Tutorial 34- Performance Metrics For Classification Problem In Machine Learning- Part1

Krish Naik

27 Jan 202024:12

Summary

TLDRتشرح القناة اليوتيوبية في هذا الفيديو عن معايير التصنيف في مسائل التصنيف، ويغطي الفهرس الخلطي والدقة والأخطاء النوع 1 والنوع 2، والاسترجاع والدقة والF beta. سيناقش القناة في الأجزاء القادمة المزيد من المعايير مثل ROC المنحنى وAUC النتيجة والمنحنى PR، ويشرح التطبيق الفني في الجزء الثالث مع بيانات مكتوبة.

Takeaways

📊 الemetrika في مشاكل التصنيف: النص يناقش مجموعة واسعة من الemetrika التي يمكن استخدامها لتقييم الخوارزميات الذكاء الاصطناعي في المشاكل التصنيفية.
🔍 الفهرس الخلطي: يشرح النص مفهوم الفهرس الخلطي ويشرح القيم الحقيقية والمتوقعة والعلاقات بينها.
✅ الدقة: يناقش النص كيف يتم حساب الدقة في المشاكل التصنيفية وكيف يعتمد على القيم ال对角 في الفهرس الخلطي.
🔺 الأخطاء النوع 1 والنوع 2: يحدد النص الأخطاء النوع 1 (falase positive) والأخطاء النوع 2 (falase negative) وتأثيرهما على الدقة.
🔍 التذكير: يشدد النص على أهمية فهم الemetrika الصحيحة للتقييم الصحيح للمودل الذكاء الاصطناعي.
📉 التوازن في المجموعة البيانات: يناقش النص الفرق بين مجموعات بيانات متوازنة وغير متوازنة وتأثير ذلك على الemetrika المختارة.
🔎 الذاكرة (Recall): يشرح النص معنى الذاكرة وتوضح كيف يعتمد على عدد القيم الصحيحة المحددة بشكل صحيح.
🎯 الدقة (Precision): يناقش النص الدقة ويشرح كيف يعتمد على نسبة القيم الصحيحة من بين القيم المتوقعة بشكل إيجابي.
🤖 F beta: يشرح النص مفهوم F beta ويشرح كيف يجمع بين الدقة والذاكرة لتقييم المودل بشكل متوازن.
📈 الاستخدام الصحيح للemetrika: يشدد النص على ضرورة اختيار الemetrika الصحيحة بناءً على أهمية الأخطاء الfalase positive والfalase negative في ال.problem.
👨‍🏫 تطبيق الemetrika: يوعد النص بتطبيق الemetrika التي تمت مناقشتها في حل مشكلة تصنيف مع مجموعة بيانات غير متوازنة في الجزء الثالث من الفيديو.

Q & A

ما هي المعايير التي تناقشها في هذا الفيديو؟
-يناقش هذا الفيديو مجموعة من المعايير التي تتضمن مصفوفة الخلط، دقة، خطأ النوع 1، خطأ النوع 2، تذكر (True Positive Rate)، دقة (Positive Prediction Value)، وF beta.
ما هي الفرق بين الدقة والتذكر؟
-الدقة تشير إلى عدد النتائج الصحيحة الإيجابية من بين النتائج المتوقعة الإيجابية، بينما التذكر تشير إلى عدد القيم الصحيحة الإيجابية التي تم توقعها بشكل صحيح من بين جميع القيم الفعلية الإيجابية.
لماذا لا يُنصح باستخدام الدقة لتقييم النماذج في المجموعة غير التوازنة؟
-في المجموعة غير التوازنة، يمكن أن تؤدي الدقة إلى تقييم خاطئ للنموذج، حيث يمكن أن يتوقع النموذج جميع الإدخالات كفئة واحدة، مما يؤدي إلى دقة عالية ولكن لا تعكس الأداء الحقيقي للنموذج.
ما هي مصفوفة الخلط؟
-مصفوفة الخلط هي مصفوفة 2x2 تستخدم في التصنيف لتحديد عدد القيم الصحيحة الإيجابية، القيم الصحيحة السلبية، القيم الخاطئة الإيجابية، والقيم الخاطئة السلبية.
ما هو F beta النتيجة؟
-F beta النتيجة هي معيار يجمع بين الدقة والتذكر، ويتيح تحديد الأهمية النسبية للأخطاء الخاطئة والأخطاء السلبية استنادًا إلى قيمة beta، التي يمكن أن تحدد الأهمية المرجوة للأخطاء الخاطئة والأخطاء السلبية.
كيف يمكننا استخدام معيار F beta لتحسين تقييم النموذج؟
-يمكننا استخدام معيار F beta لتحسين تقييم النموذج عن طريق ضبط قيمة beta بناءً على الأهمية النسبية للأخطاء الخاطئة والأخطاء السلبية في المسألة المحددة، مما يتيح لنا الحصول على معيار يعكس بشكل أفضل أداء النموذج.
ما هي الفرق بين الأخطاء النوع 1 والأخطاء النوع 2؟
-أخطاء النوع 1 هي الأخطاء الخاطئة الإيجابية، التي تعني توقع أن العنصر هو من فئة معينة عندما يكون في الواقع من فئة أخرى. الأخطاء النوع 2 هي الأخطاء الخاطئة السلبية، التي تعني توقع أن العنصر ليس من فئة معينة عندما يكون في الواقع من تلك الفئة.
لماذا يُنصح بتقليل الأخطاء الخاطئة الإيجابية والأخطاء الخاطئة السلبية في التصنيف؟
-تقليل الأخطاء الخاطئة الإيجابية والأخطاء الخاطئة السلبية يساعد على تحسين دقة التصنيف وتقليل التأثير السلبي للأخطاء في القرار النهائي، مما يؤدي إلى تحسين أداء النموذج بشكل عام.
ما هي الأهمية من استخدام ROC المنحنى والنقاط AUC في التصنيف؟
-ROC المنحنى والنقاط AUC هي معايير تحليلية تساعد في تقييم القدرة على التمييز بين الفئات المختلفة في التصنيف، مما يوفر نظرة شاملة على أداء النموذج في مختلف القيم العتبة.
ما هي الخطوات التالية التي سيتم تغطيتها في الفيديوهات القادمة؟
-في الفيديوهات القادمة، سيتم تغطية معايير Kohan Kappa، ROC المنحنى، نقاط AUC، PR المنحنى، والمزيد من المعايير التي لم يتم تغطيتها في هذا الفيديو.