Скачать или смотреть Python Programming Lecture Series Part-13 (Performance Metrics for Classification Models)

Python Programming Lecture Series Part-13 (Performance Metrics for Classification Models)

Performance metricsEvaluation of Machine Learning modelEvaluation of classification modelConfusion matrixAccuracyAccuracy scoresklearn libraryBinary classification modelmatplotlibseaborn libraryTrue PositiveTrue NegativeFalse PositiveFalse NegativePython programming seriesMachine learning lecturesMachine learning introduction

Скачать Python Programming Lecture Series Part-13 (Performance Metrics for Classification Models) бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Python Programming Lecture Series Part-13 (Performance Metrics for Classification Models) или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

Информация по загрузке:

Cкачать музыку Python Programming Lecture Series Part-13 (Performance Metrics for Classification Models) бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Python Programming Lecture Series Part-13 (Performance Metrics for Classification Models)

In this video, Performance metrics used for Classification Machine Learning models are discussed. Session is focussed on two important concepts:
1. Confusion Matrix
2. Accuracy
Session introduces other performance metrics such as Precision, Recall, F1 score and ROC & AUC.
Four important terms namely True Positive, True Negative, False Positive & False Negative are clearly explained. Plotting of Confusion matrix for Binary Classification model is explained.
Session includes a demonstration, where calculation of Accuracy score and plotting confusion matrix are practically shown. All the steps involved in the calculation are clearly indicated and explained.
For this practical exercise, Jupyter lab is used.

Комментарии

Информация по комментариям в разработке