Karmaşıklık matrisleri
Karmaşıklık matrisleri, modelinin doğruluğunu keşfetmeye başlamak için harika bir yoldur. Duyarlılık (sensitivity), özgüllük (specificity) ve F1-skora kadar geniş bir dizi metriği hesaplamak için gereken değerleri sağlar.
Bir kişinin röntgen görüntüsüne bakarak kolunun kırık olup olmadığını tahmin eden bir sınıflandırma modeli kurdun. Test kümesinde aşağıdaki karmaşıklık matrisi var:
| Tahmin: 0 | Tahmin: 1 | |
|---|---|---|
| Gerçek: 0 | 324 (TN) | 15 (FP) |
| Gerçek: 1 | 123 (FN) | 491 (TP) |
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python'da Model Doğrulama
Egzersiz talimatları
- Genel doğruluğu (accuracy) hesaplamak için karmaşıklık matrisini kullan.
- Precision ve recall değerlerini hesaplamak için karmaşıklık matrisini kullan.
- Üç print ifadesini kullanarak her bir doğruluk değerini yazdır.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Calculate and print the accuracy
accuracy = (____ + ____) / (953)
print("The overall accuracy is {0: 0.2f}".format(accuracy))
# Calculate and print the precision
precision = (____) / (____ + ____)
print("The precision is {0: 0.2f}".format(precision))
# Calculate and print the recall
recall = (____) / (____ + ____)
print("The recall is {0: 0.2f}".format(recall))