स्केलेरन का उपयोग करके पायथन में संतुलित परिशुद्धता की गणना कैसे करें

संतुलित सटीकता एक मीट्रिक है जिसका उपयोग हम वर्गीकरण मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए कर सकते हैं।

इसकी गणना इस प्रकार की जाती है:

संतुलित सटीकता = (संवेदनशीलता + विशिष्टता) / 2

सोना:

• संवेदनशीलता : “सच्ची सकारात्मक दर” – सकारात्मक मामलों का प्रतिशत जो मॉडल पता लगाने में सक्षम है।
• विशिष्टता : “सच्ची नकारात्मक दर” – नकारात्मक मामलों का प्रतिशत जो मॉडल पता लगाने में सक्षम है।

यह मीट्रिक विशेष रूप से तब उपयोगी होती है जब दो वर्ग असंतुलित होते हैं, अर्थात, एक वर्ग दूसरे की तुलना में बहुत अधिक दिखाई देता है।

उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि एक खेल विश्लेषक यह अनुमान लगाने के लिए एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल का उपयोग करता है कि 400 अलग-अलग कॉलेज बास्केटबॉल खिलाड़ियों को एनबीए में शामिल किया जाएगा या नहीं।

निम्नलिखित भ्रम मैट्रिक्स मॉडल द्वारा की गई भविष्यवाणियों का सारांश प्रस्तुत करता है:

मॉडल की संतुलित सटीकता की गणना करने के लिए, हम पहले संवेदनशीलता और विशिष्टता की गणना करेंगे:

• संवेदनशीलता : “सच्ची सकारात्मक दर” = 15 / (15 + 5) = 0.75
• विशिष्टता : “सच्ची नकारात्मक दर” = 375 / (375 + 5) = 0.9868

फिर हम संतुलित परिशुद्धता की गणना इस प्रकार कर सकते हैं:

• संतुलित सटीकता = (संवेदनशीलता + विशिष्टता) / 2
• संतुलित सटीकता = (0.75 + 9868)/2
• संतुलित सटीकता = 0.8684

मॉडल की संतुलित सटीकता 0.8684 निकली।

निम्नलिखित उदाहरण दिखाता है कि पायथन में स्केलेर लाइब्रेरी से Balanced_accuracy_score() फ़ंक्शन का उपयोग करके इस विशिष्ट परिदृश्य के लिए संतुलित सटीकता की गणना कैसे करें।

उदाहरण: पायथन में संतुलित परिशुद्धता की गणना

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि अनुमानित कक्षाओं की एक सरणी और वास्तविक कक्षाओं की एक सरणी को कैसे परिभाषित किया जाए, और फिर पायथन में एक मॉडल की संतुलित सटीकता की गणना करें:

 import numpy as np
from sklearn. metrics import balanced_accuracy_score

#define array of actual classes
actual = np. repeat ([1, 0], repeats=[20, 380])

#define array of predicted classes
pred = np. repeat ([1, 0, 1, 0], repeats=[15, 5, 5, 375])

#calculate balanced accuracy score
balanced_accuracy_score(actual, pred)

0.868421052631579

संतुलित परिशुद्धता 0.8684 है। यह उस मूल्य से मेल खाता है जिसकी हमने पहले मैन्युअल रूप से गणना की थी।

नोट : आप Balanced_accuracy_score() फ़ंक्शन के लिए संपूर्ण दस्तावेज़ यहां पा सकते हैं।

अतिरिक्त संसाधन

संतुलित सटीकता का परिचय
पायथन में लॉजिस्टिक रिग्रेशन कैसे करें
पायथन में F1 स्कोर की गणना कैसे करें