Klasifikační metriky

Validace modelů v Pythonu

Kasey Jones

Data Scientist

Klasifikační metriky

Přesnost (Precision)
Recall (také citlivost)
Accuracy
Specificita
F1-skóre a jeho varianty
...

Klasifikační metriky

Přesnost (Precision)
Recall (také citlivost)
Accuracy
Specificita
F1-skóre a jeho varianty
...

Matice záměn

Matice záměn je tabulka 2×2 zobrazující, kolik pozorování bylo predikováno jako 0 nebo 1 a kolik jich skutečně bylo 0 nebo 1. Slouží k výpočtu různých metrik přesnosti.

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]

Accuracy

Accuracy lze vypočítat pomocí hlavní diagonály matice záměn.

Přesnost (Precision)

Přesnost se zaměřuje na pozorování predikovaná jako 1. Z všech predikcí hodnoty 1, kolik jich skutečně bylo 1?

Recall

Recall se zaměřuje na pozorování, která skutečně byla 1. Kolik z těchto 1 jsme predikovali jako 1?

Accuracy, precision, recall

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

Čas na procvičení

Validace modelů v Pythonu