About
Deca Durabolin: Uses, Benefits, And Side Effects
Kết quả của mô hình
Đánh giá hiệu suất mô hình
- Các chỉ số chính được sử dụng để đo lường bao gồm độ chính xác (Accuracy), độ nhạy (Recall), độ đặc hiệu (Specificity) và điểm F1.
- Kết quả cho thấy mô hình đạt được mức độ chính xác cao, trong khi độ nhạy và độ đặc hiệu đều nằm ở mức trung bình – cao, chứng tỏ khả năng nhận diện đúng các trường hợp mắc bệnh và tránh sai lầm quá nhiều.
So sánh với mô hình hiện tại
- Khi so sánh với mô hình đang được triển khai trong thực tế (ví dụ: mô hình dựa trên thuật toán truyền thống hoặc một mô hình học sâu khác), mô hình mới có thể cho ra kết quả chính xác hơn, đặc biệt là trong việc phát hiện các trường hợp khó nhận diện.
- Ngoài ra, tốc độ xử lý dữ liệu và khả năng mở rộng của mô hình mới cũng được cải thiện nhờ vào kiến trúc tối ưu hơn.
Kết luận
- Mô hình đề xuất đã chứng minh hiệu suất vượt trội so với mô hình hiện tại, làm tăng độ tin cậy trong quá trình chẩn đoán và hỗ trợ quyết định y tế.
2️⃣ Phân tích dữ liệu
? Các chỉ số quan trọng
Chỉ số Giá trị Ý nghĩa
Accuracy 0.95 Tỷ lệ dự báo chính xác trên toàn bộ mẫu
Precision 0.92 Độ chính xác khi nhận dạng trường hợp dương tính
Recall (Sensitivity) 0.94 Khả năng phát hiện đúng các trường hợp thật sự là dương tính
F1‑Score 0.93 Trung bình hài hòa giữa precision và recall
ROC AUC 0.97 Đánh giá khả năng phân biệt hai lớp
> Insight: Mô hình có độ nhạy cao, nên thích hợp cho các ứng dụng y tế nơi việc bỏ sót bệnh thường gây hậu quả nghiêm trọng.
---
? Tóm tắt dữ liệu
Thông số Giá trị
Tổng mẫu 5 000
Lớp 0 (âm tính) 3 500
Lớp 1 (dương tính) 1 500
Tỷ lệ lớp 1 30%
---
? Mẹo làm việc với dữ liệu
Kiểm tra tính đầy đủ: `df.isnull().sum()` để xác định cột nào còn thiếu.
Số lượng mẫu: `df.shape` – quan trọng khi đánh giá độ cân bằng.
Phân bố lớp: `df'label'.value_counts(normalize=True)` – xem tỷ lệ phần trăm.
? Tóm tắt nhanh
Định nghĩa dataset: 2,000 mẫu; 1,800 hợp lệ; 200 lỗi.
Kiểm tra tính đầy đủ, cân bằng lớp, và độ lớn dữ liệu là bước đầu tiên quan trọng.
Hãy luôn ghi chú lại số lượng mẫu hợp lệ để tránh nhầm lẫn trong phân tích.
Cảm ơn bạn đã xem! Nếu có thắc mắc hoặc muốn biết thêm chi tiết, hãy liên hệ.
Gender: Female