‫ยินดีต้อนรับกลับ.
‫จนถึงตอนนี้ เราได้เห็นวิธีต่างๆ สองสามวิธีในการประเมินแบบจำลองการจัดหมวดหมู่
‫และจำไว้ว่า การประเมินโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องมักจะเปรียบเทียบการคาดคะเนกับฉลากความจริง
‫ตอนนี้ มาดูวิธีที่เห็นภาพมากขึ้นในการประเมินแบบจำลองการจัดหมวดหมู่ของเรา และนั่นคือเมทริกซ์ความสับสน
‫และถ้าคุณไม่เคยได้ยินเรื่องนี้มาก่อน ก็ไม่ต้องกังวล
‫เราจะมีประสบการณ์มากมายเกี่ยวกับเมทริกซ์ความสับสนเมื่อคุณทำวิดีโอนี้เสร็จ
‫ดังนั้น วิธีที่ดีที่สุดถัดไปในการประเมินแบบจำลองการจัดหมวดหมู่คือการใช้เมทริกซ์ความสับสนตรงนี้
‫เมทริกซ์ความสับสนของเราเป็นวิธีที่รวดเร็วในการเปรียบเทียบเลเบลที่โมเดลคาดการณ์และเลเบลจริง
‫ดังนั้นความจริงจึงระบุว่ามันควรจะทำนาย
‫โดยพื้นฐานแล้ว วิธีนี้จะช่วยให้คุณทราบว่าโมเดลกำลังสับสนอยู่ที่ใด
‫นั่นก็เป็นแค่การเขียน
‫มาลงมือทำและเริ่มเขียนโค้ดกันเลย
‫สิ่งที่สวยงามเกี่ยวกับ Psychic Loan ก็คือมีเมตริกและรูปแบบการประเมินและรูปแบบและฟังก์ชันที่มีอยู่มากมาย
‫เริ่มจากสเกลาร์ดอทเมทริกซ์ นำเข้าเมทริกซ์ความสับสน จากนั้นเราจะไปที่ WIP Reds เราจะทำการคาดคะเนด้วยตัวแยกประเภทที่ได้รับการฝึกฝน
‫เราจะทำนายในการทดสอบ X จากนั้นเราจะสร้างความสับสน เมทริกซ์ที่มีการทดสอบ
‫Y และ y
‫เปเรซ แต่ก่อนที่เราจะทำอย่างนั้น เรามาดูเมทริกซ์ความสับสนของไซโคลนของเอกสารกันก่อน
‫เพียงเตือนตัวเองถึงฟังก์ชันที่เรากำลังดำเนินการอยู่
‫นี่จึงเป็นที่นี่
‫มาดูกันว่า Input คืออะไร
‫เราได้ y จริงเป็นพารามิเตอร์แรกแล้ว y นำหน้าเป็นพารามิเตอร์ที่สอง
‫ถ้าเราเลื่อนลงมา เรามีตัวอย่างที่นี่
‫นี่คือสิ่งที่เราต้องการให้เป็นผลลัพธ์ของเรา
‫ดังนั้นพวกเขาจึงได้ y จริงในกรณีของเรา เราได้ y จริงเหมือนการทดสอบ y แล้วพวกเขาก็ได้
‫y pred ซึ่งในกรณีของเราคือเรียกว่า y Preds ที่มี S
‫ใช่เราทำ.
‫ผมจะคัดลอกลิงก์นี้ลงในเมทริกซ์ความสับสน และเราจะใส่มันไว้ด้านบนนี้ ดูที่นี่สำหรับเมทริกซ์สเกลาร์และความสับสน
‫ได้สิ แต่พอคุยกัน
‫มาดูการทำงานกัน
‫โอ้ ไปกันเถอะ
‫ตอนนี้ มันไม่ได้มีความหมายอะไรกับเรามากนัก
‫หากคุณเคยมีประสบการณ์เกี่ยวกับเมทริกซ์ความสับสนมาก่อน คุณอาจรู้ว่าเกิดอะไรขึ้นที่นี่
‫แต่ถ้าคุณไม่มี และฉันแน่ใจว่าพวกคุณหลายคนไม่มี นี่เป็นเพียงอาร์เรย์ของตัวเลขต่างๆ
‫งั้นไปกันต่อเลย
‫แล้วเราจะเพิ่มป้ายกำกับให้กับสิ่งนี้ได้อย่างไร
‫วิธีหนึ่งในการทำเช่นนี้คือใช้วิธี PDK Cross Tab ซึ่งเราสามารถค้นหาแท็บ Cross ของ Panda ซึ่งโดยพื้นฐานแล้วจะเปรียบเทียบปัจจัยสองอย่างขึ้นไป
‫ลองดูสิ่งนี้ในการดำเนินการ
‫หากคุณต้องการเอกสาร แน่นอนคุณสามารถอ้างอิงสิ่งนี้ได้ แต่ฉันชอบที่จะลงมือทำ
‫ไปที่ PD ข้ามแท็บ y ทดสอบ y สเปรด แล้วเราจะเข้าไปที่นี่
‫เราจะตั้งชื่อพารามิเตอร์ rho ให้กับมัน
‫ทั้งหมดนี้ถูกกล่าวถึงในที่นี้อีกครั้ง
‫เรามีดัชนี เรามีคอลัมน์ เรามีชื่อแถว ชื่อเรียก
‫คุณอาจเดาได้ว่าพารามิเตอร์ทั้งสองนี้ทำอะไรได้บ้าง
‫ไปดูกันเลยดีกว่าว่าเค้าทำอะไรกัน
‫ป้ายจริง.
‫นี่คือฉลากความจริง
‫จากนั้นเราก็มีชื่อเรียกเท่ากับป้ายกำกับที่คาดการณ์ไว้
‫ดังนั้นเราจึงได้แถวของค่าจริงและคอลัมน์เป็นค่าที่คาดการณ์จากป้ายกำกับที่คาดการณ์แบบจำลองของเรา
‫โอ้ ไปกันเถอะ
‫ตอนนี้ เนื่องจากเรากำลังคาดการณ์ศูนย์หรือหนึ่ง
‫ดังนั้น โรคหัวใจหรือไม่ใช่โรคหัวใจ เราได้ทำนายฉลากไว้ที่นี่ ศูนย์หนึ่ง ฉลากจริงที่นี่
‫ดังนั้นจุดที่เหมาะสมที่สุดที่เราต้องการให้ค่าอยู่บนเส้นทแยงมุม
‫ทำไมถึงเป็นอย่างนั้น?
‫นั่นก็หมายความว่าป้ายกำกับที่คาดการณ์ไว้ของโมเดลศูนย์ของเราสอดคล้องกับป้ายกำกับจริงของค่าความจริงเป็นศูนย์และศูนย์
‫และเช่นเดียวกันกับหนึ่ง
‫ทีนี้ ตัวอย่างเหล่านี้ตรงนี้และแนวทแยงตรงข้าม
‫ดังนั้นนี่คือตัวอย่างบนซ้ายไปล่างขวาที่โมเดลของเราเริ่มสับสน โดยพื้นฐานแล้วคือการคาดเดาตัวอย่างที่ป้ายกำกับจริงเป็นศูนย์และในทางกลับกัน
‫นี่คือการทำนายศูนย์ โดยที่เลเบลที่แท้จริงคือหนึ่ง
‫ตอนนี้เราจะมีภาพมากขึ้นอีกนิด เพราะอีกครั้ง สำหรับฉัน เราสามารถแสดงภาพได้มากขึ้น
‫ฉันไม่แน่ใจว่าคุณอาจจะเข้าใจสิ่งนั้น แต่สำหรับฉัน ฉันชอบดูสีสวยๆ
‫ลองข้ามไปที่ประเด็นสำคัญและเตือนตัวเองว่าความสับสนทางกายวิภาคของเมทริกซ์คืออะไร
‫เราไม่ได้เตือนตัวเอง อาจจะแนะนำตัวเอง แต่เราอยู่ที่นี่
‫ดังนั้นเราจึงมีค่าที่ถูกต้องในแนวทแยง
‫และค่าบนขวาถือเป็นค่าลบปลอมในคลาสไบนารีของ
‫ปัญหาวันหยุด
‫ฉันแค่อยากให้คุณทราบที่นี่เช่นกัน
‫นั่นคือเมทริกซ์ความสับสนของเราตอนนี้เกี่ยวข้องกับสองคลาสเท่านั้น ศูนย์หรือหนึ่ง
‫อย่างไรก็ตาม เมทริกซ์ความสับสนนี้อาจมีขนาดใหญ่เท่าที่คุณต้องการ
‫แต่อย่างที่คุณจินตนาการได้ ถ้าเราไปที่ 0 ถึง 100 อย่างรวดเร็วจริง ๆ มันอาจใหญ่เกินไป เกือบใหญ่เกินไปสำหรับเราที่จะเริ่มนึกภาพมัน
‫มา Google กันใหญ่กันเถอะ
‫เราต้องการเมทริกซ์ความสับสนที่ใหญ่มาก
‫เรามาดูกันว่าสิ่งนี้มีลักษณะอย่างไร
‫ไม่เป็นไร.
‫เราจะไปที่นั่น.
‫นี่คือหน้าตาของเมทริกซ์ความสับสนที่ใหญ่มาก
‫และที่จริงแล้ว คุณสามารถไปได้มากกว่านี้
‫ดูนั่นสิ
‫นั่นคือ 90 คลาส
‫ใช่ มันทำให้ฉันสับสน แต่นี่มัน
‫โอ้ นั่นคือสิ่งที่คุณต้องการ
‫ตามหลักการแล้ว นั่นคือเมทริกซ์ความสับสนที่ดูสมบูรณ์แบบ
‫เส้นทแยงมุมจากซ้ายบนซ้ายไปขวาล่างจะถูกเน้น
‫ทีนี้ เราจะได้สีสันด้วยเมทริกซ์ความสับสนของเราไหม
‫ฉันมีประเด็นสำคัญเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นที่นี่
‫ถูกต้อง.
‫คือบนซ้ายไปขวาล่าง
‫แง่บวกที่แท้จริง
‫ค่าลบจริงด้านขวาบนคือค่าลบเท็จ
‫กล่าวอีกนัยหนึ่งสิ่งนี้หมายความว่าอย่างไร
‫ตัวแบบทำนายค่าศูนย์เป็นลบเมื่อความจริงเป็นหนึ่ง และเรามีด้านล่างซ้ายคือผลบวกลวง และค่าบวกลวงคือแบบจำลองทำนายหนึ่งค่าเมื่อความจริงเป็นศูนย์
‫ฉันจะให้คุณดำดิ่งลงไปในเรื่องนี้เพิ่มเติมในเวลาของคุณเอง
‫กลับมาเขียนโค้ดกันบ้าง
‫มีวิธีการที่ดีในการยืมพลังจิต ซึ่งค่อนข้างใหม่จริงๆ
‫ลองเขียนมันลงไปหน่อย
‫ไปที่นี่ การสร้างเมทริกซ์ความสับสนโดยใช้เงินกู้กายสิทธิ์
‫นี่เป็นครั้งที่สองที่ฉันบันทึกวิดีโอนี้จริงๆ
‫ทำไม
‫เพราะในครั้งแรกที่ฉันบันทึกวิดีโอนี้ มีวิธีการยืมพลังจิตที่แตกต่างออกไป
‫แต่เนื่องจากได้รับการอัปเดตแล้ว ฉันจึงต้องการให้หลักสูตรเป็นปัจจุบันมากที่สุด
‫เรามีเวอร์ชันใหม่
‫นี่อยู่ใน Psychic Loan 1 0.
‫เลยใช้วิธีใหม่ๆ
‫ดังนั้นสิ่งเหล่านี้จึงเป็นเรื่องใหม่
‫ตอนบันทึกขอยืมพลังจิต 1 0 เพิ่งออกมาคุณจะต้องสร้างเมทริกซ์ความสับสนด้วยการเรียนรู้ทางจิตคุณจะต้องใช้
‫skylon เวอร์ชัน 1 0 บวก
‫เลยอยากเปลี่ยนเป็นมาร์กดาวน์
‫เราจะไปที่นั่น.
‫ลองมองขึ้นไป
‫ดังนั้นฉันจึงได้เรียนรู้ขนาดติดตั้งเอง
‫ฉันจะแสดงวิธีติดตั้ง Psychic Learn เวอร์ชันล่าสุด
‫นี่คือหน้าเว็บที่นี่
‫ฉันจะคัดลอกสิ่งนั้น
‫เราลงมาที่นี่และฉันจะวางมันไว้ที่นั่นตอนนี้
‫มหัศจรรย์.
‫ตอนนี้เราสามารถตรวจสอบได้ว่าเราใช้สกายเงินกู้รุ่นใดโดยไปที่การเรียนรู้การนำเข้า
‫คุณอาจมีเวอร์ชัน 1 แล้ว 0 หากคุณเพิ่งติดตั้งสินเชื่อกายสิทธิ์เมื่อเร็ว ๆ นี้และอีกครั้งเพราะคุณอาจดูสิ่งนี้ในอนาคตเมื่อเร็ว
‫ๆ นี้เป็นเงื่อนไขโดยพลการ แต่เราจะตรวจสอบ
‫ฉันใช้เวอร์ชันล่าสุด
‫แต่ถ้าเราต้องการที่จะอัพเกรดมัน เราจะทำอย่างไร?
‫มาโดดกันที่เทอร์มินัลกัน
‫นี่คือโฟลเดอร์ที่ฉันใช้โน้ตบุ๊ก
‫ดังนั้นถ้าฉันไปฉันใช้ Data Science และ ML Tools ส่วนที่สองนี้
‫นั่นคือที่มาของสมุดบันทึกนี้
‫ฉันได้เปิดใช้งานสภาพแวดล้อมแล้ว
‫สิ่งที่ฉันจะทำคือฉันจะปิดการใช้งานสภาพแวดล้อมนั้น
‫ดังนั้นเพื่อปิดการใช้งานที่ชัดเจน
‫ตอนนี้นี่เป็นเพียงโฟลเดอร์ที่สมุดบันทึกทั้งหมดของฉันอาศัยอยู่
‫นี่คือสภาพแวดล้อมของฉันที่เราสร้างขึ้นเมื่อครั้งก่อน
‫หากคุณต้องการทบทวนการสร้างสภาพแวดล้อม คุณสามารถข้ามกลับไปได้
‫แต่ตอนนี้ฉันจะเปิดใช้งานสภาพแวดล้อมของฉัน
‫จุดที่นี่หมายถึงการเปิดใช้งานสภาพแวดล้อมในโฟลเดอร์ปัจจุบัน
‫ดังนั้นโฟลเดอร์ปัจจุบันที่นี่
‫ตอนนี้ถ้าเราจะลบทั้งหมดนี้เพียงเพื่ออธิบายเพิ่มเติมอีกเล็กน้อย
‫ฉันเห็นเราเห็นด้วยว่าฉันมีโฟลเดอร์สภาพแวดล้อมอยู่ที่นั่น
‫นี่หมายความว่า conda เปิดใช้งาน dot m โฟลเดอร์นี้ที่นี่ โฟลเดอร์สภาพแวดล้อมนี้
‫หากเราดำเนินการนั้น เราก็ชัดเจน และตอนนี้ถ้าเราต้องการอัปเกรด sidekick เรียนรู้ในสภาพแวดล้อมที่เราใช้โน้ตบุ๊กจากของคุณอาจแตกต่างไปจากเส้นทางของฉันเล็กน้อยที่นี่
‫แต่ไปกันที่นี่
‫การติดตั้ง Pip ที่คุณใช้หมายถึงการอัปเกรดเพื่อนสนิทเรียนรู้
‫ดังนั้นเราจะกลับมาที่เทอร์มินัล
‫เราจะเรียกใช้การติดตั้ง pip นั้น
‫คุณเห็นไหม ตอนนี้ฉันเรียนรู้ไม่ได้เพราะฉันใช้เวอร์ชันล่าสุด
‫มันบอกว่าใช่เราไปกันเถอะ
‫ความต้องการเป็นปัจจุบันแล้ว
‫ก่อนหน้านี้ ตอนที่ฉันทำสิ่งนี้ ฉันใช้ sidekick lion version 0 24 จุดบางอย่าง แต่ฉันติดตั้ง
‫1 0 เพื่อสร้างวัสดุใหม่นี้
‫ดังนั้นฉันจึงได้รับมันแล้ว
‫ตอนนี้ถ้าคุณไม่วิ่ง 1 0 คุณจะต้องทำตามขั้นตอนเหล่านั้น
‫หากคุณมี 1 อยู่แล้ว 0 และคุณพบว่าในสมุดบันทึกของคุณ โค้ดนี้น่าจะใช้ได้ผลสำหรับคุณ
‫หากคุณเพิ่งติดตั้ง 1 0 คุณอาจต้องรีสตาร์ทเคอร์เนลของโน้ตบุ๊ก
‫ฉันจะไม่ทำอย่างนั้น แต่เพียงแค่คลิก รีสตาร์ท แล้วคลิก เรียกใช้ทั้งหมด และคุณจะต้องการเรียกใช้เซลล์เหล่านี้ทั้งหมดอีกครั้ง
‫นำเข้ากายสิทธิ์
‫เรียนรู้เวอร์ชันล่าสุดและให้แน่ใจว่าคุณมี 1 0 ที่นี่ ก่อนที่คุณจะรันโค้ดชุดต่อไป
‫ทีนี้มาดูสเกลาร์และเมทริกซ์ความสับสนกัน
‫และนี่คือที่ที่เราจะพบวิธีการใหม่ที่แนะนำหรือคลาสและวิธีการใหม่ใน
‫1 0.
‫เมทริกซ์ความสับสนแสดงจากตัวประมาณ
‫มหัศจรรย์.
‫นี่คือสิ่งที่ฉันกำลังพูดถึง
‫มันมีสีสันมากขึ้นสำหรับฉัน
‫และเราเห็นว่า
‫สีเขียวหรือสีเหลืองหรือไทล์ หมายความว่ามีค่ามากกว่าและไทล์เข้มขึ้น
‫คุณสามารถเปลี่ยนสีเริ่มต้นเหล่านี้ได้หากต้องการ
‫อย่างไรก็ตาม หากคุณเพียงแค่อ่านเอกสารประกอบและยิ่งกระเบื้องมีสีเข้มขึ้นเท่าใด ค่าที่มีอยู่ก็จะยิ่งน้อยลงเท่านั้น
‫ลองทำซ้ำสิ่งนี้
‫แต่สำหรับข้อมูลของเราและมีสองเวอร์ชันนี้ เรามีความสับสนของเมทริกซ์เส้น SRC เมทริกซ์แสดงสองเวอร์ชัน เวอร์ชันหนึ่งมาจากตัวประมาณ
‫และอีกเวอร์ชันมาจากการคาดการณ์
‫เราจะไปดูทั้งสองเรื่องนี้กัน
‫ดังนั้นหากคุณต้องการก้าวไปข้างหน้า คุณสามารถมาที่เอกสารนี้ คลิกที่แต่ละวิธีเหล่านี้และลองใช้ด้วยตัวคุณเอง
‫แต่ลองดูมันในการดำเนินการ
‫เราไปจากการแสดงเมทริกซ์ความสับสนในการนำเข้า Skyline Dot matrix
‫ไม่เป็นไร.
‫นั่นคือคลาสโดยรวม
‫จากนั้นเราจะใช้จุดแสดงเมทริกซ์ความสับสนของคลาสนั้นจากตัวประมาณ
‫ตอนนี้คุณอาจเดาได้ว่ามีอะไรอยู่ในนี้
‫เราต้องการตัวประมาณที่ได้รับการฝึกอบรมหรือตัวประมาณที่พอดี
‫ในกรณีของเรา ตัวประมาณปัจจุบันของเราคือ CLF
‫เราพิมพ์ที่นี่ CLF ตัวแยกประเภทฟอเรสต์แบบสุ่ม จากนั้นใช้ X ซึ่งในกรณีของเราคือ
‫X แล้วตามด้วย y, x และ Y
‫มาดูกันว่ามีอะไรออกมาบ้าง
‫เราจะไปที่นั่น.
‫เราได้พล็อตที่สวยงาม
‫ทีนี้ อะไรคือความแตกต่างระหว่างสิ่งที่เรามีที่นี่ y ทดสอบ y สเปรดกับ X และ Y?
‫อย่างแรกเลย เรามีค่ามากกว่านี้อีกมาก
‫นั่นเป็นเพราะว่าเรากำลังส่งข้อมูล X ทั้งหมดและข้อมูล Y ทั้งหมด
‫ดังนั้น หากเราดูสตริงเอกสารที่นี่ แท็บ shift เราต้องการอะไรจากการประมาณค่าประมาณ X, Y แล้วเรามีตัวเลือกที่แตกต่างกันสองสามอย่างที่นี่
‫เช่น ตัวอย่างป้ายกำกับ
‫รอก่อน ทำให้ปกติ
‫ฉันจะให้คุณอ่านเอกสารเพื่อดูว่ามันทำอะไร
‫โดยพื้นฐานแล้ว มันคือการปรับแต่งว่าพล็อตจะออกมาเป็นอย่างไรเมื่อออกมา
‫ดังนั้นตัวประมาณคือค่าประมาณของตัวอย่าง ตัวแยกประเภทที่พอดี หรือระดับของมาตราส่วนที่พอดีบนไปป์ไลน์ โดยที่ค่าประมาณสุดท้ายเป็นตัวแยกประเภท
‫ประมาณการของเราคืออะไร?
‫เป็นการสุ่มลักษณนามของป่า
‫ทีนี้มาดูการแสดงเมทริกซ์ความสับสนเวอร์ชันอื่น ซึ่งเป็นวิธีอื่นที่เกี่ยวข้องกับการทำนาย
‫ความแตกต่างที่นี่คือจากการคาดคะเน y จริง และ y นำหน้าเหมือน cross tab ของเราก่อนหน้านี้
‫ดังนั้นจึงไม่มีตัวประมาณ
‫นี่หมายความว่าคุณต้องมีการคาดการณ์พร้อมที่จะไป
‫ในขณะที่ในเวอร์ชันอื่นจากตัวประมาณ คุณสามารถสร้างเมทริกซ์ความสับสนโดยไม่ต้องมีการคาดการณ์ที่พร้อมใช้งาน
‫มันเลยทำให้การคาดคะเน สำหรับ สมมุติว่าเมทริกซ์ความสับสนแสดงจุดจากการคาดคะเน และเราจะผ่านไปด้วยดี ลองดู
‫docstring ที่นี่เรามี y จริง และ y กระจาย ดังนั้น y จริง เท่ากับที่ฉลากทดสอบของเราและ y
‫ไว้ล่วงหน้า เท่ากับที่เราเรียกการคาดการณ์ของเราว่า y สเปรด
‫ลองดูว่าเมทริกซ์ความสับสนนี้เป็นอย่างไร
‫มหัศจรรย์.
‫ดีกว่ามาก.
‫มีสีสันมากขึ้น
‫คุณอาจไม่ได้เป็นแฟนตัวยงของสีเหล่านั้นอีกต่อไป หากต้องการเปลี่ยน โปรดดูเอกสารประกอบ
‫มีวิธีต่างๆ มากมายที่คุณสามารถปรับแต่งสิ่งเหล่านี้ได้
‫นี่เป็นแง่มุมที่มองเห็นได้มากกว่าที่เราได้มาที่นี่
‫มันแสดงทั้งสามสิ่งนี้กำลังแสดงข้อมูลเดียวกัน
‫อันนี่ นี่นี่ และอันนี้นี่
‫แต่เป็นเพียงการเพิ่มระดับของการแสดงภาพ ซึ่งมักจะมีประโยชน์มากในการทำความเข้าใจว่าเกิดอะไรขึ้น
‫นั่นคือสำหรับเมทริกซ์ความสับสน
‫พวกมันเป็นวิธีที่มองเห็นได้ชัดเจนมากในการดูว่าตัวแยกประเภทที่ผ่านการฝึกอบรมของคุณเป็นอย่างไร
‫ถ้าคุณชอบกายวิภาคศาสตร์ คุณสามารถหาสไลด์ได้ที่นี่
‫มิฉะนั้น เจอกันใหม่ในวิดีโอหน้าครับ
‫มาประเมินแบบจำลองของเรากันต่อไป