في التعلم الآلي machine learning، تعد الدقة Accuracy أحد أهم مقاييس تقييم الأداء لنموذج التصنيف classification model. الصيغة الرياضية لحساب دقة نموذج التعلم الآلي هي 1 – (عدد العينات المصنفة بشكل خاطئ / إجمالي عدد العينات). إذا كنت تريد معرفة كيفية تقييم أداء نموذج التعلم الآلي عن طريق حساب دقته، فهذه المقالة مناسبة لك. في هذه المقالة، سأقدم لك مقدمة عن الدقة في التعلم الآلي وحسابها باستخدام بايثون.
مقدمة عن الدقة في التعلم الآلي
الدقة تعني حالة الصواب أو الدقة. على سبيل المثال، فكر في مجموعة من الأصدقاء الذين خمّنوا إصدار الجزء التالي من فيلم Avengers، وكل من خمن التاريخ الذي هو إما تاريخ الإصدار الدقيق أو الأقرب إلى تاريخ الإصدار هو الأكثر دقة. لذا، فإن درجة الاقتراب من قيمة معينة ليست سوى الدقة. في التعلم الآلي، هو أحد أهم مقاييس تقييم الأداء المستخدمة على نطاق واسع للتصنيف. إذا لم تكن قد استخدمتها من قبل، يوجد أدناه برنامج تعليمي شامل حول حساب الدقة في التعلم الآلي باستخدام بايثون.
حساب الدقة باستخدام بايثون
لحساب دقة نموذج التصنيف، يجب علينا أولاً تدريب نموذج لأي مشكلة قائمة على التصنيف. إذن، إليك كيفية تدريب نموذج التعلم الآلي القائم على التصنيف بسهولة:
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
nb_samples = 1000
x, y = make_classification(n_samples=nb_samples, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, n_clusters_per_class=1)
xtrain, xtest, ytrain, ytest = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=42)
model = LogisticRegression()
model.fit(xtrain, ytrain)
الآن إليك كيف يمكننا حساب دقة نموذجنا المدرب:
print(accuracy_score(ytest, model.predict(xtest)))
غالبًا ما يخلط العديد من الأشخاص بين الدقة accuracy و الدقة precision (مقياس تصنيف آخر) مع بعضهم البعض، accuracy هي مدى قرب القيم المتوقعة من القيمة الحقيقية، بينما precision هي مدى قرب القيم المتوقعة من بعضها البعض.
الملخص
هذه هي الطريقة التي يمكنك بها بسهولة حساب دقة نموذج التعلم الآلي بناءً على مشكلة التصنيف. هذا هو أحد أهم مقاييس تقييم الأداء للتصنيف في التعلم الآلي. الصيغة الرياضية لحساب دقة نموذج التعلم الآلي هي 1 – (عدد العينات المصنفة بشكل خاطئ / إجمالي عدد العينات). آمل أن تكون قد أحببت هذه المقالة حول مقدمة حول الدقة في التعلم الآلي وحسابها باستخدام بايثون.
