Teknik ketepatan dan ingat kembali dalam Python

Python ialah salah satu bahasa pengaturcaraan yang paling popular, terutamanya digunakan secara meluas dalam bidang sains data. Untuk aplikasi seperti pembelajaran mesin dan pemprosesan bahasa semula jadi, ketepatan dan penarikan balik ialah dua petunjuk penilaian yang sangat kritikal. Dalam artikel ini, kita akan mendalami penggunaan dua teknik penting, ketepatan dan ingatan semula, dalam Python.

Apakah ketepatan dan ingatan semula?

Dalam bidang pembelajaran mesin, klasifikasi data adalah tugas yang sangat biasa. Antaranya, ketepatan dan ingat semula adalah dua petunjuk teras yang digunakan untuk menilai prestasi pengelas. Ringkasnya, kadar ketepatan ialah perkadaran sampel yang sebenarnya positif di kalangan sampel yang diramalkan positif dan kadar ingatan semula ialah perkadaran sampel yang diramalkan positif di kalangan sampel yang sebenarnya positif.

Ringkasnya, ketepatan dan ingat semula digunakan untuk mengukur ketepatan dan mengingat semula model yang dinilai. Memandangkan metrik ini sangat penting, ia digunakan dalam banyak tugas pembelajaran mesin, seperti klasifikasi teks, analisis sentimen, pengesanan objek, dsb.

Mengira ketepatan dan mengingat semula

Terdapat banyak kaedah untuk mengira ketepatan dan ingat secara langsung dalam Python. Kita boleh mengira metrik ini menggunakan modul metrik dalam pakej scikit-learn. Pertama, kita perlu membahagikan set data ujian kepada dua bahagian: sampel diramalkan positif dan sampel diramalkan negatif. Katakan kita mempunyai model klasifikasi binari, ketepatan dan ingat semula boleh dikira seperti berikut:

from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score

y_true = [1, 0, 1, 1, 0, 1]
y_pred = [1, 0, 0, 1, 1, 1]

# 计算精准率
precision = precision_score(y_true, y_pred)
print(f"Precision: {precision:.2f}")

# 计算召回率
recall = recall_score(y_true, y_pred)
print(f"Recall: {recall:.2f}")

# 计算F1得分，将精准率和召回率结合起来
f1 = f1_score(y_true, y_pred)
print(f"F1: {f1:.2f}")

# 输出结果：
# Precision: 0.67
# Recall: 0.75
# F1: 0.71

Dalam kod di atas, fungsi precision_score dan recall_score memerlukan dua parameter: tatasusunan nilai sasaran sebenar dan tatasusunan label yang diramalkan untuk model. Kami juga menunjukkan cara menggunakan fungsi f1_score untuk menggabungkan kedua-dua metrik ini untuk mendapatkan metrik penilaian yang seimbang.

Dalam contoh ini, model mewakili dua emosi 1 (emosi positif) dan 0 (emosi negatif) masing-masing sebagai 1 dan 0. Kami juga boleh menggunakan metrik lain untuk menilai prestasi model, seperti ketepatan dan skor F1, dsb.

Aplikasi: Laraskan pengelas

Apabila ketepatan dan penarikan balik lebih rendah daripada yang dijangkakan, kita perlu melaraskan pengelas. Ini boleh dilakukan dengan melaraskan parameter pengelas, seperti meningkatkan ambang atau menukar pemilih pengelas. Selain itu, kami juga boleh menukar ciri atau algoritma pemilihan ciri yang digunakan dalam proses penyediaan data untuk meningkatkan ketepatan dan mengingat semula.

Sebagai contoh, kami boleh menggunakan algoritma pemilihan ciri seperti kepentingan relatif atau analisis pengurangan dimensi PCA untuk meningkatkan kualiti ciri input. Ini juga boleh dilakukan dengan menggunakan model lain untuk menyelesaikan masalah klasifikasi, seperti SVM, pembelajaran mendalam, dsb.

Akhir sekali, kita perlu ambil perhatian bahawa kedua-dua ketepatan dan ingat semula boleh digunakan untuk mengecualikan positif palsu dan negatif palsu. Apabila menilai prestasi model, kita harus mengujinya berulang kali untuk memastikan ia memberikan hasil penilaian yang tepat. Dalam bidang pembelajaran mesin, pemilihan dan penilaian model memerlukan pertimbangan yang teliti untuk memberikan penyelesaian yang tepat kepada masalah dunia sebenar.

Kesimpulan

Dalam artikel ini, kami mempelajari ketepatan dan ingatan semula dalam Python. Kami mendapati ia sangat mudah untuk membuat kod dalam Python dan kami boleh mengira metrik ini menggunakan modul metrik dalam pakej scikit-learn. Pada masa yang sama, untuk meningkatkan prestasi pengelas, kami perlu terus menambah baik pengelas kami melalui pemilihan ciri, pemilihan model dan pelarasan parameter. Kami akan terus menggunakan teknik ini dalam kerja sains data masa hadapan kami untuk berusaha ke arah penyelesaian pembelajaran mesin yang lebih baik.

Atas ialah kandungan terperinci Teknik ketepatan dan ingat kembali dalam Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!