‫Tekrar hoş geldiniz.
‫Ve son videoda, kullanacağımız bir sonraki sınıflandırma modeli değerlendirme metriğinin bir karışıklık
‫matrisi olduğunu söyleyerek bitirmiştik.
‫Şimdi, isim karışıklığı matrisi konusunda kafanız karıştıysa, endişelenmeyin, üzerinden geçtikten sonra mantıklı
‫gelecektir.
‫Karışıklık matrisi, bir modelin tahmin ettiği etiketler ile tahmin etmesi gereken gerçek
‫etiketleri karşılaştırmanın hızlı bir yoludur.
‫Şimdi, özünde.
‫Modelin nerede kafasının karıştığına dair bir fikir verir.
‫Çok güzel.
‫Şimdi, yine, eğer hala kafa karıştırıcıysa, endişelenmeyin.
‫Bir göz atalım.
‫Her zaman yaptığımız şey bu, değil mi?
‫Elle tutmayı tercih ediyoruz.
‫Skyline'dan Matrix modülüne geçeceğiz.
‫Karışıklık matrisini içe aktaracağız.
‫Şimdi de bazı tahminlerde bulunarak bir karışıklık matrisi oluşturabiliriz.
‫Bunu predict fonksiyonu ile nasıl yapacağımızı görmüştük.
‫Bunu test veri seti üzerinde yapacağız.
‫Ve sonra karışıklık matrisini geçeceğiz.
‫Fonksiyon karışıklık matrisi y testleri gerçek etiketler ve tahminlerdir.
‫Yani temelde tüm değerlendirme ölçütlerinin yaptığı şeyin özü bu, değil mi?
‫Gerçek etiketleri tahminlerle karşılaştırıyorlar ve bize bu karşılaştırma hakkında bazı bilgiler veriyorlar.
‫Ve eğer shift tuşuna basarsak.
‫Ryback olmasın.
‫Bu ne anlama geliyor ki?
‫Sadece rakamlar için.
‫Hmm.
‫Yine, bu muhtemelen görselleştirildiğinde anlaşılması daha kolay olan başka bir şeydir.
‫Bunu yapmanın bir yolu, PD Cross sekmesi ile karışıklık matrisini görselleştirmektir.
‫O halde iş başında görelim.
‫Bu yüzden iki farklı şeyi karşılaştıracak olan Pandas Cross Tab için PD'ye gideceğiz.
‫Y testi.
‫Y test etiketlerini karşılaştırmak istiyoruz.
‫Yine, gerçek etiketler ve tahminler arasında başka bir karşılaştırma y test y yayılır
‫ve satır adlarından geçeceğiz gerçek etiketlerdir.
‫Sütun adları.
‫Tahmin edebilir misin?
‫Eğer değilse, sorun değil.
‫Hayır, bu kod adlarının kısaltması.
‫Bu, satır adları olacaktır.
‫Yani o makaleye ihtiyacımız yok.
‫Bu olacak.
‫Tahmini etiketler.
‫Harika.
‫Peki burada neler oluyor?
‫Çünkü karşılaştırma yapıyoruz.
‫Tahmin edilen etiketlere karşı gerçek etiketler.
‫Karışıklık matrisinin çapraz sekmesi bize bunu gösteriyor.
‫Yani modelimizin sıfır bir tahmin ettiği tahmin edilen etiketlerimiz ve gerçek etiketlerimiz.
‫Yani burada satırlar gerçek etiketler, sütunlar ise tahmin edilen etiketlerdir.
‫Dolayısıyla, gerçek etiketin sıfır ve tahmin edilen etiketin sıfır olduğu durumumuzda, 22 örneğimiz vardır.
‫Tahmin edilen etiketin bir ve gerçek etiketin bir olduğu durumlarda 24 örneğimiz var
‫ve diğer 222 artı yedi artı sekiz artı 24'ü kontrol etmeden önce bunların hepsini toplarsak, bu bize 61 sayısını
‫verecektir.
‫Ve sonra kendimize kaç tahmin yaptığımızı hatırlatırsak, 61 Y var çünkü test setinde
‫61 örnek var.
‫Tamam.
‫Peki bu ikisi burada ne arıyor?
‫Doğru.
‫Şimdi bunu okuyalım.
‫Böylece, modelin bir olarak tahmin edildiği, ancak gerçek etiketin sıfır olduğu tahmin edilen etiketi elde ettik.
‫Tamam.
‫Yani bu yanlış bir pozitif.
‫Yani bunlardan yedi tane var ve şimdi tahmin edilen etiket sıfır, ancak gerçek etiket bir.
‫Yani bu sekiz örnek.
‫Yani sekiz yanlış negatif var.
‫Dolayısıyla karışıklık matrisi ya da karışıklık kelimesi bu noktada ortaya çıkmaktadır.
‫Buradaki örnekler, bu köşegen, modelimizin kafasının karıştığı, yani gerçek etiketin bir olduğu yerde sıfır tahmin ettiği
‫veya gerçek etiketin sıfır olduğu yerde bir tahmin ettiği yerdir.
‫Ve bir karışıklık matrisi.
‫Buraya modelle bakıyoruz, örnekleri doğru bir şekilde köşegen üzerinde aldık, bu yüzden buradaki karışıklık
‫matrisi anatomimize gelirsek, şimdi bunu bir sonraki videoda çoğaltacağız.
‫Burada doğru gördüğümüz bizim kafa karışıklığı matris anatomimizdir.
‫Bir köşegen var.
‫Yani bu gerçek pozitifler.
‫Gerçek negatifler.
‫Yanlış negatifler burada bitti.
‫Yani karışıklık matrisinin sağ tarafında ve yanlış pozitifler burada aşağıdadır.
‫Neden yanlış negatif?
‫Tahmin edilen etiket sıfır.
‫Doğru.
‫Ve modelin gerçek etiketi aslında bir tanedir.
‫Ve bu bir yanlış pozitiftir çünkü model bir olarak tahmin edilmiştir ve gerçek etiket sıfırdır.
‫Ve bunu daha önce de gördük.
‫Ne gerçek bir pozitif, ne de yanlış bir pozitif.
‫Doğru negatif ve yanlış negatiftir.
‫Peki, çapraz sekmemizden biraz daha görsel olan böyle bir şeyi nasıl çoğaltabiliriz?
‫Bunu yapmanın bir yolu.
‫Birlikte.
‫Burada bir yorum yapalım.
‫C Bourne'un ısı haritası ile kafa karışıklığı matrisimizi daha görsel hale getirin.
‫Ha?
‫Gidiyor muyuz?
‫Daniel, seaborne da ne demek?
‫Eğer buraya gidersek.
‫Deniz ısı haritası.
‫Yaptığım şey bu.
‫Ne zaman bir şey bilmesem, deniz ısı haritasına giderim ve deniz ısı haritasına bakarım.
‫Denizyolu nedir diye soruyor olabilirsiniz.
‫Deniz ısı haritası, dikdörtgen verileri renk kodlu bir matris olarak çizer.
‫Pekâlâ, size işin püf noktalarını anlatacağım.
‫Seaborne, map plot lib'in üzerine inşa edilmiş bir görselleştirme kütüphanesidir ve kullanımı oldukça kolaydır,
‫ancak biz çoğunlukla sadece ısı haritası işleviyle ilgileneceğiz.
‫Görelim bakalım.
‫Bu yüzden seaborne'u Psns olarak içe aktarın ve sonra seaborne'un yazı tipi ölçeğini ayarlayacağız çünkü biraz daha küçük olabilir, yazı
‫tipi ölçeğini ayarlayın ve psns'nin yazı tipi ölçeğini ayarlamamasını istiyoruz.
‫Bu, bir karışıklık matrisini çapraz sekme dışında görselleştirmenin en kolay yollarından biridir.
‫Şimdi gidip bir karışıklık matrisi oluşturacağız.
‫Karışıklık matrisi için bu kısaltmadan geleceğiz, çünkü aldığımız tuş vuruşlarının miktarını en aza indirmeyi
‫seviyoruz, y spreadlerini test ediyoruz, testi ve tahminleri geçiyoruz, tıpkı burada yaptığımız gibi.
‫Ve sonra bunu seaborne sas dot heat map conf haritasını kullanarak çizeceğiz.
‫Oh.
‫Ne?
‫Modül bulunamadı hatası.
‫Drat.
‫Seabourn'u kullanamayız.
‫Hayır, şaka yapıyorum.
‫Bu modülün bulunamamasının nedeni, başlangıçta Conda kullanarak ortamımızı oluşturduğumuz zamanı
‫hatırlıyor olmanızdır.
‫Bunu yaptığımızda Seabourn'u kurmamıştık.
‫Ve Seabourn map plot lib'in üzerine inşa edildiği için map plot lib'imiz var ama Seabourn'umuz yok, pandalarımız
‫var, Cyclone'umuz var, Jupiter'imiz var ama Seabourn'umuz yok.
‫Peki condor ortamınıza bir modülü nasıl kuracaksınız?
‫Terminalimizde ne çalışıyor, değil mi?
‫İşte bu bizim terminalimizde çalışan condor ortamımız.
‫Bu, Jupyter Notebook sunucumuza hizmet eden şeydir.
‫Nasıl kurmayı düşünüyorsunuz?
‫Bunun bir yolu terminale gidip yeni bir pencere açmaktır.
‫Ortamımın depolandığı CD masaüstü e-posta kursuna gidebiliriz, örnek proje veya görebilmeniz için buraya yakınlaştırın.
‫Örnek Proje LRS Burada ortamımız var ve ardından listeyi kınarsak.
‫Harika.
‫Ve sonra onu etkinleştirmek istersek, conda activate'e gidebiliriz.
‫Örnek projemizi istiyoruz.
‫Bunu kopyalayıp yapıştıracağım.
‫Sonra gidip Seabourn'u kurabilirim.
‫Bu seçeneğe girmeyeceğim çünkü size diğer seçeneği göstereceğim.
‫Size bunu bir Jupyter Notebook içinde nasıl yapabileceğinizi göstereceğim.
‫Bu küçük bir bonus ipucu, değil mi?
‫Bunu bir sınıflandırma modeli değerlendirme videosu sırasında yapıyoruz, ancak Seabourn'u kullanmak istediğimiz için, bunu
‫bir Jupyter Notebook içinden nasıl yapabileceğimizi görelim.
‫Yani bu modül bulunamadı hatasını aldığınızda deneyebileceğiniz bir şeydir.
‫Yani bir kodla karşılaştınız ya da yüklü olmayan bir kütüphaneden kullanmak istediğiniz bir fonksiyonla
‫karşılaştınız.
‫Kullanıma hazır olması için ortama yüklemek üzere Jupyter not defterinin içinden bu şekilde yapabilirsiniz.
‫Bu hücreyi burada çalıştırdıktan sonra, bu hücreyi kullanabileceğiz.
‫Her şey yolunda giderse.
‫Bir plan.
‫Evet.
‫Önek.
‫Yani bu, BDT'yi ithal ettiğimizi söylüyor.
‫Bu, sistemimize yani bilgisayarımıza erişmemize izin verecek ve ardından Jupyter'e bir bash komutu çalıştırmasını
‫söylemenin bir yolu olan bu bang işlevini çalıştırıyoruz.
‫Sanki burada da aynı komutu vermişiz gibi, LZ.
‫Şimdi, burada bang LZ'yi çalıştırırsak, bize tam olarak aynı çıktıyı gösterecektir.
‫Ancak sadece bir Jupyter not defterinin içinden, bu hücreden kurtulacağız.
‫Buna ihtiyacımız yok.
‫Ve yükleyeceğiz, yüklemeye geçeceğiz.
‫Evet.
‫Ve ön ekini gördük.
‫Ortamımızı kurarken, cis önekini kullanacağız.
‫Önek, yol adı a için kullanılan başka bir kelimedir. k. a.
‫Şuradaki şey.
‫Yol adı.
‫Sonra da Seabourn'a gideceğiz.
‫Umarım bu satışı gerçekleştiririz.
‫Seabourn'u kurmalı ve ardından C Bourne'un ısı haritası işlevini kullanarak karışıklık matrisimizi
‫çizebilmeliyiz.
‫O zaman kaydıralım ve girelim.
‫Tekrar merhaba.
‫Biraz yükleme.
‫Çok güzel.
‫Bu bize ne yapacağını söylüyor.
‫Condor'un daha yeni bir sürümü mevcut.
‫Teşekkür ederim.
‫Paket planına güncellenmiş özellikler eklendi.
‫Seabourn, evet.
‫Aşağıdaki yeni paketler yüklenecektir.
‫Evet.
‫Patsy Seaborne işlem hazırlığı modellerini başlatır.
‫Dun dun dun.
‫Kene.
‫Gerçek an.
‫Verilmesi biraz zaman alabilir.
‫Oh, işte başlıyoruz.
‫Ama pek bir şey sunduğu söylenemez.
‫Hmm.
‫Nedenmiş o?
‫Karışıklık matrisi anatomimizi görmek için açılış konuşmamıza geri dönüyoruz.
‫Biraz daha böyle görünmesini istiyoruz, değil mi?
‫Orada bazı rakamlar elde etmek için.
‫Şimdi, bu neden bunu sunmuyor?
‫Videoyu burada durduralım.
‫Karışıklık matrisimizi düzeltmeye bir sonraki videoda devam edeceğiz.
‫Bakalım orada nasıl rakamlar bulabiliriz.
‫Ama şuraya küçük bir not alın.
‫Kullanabileceğiniz örnek kod referansında olacaktır.
‫Ama bu şekilde.
‫Bir conda paketinin nasıl kurulacağını yükleyebilirsiniz.
‫Bir jupyter not defterinden.
‫Mevcut ortama.
‫Sonra da paketi buraya koyuyorsun.
‫Tamam.
‫Kısa bir ara verelim.
‫Bu videoda anlatılacak çok şey vardı.
‫Bir sonrakinde görüşürüz.