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En comparant les labels prédits à la réalité, on construit la matrice de confusion afin d’évaluer la qualité des prédictions issues du modèle, et on calcule le F1-score : Pour un même modèle, on obtient plusieurs matrices de confusion en fonction du choix du seuil fait par le médecin. On obtient donc aussi différents F1-scores. L’animation suivante montre les valeurs de F1-score obtenues pour les mêmes probabilités issues du modèle mais avec différents seuils de classification : A travers cet exemple simple, on obtient une courbe très bruitée. On observe quand même une décroissance du F1-score avec l’augmentation du seuil de classification au-delà de 20%. En effet le numérateur du F1-score – le nombre de vrais positifs (TP) – diminue plus rapidement que son dénominateur (la baisse de TP et FP étant en partie compensée par l’augmentation de FN). F1-score sur des données réelles. Modèle de prédiction de la résiliation (churn) des clients. En utilisant les labels obtenus par la méthode predict du modèle, on calcule son F1-score : Sous R, on peut utiliser la fonction performance() de ROCR ou la fonction F1_score() de MLmetrics. # Définition des seuils de classification pour lesquels on va calculer # les f1 scores threshold_array = np.linspace(0, 1, 100) f1_list = [] for threshold in threshold_array: # Labels prédits pour un seuil donné label_pred_threshold = (probas_pred > threshold).astype(int) # Calcul du f1 pour un seuil donné f1_threshold = f1_score( y_true=y_test, y_pred=label_pred_threshold ) f1_list.append(f1_threshold) plt.plot(threshold_array, f1_list) plt.show() Figure 3. Courbe F1-score d’un modèle de Machine Learning Graphe supérieur gauche : distribution des probabilités de résiliation prédites. Dupla chance 1-2.Santos Laguna x Queretaro: Onde assistir o jogo AO VIVO Campeonato Mexicano 2023. America-MEX x Pumas: Onde assistir Futebol AO VIVO Campeonato Mexicano 2023.
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probs = policy_network ( state ) # Note that this is equivalent to what used to be called multinomial m = Categorical ( probs ) action = m . sample () next_state , reward = env . step ( action ) loss = - m . log_prob ( action ) * reward loss . Traços como a concha e os chifres duros protegerão suas espécies de carnívoros, g2e enquanto um longo pescoço os ajudará a obter comida que os outros não conseguem alcançar. The reparameterized sample therefore becomes differentiable. The code for implementing the pathwise derivative would be as follows: Distribution ¶ Distribution is the abstract base class for probability distributions. property batch_shape : Size ¶ Returns the cumulative density/mass function evaluated at value . Tensor of shape batch_shape.
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