1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Середній рівень Deep Learning з PyTorch
Connected

вправа

Оцінювання багатокласової моделі

Давайте оцінимо наш класифікатор хмар за допомогою precision і recall, щоб з'ясувати, наскільки добре він розрізняє сім типів хмар. У задачі багатокласової класифікації важливо, як саме ви усереднюєте бали між класами. Нагадаємо, є чотири підходи:

  • Без усереднення — аналіз показників окремо для кожного класу;
  • Мікроусереднення — ігноруючи класи та обчислюючи метрики глобально;
  • Макроусереднення — обчислюючи метрики для кожного класу й усереднюючи їх;
  • Зважене усереднення — як макро, але з вагами, пропорційними розміру класу.

І Precision, і Recall вже імпортовано з torchmetrics. Час перевірити, як працює наша модель!

Інструкції 1/2

undefined XP
  • 1
    • Визначте метрики precision і recall, обчислені глобально на всіх прикладах.
  • 2
    • Змініть код, щоб обчислювати окремі метрики recall і precision для кожного класу та усереднювати їх простим середнім.