[Làm gì sau giờ làm] Chứng chỉ Phân tích Dữ liệu lớn - Kỳ thi thực hành (Dạng bài tập 1, 2, 3)
Chúng tôi sẽ hướng dẫn cách để những người không chuyên hoặc người mới bắt đầu có thể nhanh chóng lấy được chứng chỉ thực hành Phân tích Dữ liệu lớn (Big Data Analysis)! Lý thuyết nhẹ nhàng, thực hành chắc chắn – không cần kiến thức nền tảng phức tạp, chúng ta sẽ tập trung học những điểm mấu chốt chắc chắn xuất hiện trong kỳ thi thông qua các câu hỏi đã từng ra.
5,514 học viên
Độ khó Nhập môn
Thời gian 12 tháng
[Nhiều phân loại] Thông tin về chỉ số đánh giá
Hướng dẫn chỉ số đánh giá đa lớp💪💪💪
Bạn có thể sử dụng các chỉ số đánh giá theo yêu cầu của bài toán.
Nếu chưa biết hãy sử dụng các chỉ số đánh giá mà bạn biết cho tiện nhé :)
Điểm F1
dự đoán với dự đoán
vi mô, vĩ mô, có trọng số
from sklearn.metrics import f1_score f1_score(y_true, y_pred, average='macro') # micro, macro, weightedĐộ chính xác (không có sự khác biệt so với phân loại nhị phân)
dự đoán với dự đoán
from sklearn.metrics import accuracy_score accuracy_score(y_true, y_pred)roc-auc
Dự đoán với Predict_proba -> Giống như phân loại nhị phân, pred[:,1] ❌ pred as is 👌
trứng, trứng
from sklearn.metrics import roc_auc_score roc_auc_score(y_val, pred, multi_class='ovo') roc_auc_score(y_val, pred, multi_class='ovr')