Pantallas a diseñar
Mesa de Trabajo: Selecciona
| Probabilidad Estimada | Etiqueta Real |
|---|---|
| 0.8 | 1 |
| 0.3 | 0 |
| 0.6 | 0 |
| 0.9 | 1 |
| 0.2 | 0 |
Por favor ingresar código (2 dígitos) ?
Código
Seleccione un archivo desde su dispositivo para cargar los datos.
Genere datos sintéticos aleatorios para realizar pruebas.
Puede cargar sus propios datos o generar datos de ejemplo para comenzar el análisis estadístico en la central.
| Modelo 1 | Modelo 2 | Realidad |
|---|---|---|
| 0.95 | 0.05 | 1 |
| 0.77 | 0.10 | 0 |
| 0.50 | 0.50 | 1 |
| 0.25 | 0.95 | 0 |
Confirme las dimensiones y la compatibilidad de los datos cargados en el sistema central antes de iniciar el procesamiento matemático.
Arrastra el término faltante a cada comando y luego ejecuta la operación.
Comando Seleccionado:
Aislar la magnitud aplicando una operación de Resta matricial entre la
y predicciones.
Comando Descartado:
Calcular margen porcentual aplicando una operación de Resta matricial de la matriz sobre la .
import numpy as np
# Binarización por umbral
umbral_tau = 0.5
y_pred_1 = np.where(V_prob1 >= umbral_tau, 1, 0)
y_pred_2 = np.where(V_prob2 >= umbral_tau, 1, 0)
[Estatus]: Trazado Dinámico de Tensores:
from sklearn.metrics import confusion_matrix
cm = confusion_matrix(V_real, y_pred)
CONTEO CRUDO EXTRAÍDO:
CUADRÍCULA DE LA MATRIZ 2x2:
| REAL: Pos (1) | REAL: Neg (0) | |
|---|---|---|
| PRED: Pos(1) |
[ VP ]
|
[ FP ]
|
| PRED: Neg(0) |
[ FN ]
|
[ VN ]
|
import matplotlib.pyplot as plt
# Generar curvas de Trade-off
plt.plot(recall, cost)
MARCADORES:
# Eval. robustez
print("Revise alteraciones.")
| Factor | ¿Afecta? |
|---|---|
| 1. Ruido Datos |
Sí
No
|
| 2. Shuffle |
Sí
No
|
| 3. Var. Umbral |
Sí
No
|
Complete la declaración seleccionando las opciones en los menús desplegables.
Seleccione el sello oficial correspondiente para estampar el documento.
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