Sınıflandırma metrikleri

Python'da Model Doğrulama

Kasey Jones

Data Scientist

Sınıflandırma metrikleri

Kesinlik
Duyarlılık (diğer adıyla duyarlık)
Doğruluk
Özgüllük
F1-Skoru ve türevleri
...

Sınıflandırma metrikleri

Kesinlik
Duyarlılık (diğer adıyla duyarlık)
Doğruluk
Özgüllük
F1-Skoru ve türevleri
...

Karmaşıklık matrisi

Karmaşıklık matrisi (confusion matrix), kaç gözlemin 0 veya 1 tahmin edildiğini ve gerçekte kaçının 0 veya 1 olduğunu gösteren 2x2 bir tablo. Çeşitli doğruluk metriklerini hesaplamak için kullanılabilir.

from sklearn.metrics import confusion_matrix
cm = confusion_matrix(y_test, test_predictions)
print(cm)

array([[ 23,  7],
       [  8, 62]])

cm[<true_category_index>, <predicted_category_index>]
cm[1, 0]

Doğruluk

Doğruluk, karmaşıklık matrisinin ana köşegeninden hesaplanır.

Kesinlik (Precision)

Kesinlik (precision), 1 olarak tahmin edilen gözlemlere odaklanır. 1 olarak tahmin ettiklerimizin kaçı gerçekten 1?

Duyarlılık (Recall)

Duyarlılık (recall), gerçekte 1 olan gözlemlere odaklanır. Bu 1'lerin kaçını 1 olarak tahmin ettik?

Doğruluk, kesinlik, duyarlılık

from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score
accuracy_score(y_test, test_predictions)

.85

precision_score(y_test, test_predictions)

.8986

recall_score(y_test, test_predictions)

.8857

Alıştırma zamanı

Python'da Model Doğrulama