मॉडल मूल्यांकन: Imbalanced classification मॉडल

Python में Machine Learning इंटरव्यू प्रश्नों का अभ्यास

Lisa Stuart

Data Scientist

Class imbalance

• श्रेणीबद्ध target वैरिएबल
  • प्रत्येक क्लास में लगभग समान observations
  • बड़ा अंतर → भ्रामक नतीजे

Confusion matrix

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

Performance metrics

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

मैट्रिक्स से निकले मेट्रिक्स

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

Resampling तकनीकें

• माइनॉरिटी क्लास को oversample करें
• मेजॉरिटी क्लास को undersample करें
• नोट: Re-sampling से पहले डेटा को train और test में बाँटें!

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

Functions

Function	क्या लौटाता है
sklearn.linear_model.LogisticRegression	logistic regression
sklearn.metrics.confusion_matrix(y_test,y_pred)	confusion matrix
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))	resamples

अभ्यास करते हैं!

Python में Machine Learning इंटरव्यू प्रश्नों का अभ्यास