การประเมินโมเดล: โมเดลจำแนกประเภทที่มีคลาสไม่สมดุล

ฝึกตอบคำถามสัมภาษณ์ Machine Learning ด้วย Python

Lisa Stuart

Data Scientist

ความไม่สมดุลของคลาส

• ตัวแปรเป้าหมายเชิงหมวดหมู่
  • จำนวนข้อมูลแต่ละคลาสใกล้เคียงกัน
  • ความต่างมาก --> ผลลัพธ์คลาดเคลื่อน

Confusion matrix

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

เมตริกประสิทธิภาพ

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

เมตริกจาก matrix

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

เทคนิค Resampling

• Oversample คลาสส่วนน้อย
• Undersample คลาสส่วนใหญ่
• หมายเหตุ: แบ่งชุด test และ train ก่อน re-sampling เสมอ!

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

ฟังก์ชัน

ฟังก์ชัน	ค่าที่คืนกลับ
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

มาฝึกกันเถอะ!

ฝึกตอบคำถามสัมภาษณ์ Machine Learning ด้วย Python