Classification metrics

Python में Model Validation

Kasey Jones

Data Scientist

Classification metrics

Precision
Recall (जिसे sensitivity भी कहते हैं)
Accuracy
Specificity
F1-Score और इसके रूपांतर
...

Classification metrics

Precision
Recall (जिसे sensitivity भी कहते हैं)
Accuracy
Specificity
F1-Score और इसके रूपांतर
...

Confusion matrix

Confusion matrix एक 2x2 मैट्रिक्स है जो दिखाता है कितने observations को 0 या 1 भविष्यवाणी किया गया, और वास्तव में कितने 0 या 1 थे. इससे विभिन्न accuracy metrics निकाले जा सकते हैं.

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 को confusion matrix की मुख्य diagonal से निकाला जाता है.

Precision

Precision उन observations पर केंद्रित है जिनकी भविष्यवाणी 1 आई. जिन सभी प्रेडिक्शंस में 1 आया, उनमें से वास्तव में कितने 1 थे?

Recall

Recall उन observations पर केंद्रित है जो वास्तव में 1 थे. इनमें से हमने कितनों को 1 प्रेडिक्ट किया?

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

Practice time

Python में Model Validation