Einführung
In diesem Projekt lernst du, wie man eine Confusion Matrix implementiert, die ein grundlegendes Werkzeug zur Bewertung der Leistung eines Klassifizierungsmodells ist. Die Confusion Matrix liefert eine detaillierte Aufschlüsselung der Vorhersagen des Modells, sodass du Bereiche zur Verbesserung identifizieren und wertvolle Einblicke in die Stärken und Schwächen des Modells gewinnen kannst.
🎯 Aufgaben
In diesem Projekt wirst du lernen:
- Wie man die
confusion_matrix-Funktion implementiert, um die Confusion Matrix für ein Klassifizierungsproblem zu berechnen - Wie man die
confusion_matrix-Funktion testet und optimiert, um Randfälle zu behandeln und ihre Robustheit zu verbessern - Wie man die
confusion_matrix-Funktion dokumentiert, um sie nutzerfreundlicher und leichter zu verstehen zu machen - Wie man die
confusion_matrix-Funktion in ein größeres Machine-Learning-Projekt integriert und verwendet, um die Leistung eines Klassifizierungsmodells zu bewerten
🏆 Errungenschaften
Nach Abschluss dieses Projekts wirst du in der Lage sein:
- Die Confusion Matrix für ein Klassifizierungsproblem zu berechnen und zu interpretieren
- Techniken anzuwenden, um Randfälle zu behandeln und die Robustheit einer Funktion zu verbessern
- Beste Praktiken für die Dokumentation und die Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit des Codes umzusetzen
- Die Confusion Matrix im Rahmen eines größeren Machine-Learning-Projekts anzuwenden
