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이진 교차 엔트로피 손실 함수는 정확도를 최적화하지만 두 클래스 중 하나의 고정밀도 (f1 아님)에만 관심이 있다면 어떨까요?

  • 답변 # 1

    일종의 그리드 검색 CV로 모델을 조정한다고 가정하면 필요한 한 클래스의 정밀도가 될 자체 스코어링 기능을 정의해야합니다.

    sklearn의 혼동 행렬을 사용하여 0 또는 1의 정밀도는 다음과 같은 방법으로 계산할 수 있습니다.

    conf_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred)
    print("Precision of 0s: {:.2f}".format(conf_mat[0][0]/(conf_mat[:,0].sum())))
    print("Precision of 1s: {:.2f}\n".format(conf_mat[1][1]/(conf_mat[:,1].sum())))
    
    

    그런 다음 3.3.1.2에 관한 sklearn의 문서를 읽어야합니다. 메트릭 함수에서 점수 전략 정의

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