‫مرحبًا بعودتك.
‫حتى الآن ، رأينا عدة طرق مختلفة لتقييم نموذج التصنيف.
‫وتذكر أن تقييم نموذج التعلم الآلي غالبًا ما يقارن التنبؤات بتسميات الحقيقة.
‫لننتقل الآن إلى طريقة أكثر وضوحًا لتقييم نماذج التصنيف لدينا ، وذلك باستخدام مصفوفة
‫الارتباك.
‫وإذا لم تسمع بهذا من قبل ، فلا تقلق.
‫سيكون لدينا الكثير من الخبرة العملية مع مصفوفات الارتباك بحلول الوقت الذي تنتهي فيه من هذا الفيديو.
‫لذا فإن الطريقة التالية الأفضل لتقييم نموذج التصنيف هي استخدام مصفوفة الارتباك هنا.
‫مصفوفة الارتباك الخاصة بنا هي طريقة سريعة لمقارنة التسميات التي يتنبأ بها النموذج والتسمية الفعلية.
‫لذا فإن تسميات الحقيقة كان من المفترض أن تتنبأ بها.
‫في الأساس ، يمنحك هذا فكرة عن المكان الذي يتم فيه الخلط بين النموذج.
‫إذن هذا هو الكتابة فقط.
‫لنبدأ في كتابة بعض التعليمات البرمجية.
‫الشيء الجميل في Psychic Loan هو أنه يحتوي على الكثير من مقاييس التقييم والتنسيقات والوظائف
‫المضمنة فيه.
‫لذا دعنا ننتقل من المصفوفة النقطية العددية ، واستيراد مصفوفة الارتباك ، ثم سنذهب إلى WIP Reds
‫، وسنقوم ببعض التنبؤات مع المصنف المدرب لدينا ، وسنتوقع في X Test ومن ثم
‫سنحدث ارتباكًا مصفوفة مع اختبار Y و y.
‫بيريز ولكن قبل أن نفعل ذلك ، دعنا ننتقل إلى مصفوفة التوثيق الخاصة بالإعصار الحلزوني.
‫فقط ذكر أنفسنا بالوظيفة التي نديرها.
‫لذلك هذا هو هنا.
‫دعونا نلقي نظرة على ماهية المدخلات.
‫لدينا y true كمعامل أول ثم y pred كمعامل ثاني.
‫إذا مررنا لأسفل ، فلدينا مثال هنا.
‫هذا ما نريده أن يبدو عليه الناتج.
‫إذن فقد حصلوا على y في حالتنا ، لقد حصلنا على y صحيح كاختبار y ثم حصلوا على y pred
‫وهو في حالتنا هل نسميها y Preds بحرف S.
‫نعم فعلنا.
‫لذا سأقوم بنسخ هذا الرابط إلى مصفوفة الارتباك هنا وسنضع ذلك في الأعلى هنا ، انظر
‫هنا للحصول على مصفوفة العددية والارتباك.
‫حسنًا ، لكن يكفي الحديث.
‫دعونا نراه في العمل.
‫أوه ، ها نحن ذا.
‫الآن ، في الوقت الحالي ، هذا لا يعني الكثير بالنسبة لنا.
‫إذا كانت لديك تجربة مع مصفوفات الارتباك من قبل ، فقد تعرف ما يحدث هنا.
‫ولكن إذا لم تكن قد فعلت ذلك ، وأنا متأكد من أن الكثير منكم لم يفعل ذلك ، فهذه مجرد مجموعة من الأرقام المختلفة.
‫لذلك دعونا نستمر.
‫وماذا عن إضافة بعض التسميات إلى هذا؟
‫لذا فإن إحدى طرق القيام بذلك هي باستخدام طريقة PDK Cross Tab ، والتي يمكننا البحث عنها في علامة تبويب Panda's Cross
‫، والتي ستقوم بشكل أساسي بمقارنة عاملين أو أكثر.
‫لذلك دعونا نرى هذا في العمل.
‫إذا كنت تريد الوثائق ، فبالطبع يمكنك الرجوع إليها ، لكنني أفضل التعامل
‫معها.
‫لننتقل إلى PD عبر علامة التبويب y ، ونختبر y هوامش السعر ثم ننتقل إلى هنا.
‫سنقوم بإعطائها أسماء معلمة rho.
‫مرة أخرى ، كل هذه مذكورة هنا.
‫لدينا فهرس ، لدينا أعمدة ، لدينا أسماء صفوف ، أسماء مكالمات.
‫ربما يمكنك تخمين ما تفعله هاتان المعلمتان.
‫دعنا نقفز إلى هناك ودعنا نرى ماذا يفعلون.
‫التسمية الفعلية.
‫إذن هذه هي تسمية الحقيقة.
‫ثم لدينا أسماء النداء تساوي التسمية المتوقعة.
‫إذن لدينا صفوف القيم الفعلية والأعمدة هي القيم المتوقعة من تسمية نموذجنا المتوقعة.
‫أوه ، ها نحن ذا.
‫الآن ، بما أننا نتوقع صفرًا أو واحدًا.
‫إذن أمراض القلب أو عدم وجود أمراض القلب ، لقد توقعنا التسميات هنا ، صفر واحد هو التسميات الفعلية هنا.
‫وبالتالي ، فإن النقطة المثالية التي نريد أن تكون القيم عليها هي القطر.
‫لماذا هذا؟
‫حسنًا ، هذا يعني أن التسمية المتوقعة لنموذجنا تساوي صفرًا مع التسمية الفعلية
‫لقيم الحقيقة صفر وصفر.
‫ونفس الشيء مع واحد.
‫الآن هذه العينات هنا والقطر المعاكس.
‫إذن هذه عينات من أعلى اليسار إلى أسفل اليمين حيث يتم الخلط بين نماذجنا ، في جوهرها
‫يتنبأ بنموذج يكون فيه الملصق الفعلي صفرًا والعكس صحيح.
‫هنا يتنبأ بالصفر ، حيث يكون التصنيف الفعلي واحدًا.
‫الآن سنحصل على المزيد من المرئيات لأن مرة أخرى ، هذا بالنسبة لي ، يمكننا أن نذهب أكثر إلى الرؤية.
‫لست متأكدًا من أنك قد تكون قادرًا على فهم ذلك ، لكن بالنسبة لي ، أود إلقاء نظرة على بعض الألوان الجميلة.
‫لذلك دعونا ننتقل إلى الكلمة الرئيسية ونذكر أنفسنا بما هو تشريح مصفوفة الارتباك.
‫نحن لا نذكر أنفسنا ، ربما نقدم أنفسنا ، لكن ها نحن ذا.
‫إذن ، لدينا القيم الصحيحة على القطر.
‫وتعتبر القيم العلوية اليمنى سلبيات خاطئة في فئة ثنائية من.
‫مشكلة الاجازة.
‫أريدك فقط أن تدون ملاحظة هنا أيضًا.
‫هل أن مصفوفة الارتباك لدينا الآن لا تتعامل إلا مع فئتين ، صفر أو واحد.
‫ومع ذلك ، يمكن أن تكون مصفوفة الارتباك هذه كبيرة كما تريد.
‫ولكن كما يمكنك أن تتخيل ، إذا ذهبنا من 0 إلى 100 بسرعة حقيقية ، فقد يصبح الأمر أكبر من اللازم ، ويكاد يكون
‫أكبر من أن نبدأ في تخيله.
‫دعنا Google كبيرة حقًا.
‫نريد مصفوفة ارتباك كبيرة حقًا.
‫دعونا نرى كيف يبدو هذا.
‫حسنا.
‫هناك نذهب.
‫هذا ما يمكن أن تبدو عليه مصفوفة الارتباك الكبيرة حقًا.
‫وفي الواقع ، يمكنك في الواقع أن تكون أكبر من ذلك.
‫انظر إلى ذلك.
‫هذا 90 فئة.
‫حسنًا ، هذا يحيرني ، لكن هذا.
‫أوه ، هذا ما تريده.
‫من الناحية المثالية ، هذه هي مصفوفة الارتباك المثالية المظهر.
‫يتم تمييز القطر من اليسار ومن أعلى اليسار إلى أسفل اليمين.
‫الآن ، ما رأيك أن نحصل على مصفوفة الارتباك الخاصة بنا ملونة؟
‫لدي الكلمة الرئيسية هنا حول ما يحدث هنا.
‫صحيح.
‫من أعلى اليسار إلى أسفل اليمين.
‫إيجابيات حقيقية.
‫السلبيات الحقيقية أعلى اليمين السلبيات الكاذبة.
‫بمعنى آخر ، ماذا يعني هذا؟
‫يتنبأ النموذج بصفر سلبي جدًا عندما تكون الحقيقة واحدة ويكون لدينا أسفل اليسار هو الإيجابيات الخاطئة والإيجابية
‫الخاطئة هي أن النموذج يتنبأ عندما تكون الحقيقة صفراً.
‫سأدعك تغوص مرة أخرى في هذا الأمر في وقتك الخاص.
‫دعنا نعود لكتابة بعض التعليمات البرمجية.
‫الآن ، هناك طريقة جميلة في القرض النفسي ، وهي في الواقع جديدة نسبيًا.
‫لذلك دعونا نكتب هذا قليلا.
‫بالتوجه هنا ، إنشاء مصفوفة ارتباك باستخدام قرض نفسي.
‫الآن ، هذه في الواقع هي المرة الثانية التي أسجل فيها هذا الفيديو.
‫لماذا ا؟
‫لأن الوقت الأصلي الذي أسجل فيه هذا الفيديو ، كانت هناك طريقة مختلفة في الإعارة النفسية.
‫ولكن نظرًا لأنه تم تحديثه ، فأنا أرغب في تحديث الدورة التدريبية قدر الإمكان.
‫لدينا الإصدارات الجديدة.
‫هذا في القرض النفسي 1. 0.
‫لذلك لاستخدام الأساليب الجديدة.
‫لذا فهذه جديدة.
‫بالمناسبة ، وقت التسجيل ، القرض النفسي 1. 0 خرجت للتو من إنشاء مصفوفة ارتباك مع
‫علم النفس ، فستحتاج إلى الإصدار 1 من skylon. 0 زائد.
‫لذلك أريد تحويل هذا إلى تخفيض السعر.
‫هناك نذهب.
‫لذلك دعونا ننظر.
‫حتى أتعلم الحجم ، والتثبيت الخاص.
‫سأوضح لك كيف يمكنك تثبيت أحدث إصدار من Psychic Learn.
‫إذن هذه صفحة الويب هذه هنا.
‫سأقوم بنسخ ذلك.
‫نأتي إلى هنا وسأضع ذلك هناك الآن.
‫رائع.
‫يمكننا الآن التحقق من إصدار قرض السماء الذي نستخدمه من خلال الانتقال إلى قسم تعلم الاستيراد.
‫قد يكون لديك بالفعل الإصدار 1. 0 إذا كنت قد قمت بتثبيت قرض نفسي مؤخرًا نسبيًا ومرة أخرى
‫لأنك ربما تشاهد هذا في المستقبل مؤخرًا فهو مصطلح تعسفي ولكننا سنقوم فقط بالتحقق
‫منه.
‫أنا أقوم بتشغيل أحدث إصدار.
‫ومع ذلك ، إذا أردنا ترقيته ، فكيف يمكننا القيام بذلك؟
‫حسنًا ، دعنا نقفز إلى المحطة.
‫هذا هو المجلد الذي أقوم بتشغيل دفاتر الملاحظات منه.
‫لذلك إذا ذهبت ، فأنا أقوم بتشغيل هذا القسم الثاني من علوم البيانات وأدوات تعلم الآلة.
‫هذا هو المكان الذي يوجد فيه هذا الكمبيوتر الدفتري.
‫لقد تم تنشيط البيئة.
‫ما سأفعله هو أنني سأقوم بإلغاء تنشيط تلك البيئة.
‫لذلك لتعطيل واضح.
‫الآن هذا هو المجلد الذي تعيش فيه جميع دفاتر الملاحظات الخاصة بي.
‫ها هي بيئتي التي أنشأناها في طريق العودة عندما.
‫إذا كنت بحاجة إلى تجديد معلومات حول إنشاء البيئة ، فيمكنك العودة إلى ذلك.
‫ولكن الآن سأقوم بتنشيط بيئتي.
‫النقطة هنا تعني تنشيط البيئة في المجلد الحالي.
‫لذا فإن المجلد الحالي هنا.
‫الآن إذا قمنا بحذف كل هذا فقط لشرح ذلك قليلاً.
‫أرى أنه لدي مجلد بيئة هناك.
‫هذا يعني فقط تنشيط conda لهذا المجلد هنا ، مجلد البيئة هذا.
‫إذا قمنا بتشغيل ذلك ، فإننا نوضح ذلك ، والآن إذا أردنا ترقية الصديق ، فقد يكون التعلم في هذه البيئة حيث نقوم بتشغيل
‫دفاتر الملاحظات الخاصة بنا مختلفًا قليلاً عن طريقي هنا ، ولكن دعنا ننتقل إلى
‫هنا.
‫تثبيت Pip الذي تستخدمه حوامل لترقية الصاحب التعلم.
‫لذا سنعود إلى المحطة.
‫سنقوم بتشغيل تثبيت النقطة.
‫كما ترى ، لا يمكنني التعلم الآن لأنني أقوم بتشغيل أحدث إصدار.
‫تقول ، نعم ، ها نحن ذا.
‫الشرط محدث بالفعل.
‫لذلك في السابق عندما فعلت هذا كنت أدير نسخة الأسد الصاحب 0. 24 نقطة شيء ما ، ولكن بعد ذلك قمت
‫بتثبيت 1. 0 لصنع هذه المادة الجديدة.
‫لقد حصلت عليه بالفعل.
‫الآن ، إذا كنت لا تشغل 1. 0 ، ستحتاج إلى متابعة هذه الخطوات.
‫إذا كنت قد حصلت بالفعل على 1. 0 ووجدت ذلك في دفتر ملاحظاتك ، حسنًا ، يجب أن يعمل هذا الرمز
‫من أجلك.
‫إذا كنت قد قمت للتو بتثبيت 1. 0 ، قد تحتاج إلى إعادة تشغيل نواة الكمبيوتر الدفتري الخاص بك.
‫لن أفعل ذلك ، ولكن فقط انقر فوق إعادة التشغيل ثم انقر فوق تشغيل الكل وستريد إعادة تشغيل حلقة كل هذه
‫الخلايا.
‫استيراد نفسية.
‫تعرف على أحدث إصدار وتأكد فقط من حصولك على 1. 0 هنا قبل تشغيل هذه المجموعة التالية من التعليمات البرمجية.
‫فلنبحث الآن عن مصفوفة العددية ومصفوفة الارتباك.
‫وهذا هو المكان الذي سنجد فيه الأساليب الجديدة المقدمة أو الفئات والطرق الجديدة المقدمة
‫في 1. 0.
‫عرض مصفوفة الارتباك من المقدر.
‫رائع.
‫لذلك هذا ما أتحدث عنه.
‫هذا أكثر سخونة بالنسبة لي.
‫ونرى أن.
‫اللون الأخضر أو الأصفر أو التجانب ، فهذا يعني أن هناك المزيد من القيم وكلما كان البلاط أغمق.
‫يمكنك تغيير هذه الألوان الافتراضية إذا كنت تريد.
‫بالمناسبة ، إذا قمت فقط بالاطلاع على الوثائق وكلما كان معنى التجانب أغمق ، قلت القيم الموجودة.
‫لذلك دعونا نكرر هذا.
‫لكن بالنسبة لبياناتنا وهناك نسختان من هذا ، لدينا ارتباك في مصفوفة خط SRC ، تعرض المصفوفة
‫نسختين ، أحدهما من مقدر والآخر من التنبؤات.
‫سنلقي نظرة على كلاهما.
‫لذلك إذا كنت تريد المضي قدمًا ، يمكنك الوصول إلى هذه الوثائق ، والنقر فوق كل طريقة من هذه الطرق
‫وتجربتها بنفسك.
‫لكن دعنا نراه في العمل.
‫نذهب من عرض مصفوفة ارتباك استيراد مصفوفة Skyline Dot.
‫حسنا.
‫هذا هو الفصل العام.
‫ثم سنستخدم مصفوفة ارتباك الصنف تلك نقطة من المقدر.
‫الآن يمكنك تخمين ما يحدث هنا.
‫نحن بحاجة إلى مقدر مدرب أو مقدر مناسب.
‫في حالتنا ، مقدرنا الحالي هو CLF.
‫نكتب هنا ، CLF ، مصنف الغابة العشوائية ثم يأخذ X ، وهو في حالتنا
‫X ثم y و x و Y.
‫لذلك دعونا نرى ما يخرج هنا.
‫هناك نذهب.
‫نحصل على قطعة أرض جميلة.
‫الآن ، ما الفرق بين ما لدينا هنا ، اختبار y ، ينتشر y مقابل X و Y؟
‫حسنًا ، أولاً وقبل كل شيء ، لدينا الكثير من القيم.
‫حسنًا ، هذا لأننا نقوم بتمرير بيانات X بالكامل وبيانات Y بالكامل.
‫وبالتالي ، إذا نظرنا إلى سلسلة المستندات هنا ، وتحويل علامة التبويب ، فما الذي نحتاجه من تقديرنا X ، Y ،
‫ثم لدينا بعض الخيارات المختلفة هنا مثل عينة التسمية.
‫انتظر ، تطبيع.
‫سأدعك تقرأ الوثائق لترى ما يفعله هؤلاء.
‫بشكل أساسي ، يتم تخصيص شكل الحبكة عند ظهورها.
‫وبالتالي فإن المقدر هو تقدير لمثال ، أو مصنف ملائم أو فئة مقياس مناسبة على خط الأنابيب حيث
‫يكون التقدير الأخير مصنفًا.
‫ما هو تقديرنا؟
‫إنه مصنف عشوائي للغابات.
‫فلنلقِ نظرة الآن على الإصدار الآخر من عرض مصفوفة الارتباك ، والطريقة الأخرى
‫المرتبطة به من التنبؤات.
‫الفرق هنا هو أنه من التنبؤات يأخذ y صحيحًا و y سابقًا تمامًا مثل علامة التبويب العرضية من قبل.
‫لذلك ليس هناك مقدر.
‫هذا يعني أنه يجب أن تكون لديك تنبؤات جاهزة للانطلاق.
‫بينما في الإصدار الآخر من المقدر ، يمكنك إنشاء مصفوفة تشويش بدون تنبؤات جاهزة للعمل.
‫لذلك ، فهي تقدم تنبؤات ، كما تعلمون ، دعنا نقول أن مصفوفة الارتباك تعرض نقطة من التنبؤات وسنقوم بالمرور بشكل
‫جيد ، دعونا نرى سلسلة المستندات هنا لدينا y صحيح وانتشار y لذا فإن y true يساوي ما تسميه
‫اختبارنا و y سابقًا يساوي أننا أطلقنا على تنبؤاتنا y ينتشر.
‫دعونا نرى كيف تبدو مصفوفة الارتباك هذه.
‫رائع.
‫أفضل كثيرا.
‫أكثر سخونة.
‫قد لا تكون من أكبر المعجبين بهذه الألوان مرة أخرى ، إذا كنت ترغب في تغييرها ، فراجع الوثائق.
‫هناك مجموعة كاملة من الطرق المختلفة التي يمكنك من خلالها تخصيصها.
‫هذا جانب بصري أكثر مما رأيناه هنا.
‫إنه يعرض كل هؤلاء الثلاثة يعرضون نفس البيانات.
‫هذا هنا ، هذا هنا وهذا هنا.
‫لكنهم فقط لديهم مستويات متزايدة من التصور ، والذي غالبًا ما يكون مفيدًا جدًا لفهم
‫ما يجري.
‫هذا كل شيء لمصفوفات الارتباك.
‫إنها طرق مرئية جدًا جدًا جدًا لترى كيف يسير المصنفون المدربون.
‫إذا كنت تحب علم التشريح ، يمكنك العثور على الشريحة هنا.
‫وإلا ، سأراك في الفيديو التالي.
‫دعونا نستمر في تقييم نماذجنا.