1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Deep Learning intermediar cu PyTorch
Connected

exercițiu

Evaluarea modelului multi-clasă

Hai să evaluăm clasificatorul nostru de nori cu ajutorul preciziei și al recall-ului, pentru a vedea cât de bine identifică cele șapte tipuri de nori. Într-o sarcină de clasificare multi-clasă, modul în care calculezi media scorurilor peste clase contează mult. Reamintește-ți că există patru abordări:

  • Fără mediere – analizezi rezultatele separat pentru fiecare clasă;
  • Mediere micro – ignori clasele și calculezi metricile la nivel global;
  • Mediere macro – calculezi metricile pentru fiecare clasă, apoi le mediezi;
  • Mediere ponderată – similar cu macro, dar media este ponderată în funcție de dimensiunea fiecărei clase.

Atât Precision, cât și Recall sunt deja importate din torchmetrics. E momentul să vedem cât de bine se descurcă modelul nostru!

Instrucțiuni 1/2

undefined XP
  • 1
    • Definește metricile de precizie și recall calculate la nivel global, pe toate exemplele.
  • 2
    • Modifică codul pentru a calcula metrici separate de recall și precizie pentru fiecare clasă și mediază-le cu o medie simplă.