลอง ได้ตัวอย่างที่ถูกต้องคือในแนวทแยง ดังนั้นนี่ตรงนี้ ถ้าเรามาถึงกายวิภาคของเมทริกซ์ความสับสน
‫ตอนนี้ เราจะทำซ้ำสิ่งนี้ในวิดีโอหน้า
‫มันเป็นกายวิภาคศาสตร์เมทริกซ์ความสับสนที่เราเห็นถูกต้องที่นี่
‫มีเส้นทแยงมุม
‫นี่จึงเป็นผลบวกที่แท้จริง
‫เชิงลบที่แท้จริง
‫เชิงลบที่เป็นเท็จอยู่ที่นี่
‫ทางด้านขวาของเมทริกซ์ความสับสนและผลบวกลวงอยู่ข้างล่างนี้
‫ทำไมมันเป็นลบเท็จ?
‫ป้ายกำกับที่คาดการณ์ไว้เป็นศูนย์
‫ถูกต้อง.
‫และรุ่นมีป้ายจริงเป็นหนึ่งเดียว
‫และนี่เป็นผลบวกลวงเพราะโมเดลถูกทำนายว่าเป็นหนึ่งและเลเบลจริงเป็นศูนย์
‫และเราเคยเห็นสิ่งนี้มาก่อน
‫สิ่งที่เป็นบวกจริง บวกเท็จ
‫ลบจริงและลบเท็จคือ
‫แล้วเราจะทำซ้ำสิ่งนี้ได้อย่างไร ซึ่งอีกครั้ง เป็นภาพที่มากกว่า cross tab
‫ของเราเล็กน้อย
‫วิธีหนึ่งในการทำเช่นนั้น
‫อยู่กับ.
‫มาแสดงความคิดเห็นกันที่นี่
‫ทำให้เมทริกซ์ความสับสนของเราเห็นภาพมากขึ้นด้วยแผนที่ความร้อนของ C Bourne
‫ฮะ?
‫เราไป?
‫แดเนียล นี่มันบ้าอะไรกันเนี่ย?
‫ดีถ้าเราไปที่นี่
‫แผนที่ความร้อนทางทะเล
‫นี่คือสิ่งที่ฉันทำ
‫เมื่อไหร่ก็ตามที่ฉันไม่รู้อะไรเลย ฉันจะไปที่แผนที่ความร้อนในทะเลและมองไปที่ทะเล
‫คุณอาจจะถามว่าทะเลคืออะไร?
‫แผนที่ความร้อนในทะเลพล็อตข้อมูลสี่เหลี่ยมเป็นเมทริกซ์ที่เข้ารหัสสี
‫ตกลง ฉันจะให้ถั่วและสลักเกลียวแก่คุณ
‫Seaborne เป็นไลบรารีการสร้างภาพข้อมูลที่สร้างขึ้นบน lib พล็อตแผนที่ และค่อนข้างใช้งานง่าย
‫แต่ส่วนใหญ่เราจะดูแลฟังก์ชันแผนที่ความร้อนเป็นหลัก
‫มาดูกันเลย
‫นำเข้า seaborne เป็น Psns แล้วเราจะไปตั้งค่าขนาดฟอนต์ของ seaborne เพราะมันอาจเล็กกว่าเล็กน้อย ตั้งค่าขนาดฟอนต์
‫และเราต้องการ psns อย่าตั้งค่า เราต้องการขนาดฟอนต์
‫นี่เป็นวิธีที่ง่ายที่สุดวิธีหนึ่งในการแสดงภาพเมทริกซ์ความสับสนนอกเหนือจากการข้ามแท็บ
‫เราจะไปสร้างเมทริกซ์ความสับสน
‫เราจะมาจากคำย่อของเมทริกซ์ความสับสน เนื่องจากเราต้องการลดจำนวนการกดแป้นที่เรารับ
‫เราทดสอบ y สเปรด ผ่านการทดสอบและการคาดคะเน เช่นเดียวกับที่เราทำที่นี่
‫แล้วเราจะพลอตมันโดยใช้ sas dot heat map conf map
‫โอ้.
‫อะไร
‫ไม่พบโมดูลข้อผิดพลาด
‫แดรท.
‫เราไม่สามารถใช้ซีบอร์นได้
‫ไม่ ฉันล้อเล่น
‫สาเหตุที่ไม่พบโมดูลนี้เป็นเพราะคุณจำได้ตั้งแต่เริ่มต้นเมื่อเราสร้างสภาพแวดล้อมโดยใช้
‫Conda?
‫เมื่อเราทำเช่นนั้น เราไม่ได้ติดตั้ง Seabourn
‫และเนื่องจาก Seabourn สร้างขึ้นบน lib แผนผังแผนที่ เราจึงมี map plot lib แต่เราไม่มี Seabourn
‫เรามีแพนด้า เรามีไซโคลน เรามีดาวพฤหัสบดี แต่เราไม่มีซีบอร์น
‫คุณจะติดตั้งโมดูลในสภาพแวดล้อม Condor ของคุณอย่างไร?
‫สิ่งที่เราได้เรียกใช้ในเทอร์มินัลของเราใช่ไหม
‫นี่คือสภาพแวดล้อมของแร้งของเราที่ทำงานในเทอร์มินัลของเรา
‫นี่คือสิ่งที่ให้บริการเซิร์ฟเวอร์ Jupyter Notebook ของเรา
‫คุณคิดว่าคุณจะติดตั้งมันอย่างไร?
‫วิธีหนึ่งคือไปที่เทอร์มินัล เริ่มหน้าต่างใหม่
‫เราอาจไปที่หลักสูตรอีเมลเดสก์ท็อปซีดีที่จัดเก็บสภาพแวดล้อมของฉัน โปรเจ็กต์ตัวอย่าง หรือซูมเข้าที่นี่เพื่อให้คุณเห็น
‫ตัวอย่างโครงการ LRS ดังนั้นเรามีสภาพแวดล้อมของเราที่นี่แล้วถ้าเราไปประณามรายการ
‫มหัศจรรย์.
‫แล้วถ้าเราต้องการเปิดใช้งาน เราก็สามารถเปิดใช้งานได้
‫เราต้องการโครงการตัวอย่างของเรา
‫ฉันจะคัดลอกและวางสิ่งนั้น
‫จากนั้นฉันสามารถไปติดตั้ง Seabourn ได้
‫นั่นเป็นทางเลือกหนึ่งที่ฉันจะไม่พูดถึงเพราะฉันจะแสดงตัวเลือกอื่นให้คุณเห็น
‫ฉันจะแสดงให้คุณเห็นว่าคุณสามารถทำมันได้อย่างไรใน Jupyter Notebook
‫นี่เป็นโบนัสทิปเล็กๆ น้อยๆ ใช่ไหม?
‫เรากำลังดำเนินการนี้ระหว่างวิดีโอการประเมินแบบจำลองการจัดหมวดหมู่ แต่เนื่องจากเราต้องการใช้ Seabourn
‫เรามาดูกันว่าเราจะทำอย่างไรจากภายใน Jupyter Notebook
‫ดังนั้นนี่คือสิ่งที่คุณอาจลองเมื่อใดก็ตามที่คุณได้รับโมดูลนี้ไม่พบข้อผิดพลาด
‫ดังนั้นคุณจึงเจอโค้ดบางส่วนหรือคุณพบฟังก์ชันที่คุณต้องการใช้จากไลบรารีที่คุณไม่ได้ติดตั้งไว้
‫นี่คือวิธีที่คุณสามารถทำได้จากภายในโน้ตบุ๊ก Jupyter เพื่อติดตั้งในสภาพแวดล้อมเพื่อให้พร้อมใช้งาน
‫หลังจากที่เรียกใช้เซลล์นี้ที่นี่ เราจะสามารถใช้เซลล์นี้ได้
‫ถ้าทุกอย่างได้ผล
‫แผน.
‫ใช่.
‫คำนำหน้า
‫นี่หมายความว่าเรากำลังนำเข้า CIS
‫นี่จะทำให้เราเข้าถึงระบบของเราหรือที่เรียกว่าคอมพิวเตอร์ของเรา จากนั้นเรากำลังเรียกใช้ฟังก์ชัน
‫bang ซึ่งเป็นวิธีบอก Jupyter ให้เรียกใช้คำสั่ง bash
‫ราวกับว่าเราทำคำสั่งเดียวกันตรงนี้ LZ
‫ทีนี้ ถ้าเรารัน bang LZ ที่นี่ มันจะแสดงผลลัพธ์ที่เหมือนกันทุกประการ
‫แต่จากภายในสมุดบันทึกของ Jupyter เราจะกำจัดเซลล์นั้นทิ้ง
‫เราไม่ต้องการมัน
‫และเราจะติดตั้ง เราจะส่งต่อไปยังการติดตั้ง
‫ใช่.
‫และคำนำหน้าที่เราได้เห็นคำนำหน้า
‫เมื่อเราตั้งค่าสภาพแวดล้อม เราจะไปที่ cis prefix
‫คำนำหน้าเป็นเพียงอีกคำหนึ่งสำหรับชื่อพาธ a เค ก.
‫สิ่งนี้ที่นี่
‫ชื่อเส้นทาง
‫แล้วเราจะไปซีบอร์นกัน
‫เราจึงดำเนินการขายนี้
‫เราควรติดตั้ง Seabourn จากนั้นเราควรจะสามารถพล็อตเมทริกซ์ความสับสนของเราโดยใช้ฟังก์ชันแผนที่ความหนาแน่นของ
‫C Bourne
‫เลยเปลี่ยนและเข้า
‫สวัสดีอีกครั้ง.
‫กำลังโหลดบางส่วน
‫สวยงาม.
‫สิ่งนี้กำลังบอกเราว่ามันจะทำอะไร
‫มี Condor เวอร์ชันใหม่กว่าอยู่แล้ว
‫ขอขอบคุณ.
‫แผนแพ็คเกจเพิ่มสแลชอัพเดตข้อมูลจำเพาะ
‫ซีบอร์น ครับ
‫แพ็คเกจใหม่ต่อไปนี้จะถูกติดตั้ง
‫ใช่.
‫Patsy Seaborne เริ่มทำธุรกรรมกับนางแบบ
‫ดันดัน.
‫ติ๊ก
‫ช่วงเวลาของความจริง.
‫อาจใช้เวลาสักครู่ในการบอก
‫โอ้ ไปกันเถอะ
‫แต่ก็ไม่ได้ให้อะไรมาก
‫อืม.
‫ทำไมถึงเป็นอย่างนั้น?
‫เรากลับไปที่ประเด็นสำคัญเพื่อดูกายวิภาคของเมทริกซ์ความสับสน
‫เราอยากให้มันดูมากกว่านี้หน่อยไหม?
‫เพื่อให้ได้ตัวเลขบางอย่างที่นั่น
‫เหตุใดจึงไม่เสนอสิ่งนี้
‫เรามาหยุดวิดีโอชั่วคราวที่นั่นกัน
‫เราจะดำเนินการแก้ไขเมทริกซ์ความสับสนในวิดีโอหน้าต่อไป
‫ดูว่าเราจะหาตัวเลขได้จากที่นั่นได้อย่างไร
‫แต่จดบันทึกนี้เล็กน้อยที่นี่
‫จะอยู่ในการอ้างอิงโค้ดตัวอย่างที่คุณสามารถใช้ได้
‫แต่นี่เป็นวิธีการ
‫คุณสามารถติดตั้งวิธีการติดตั้งแพ็คเกจ conda ได้
‫จากสมุดบันทึกจูปิเตอร์
‫สู่สิ่งแวดล้อมปัจจุบัน
‫แล้วคุณก็แค่วางแพ็คเกจไว้ตรงนี้
‫ไม่เป็นไร.
‫เรามาพักกันเร็ว
‫มีหลายสิ่งที่จะครอบคลุมในวิดีโอนั้น
‫เจอกันใหม่ตอนหน้าค่ะ