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Évaluation d'un modèle multiclasse

Évaluons notre classificateur de nuages avec la précision (precision) et le rappel (recall) pour voir à quel point il distingue les sept types de nuages. Dans cette tâche de classification multiclasse, la façon de moyenner les scores sur les classes est importante. Rappelez-vous qu'il existe quatre approches :

  • Sans moyenne, en analysant les résultats par classe ;
  • Micro-moyenne, en ignorant les classes et en calculant les mesures globalement ;
  • Macro-moyenne, en calculant les mesures par classe puis en les moyennant ;
  • Moyenne pondérée, comme la macro, mais avec une moyenne pondérée par la taille de chaque classe.

Precision et Recall sont déjà importés depuis torchmetrics. Voyons maintenant à quel point notre modèle s'en sort !

Інструкції 1/2

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  • 1
    • Définissez des mesures de précision et de rappel calculées globalement sur tous les exemples.
  • 2
    • Modifiez votre code pour calculer séparément le rappel et la précision pour chaque classe, puis faites-en la moyenne simple.