Yapay zeka confusion matrix ve roc eğrisi nasıl çıkartılır?

Mr.Vad

Centipat
Katılım
2 Haziran 2022
Mesajlar
41
Çözümler
1
Daha fazla  
Cinsiyet
Erkek
Merhaba arkadaşlar,

1654902376322.png


Bir yapay zeka projesinde bu kısma confusion matrix ve roc eğrisi çıkartmam gerekiyor. Hatta accuracy bilgisini de çıkartmam gerekiyor.
Bunu nasıl yaparım?

Teşekkürler.
 
Aşağıdaki kodları kullanabilirsiniz.

İlk olarak, aşağıdaki libleri import etmeniz gerekiyor:

import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import metrics import numpy as np

Ardından, karışıklık matrixi şu şekilde hesaplamanız gerekir:



Python:
confusion_matrix = pd.crosstab(Y_test, Y_predicted, rownames=['Expected'], colnames=['Predicted'], margins=True)

Karışıklık matrixinizi seaborn ve matplotlib kullanarak da şu şekilde görselleştirebilirsiniz:

Python:
sns.heatmap(confusion_matrix, annot=True, fmt='d') plt.show()

Ve son olarak, accuracy'i şu şekilde hesaplamanız gerekir:

Python:
accuracy = np.trace(confusion_matrix) / float(np.sum(confusion_matrix))

Precision , recall ve f1 score gibi diğer metricleri de hesaplayabilirsiniz.
 
Son düzenleme:
Aşağıdaki kodları kullanabilirsiniz.

İlk olarak, aşağıdaki libleri import etmeniz gerekiyor:

import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import metrics import numpy as np

Ardından, karışıklık matrixi şu şekilde hesaplamanız gerekir:



Python:
confusion_matrix = pd.crosstab(Y_test, Y_predicted, rownames=['Expected'], colnames=['Predicted'], margins=True)

Karışıklık matrixinizi seaborn ve matplotlib kullanarak da şu şekilde görselleştirebilirsiniz:

Python:
sns.heatmap(confusion_matrix, annot=True, fmt='d') plt.show()

Ve son olarak, accuracy'i şu şekilde hesaplamanız gerekir:

Python:
accuracy = np.trace(confusion_matrix) / float(np.sum(confusion_matrix))

Precision , recall ve f1 score gibi diğer metricleri de hesaplayabilirsiniz.
Bizim projede Y_predicted adlı değişen yok maalesef.
 

Bu konuyu görüntüleyen kullanıcılar

Technopat Haberler

Geri
Yukarı