एकल मॉडल का परफॉर्मेंस
अब जब आपके पास मॉडल के actual और predicted मानों के बाइनरी वेक्टर हैं, तो आप बाइनरी क्लासिफिकेशन की कई प्रचलित मेट्रिक्स निकाल सकते हैं. इस अभ्यास में आप इन पर ध्यान देंगे:
- accuracy: सभी प्रिडिक्शंस में से सही प्रिडिक्शंस की दर.
- precision: वे प्रिडिक्शंस जिनमें मॉडल ने TRUE को सही पहचाना, उनका अनुपात.
- recall: वास्तविक TRUE मानों में से वे जिनको मॉडल ने सही ढंग से रिकवर किया, उनका अनुपात.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Tidyverse में मशीन लर्निंग
अभ्यास निर्देश
- उदाहरण मॉडल और validate डेटा फ्रेम के लिए
validate_actualऔरvalidate_predictedमानों की तुलना करने हेतुtable()का उपयोग करें. - accuracy गणना करें.
- precision गणना करें.
- recall गणना करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
library(Metrics)
# Compare the actual & predicted performance visually using a table
table(___, ___)
# Calculate the accuracy
accuracy(___, ___)
# Calculate the precision
precision(___, ___)
# Calculate the recall
recall(___, ___)