Đánh giá mô hình: phân loại mất cân bằng

Luyện tập câu hỏi phỏng vấn Machine Learning bằng Python

Lisa Stuart

Data Scientist

Mất cân bằng lớp

• Biến mục tiêu phân loại
  • Số quan sát/lớp xấp xỉ bằng nhau
  • Chênh lệch lớn -> kết quả sai lệch

Ma trận nhầm lẫn

¹ https://scaryscientist.blogspot.com/2016/03/confusion-matrix.html

Chỉ số hiệu năng

¹ https://scaryscientist.blogspot.com/2016/03/confusion-matrix.html

Chỉ số từ ma trận

¹ https://scaryscientist.blogspot.com/2016/03/confusion-matrix.html

Kỹ thuật tái lấy mẫu

• Tăng mẫu lớp thiểu số
• Giảm mẫu lớp đa số
• LƯU Ý: Chia train/test TRƯỚC khi tái lấy mẫu!

¹ https://www.svds.com/learning-imbalanced-classes/

Hàm

Hàm	trả về
sklearn.linear_model.LogisticRegression	hồi quy logistic
sklearn.metrics.confusion_matrix(y_test,y_pred)	ma trận nhầm lẫn
sklearn.metrics.precision_score(y_test,y_pred)	precision
sklearn.metrics.recall_score(y_test,y_pred)	recall
sklearn.metrics.f1_score(y_test,y_pred)	F1-score
sklearn.utils.resample(deny, n_samples=len(approve))	tái lấy mẫu

Hãy thực hành!

Luyện tập câu hỏi phỏng vấn Machine Learning bằng Python