Fayl intechstudioS tomonidan yaratildi htttps//intechstudioS uz t. me

3 - Jadval. Qabul qilingan modellarning tahlili
Biroq, qatlamlarning ko'pligi tufayli neyron tarmoqlarni qayta o'qitish
mumkin, bu tarmoqning o'quv va boshqaruv to'plamlarida juda yaxshi ishlashiga
ta'sir qiladi, ammo test to'plamida u juda ko'p xatolar beradi. Shuning uchun tahlil
qilish uchun eng yaxshi natijalarga ega 3 ta model tanlab olindi.
4 - Jadval. Qo’shilish matritsasi
9-model zaharlanishni to'g'ri sinfga tayinlashda ikki marta xatoga yo'l qo'ydi.
Xatoning tahlili. Sinfni belgilash printsipi g'olib hamma narsani oladi. 9-
model bu alomatlar 44,7% ehtimollik bilan gastrit va 55,3% ehtimollik bilan
zaharlanish bilan bog'liq deb hisoblaganligi sababli, model gastritni chiqish sifatida
beradi.
5 - Jadval. Qabul qilingan xatoning tahlili

---

Fayl INTECHStudioS tomonidan yaratildi htttps//INTECHStudioS_uz.t.me/
28
3.4 Model sifatini tahlil qilish
Dastlab, sezgirlik tahlili o'tkazildi. Ushbu tahlil har bir model uchun qaysi
parametrlar eng muhimi va ahamiyatsizligini ko'rish imkonini beradi. Misol uchun,
12-model uchun siydik og'rig'i eng muhim ko'rsatkichdir, qolganlari esa unchalik
muhim emas. Muhimlik farqi sezilarli, ya'ni keyingi testlarda biz siyish paytida
og'riqdan tashqari barcha qiymatlarni olib tashlashimiz mumkin. Bunday model
yomon, ehtimol u haddan tashqari qayta o'rgatilgan, shuning uchun u keyingi
tahlildan olib tashlandi.
6 - Jadval. Model sezgirlik tahlili
14 - Rasm. Modelning sezgirlik
tahlilining diagrammasi
Keyin qolgan modellarning to'liqligi tahlili o'tkazildi, bu sinfning to'g'ri
taxmin qilingan ob'ektlarining ushbu sinfning barcha vakillariga nisbatini
ko'rsatadi. 11-model uchun barcha ko'rsatkichlar 1 ga teng. 9-model uchun har bir
kasallik, zaharlanishdan tashqari, bu ko'rsatkich 1, zaharlanish uchun bu
ko'rsatkich 0,93 (15-rasm).