‫我们现在已经在X列y中得到了数据, 列x验证, y验证｡
‫但在之前的视频中, 我们使用得分函数对模型进行了评估｡
‫学校功能使用什么？
‫它使用了决定系数, 但如果我们记得回到顶部, 我们会回到顶部.
‫只是为了检查一下, 因为我们写下来了｡
‫我们知道, 这个竞争的评估指标, 对于我们正在进行的这个项目来说, 是非常大的,
‫或者换句话说, 是均方根对数误差｡
‫这和决定系数不一样｡
‫如果你想知道我们从哪里得到这个评估函数, 它来自竞争概述评估, 我们在一开始就看到了,
‫但我们将再次检查它｡
‫评估｡
‫所以这次比赛的评价标准是公平｡
‫我们可以谷歌一下看看它到底是什么｡
‫我们到这里来
‫均方根对数误差｡
‫如何解释均方根对数误差有什么区别？
‫好吧, 我们有很多选择｡
‫所以如果你想进一步阅读, 这些都是你可以查阅的｡
‫但我们要用代码来解决这个问题｡
‫我们下去吧
‫这可能令人感到疑惑, 我们还没有看到所有真正提到过的对数误差的均方根｡
‫这句话本身就有点拗口｡
‫所以我们要做的是, 我们要创建自己的评估函数,
‫因为如果我们回到我们的主题, 分类和回归指标, 我们在这里研究回归问题｡
‫这是其中一张幻灯片, 我想这里有一个气旋部分｡
‫我们得到了一个主要的绝对误差, OC均方误差, MSI, OC均方根误差｡
‫但缺少日志组件｡
‫我们看看能不能通过src旋风把它弄进去｡
‫所以我们回到这里｡
‫我们要做的是建立我们自己的｡
‫所以建筑物还有一个评价功能｡
‫现在, 这是你可能必须做的事情, 这取决于你正在做的项目, 对吗？
‫所以, 如果我们正在进行有线电视竞争, 他们说出于某种原因, 我们必须使用这个指标,
‫谁知道呢？
‫发布此挑战的人可能需要此信息｡
‫他们可能已经决定这是他们的最佳评估指标｡
‫根据您正在处理的项目, 您可能必须找到最适合您的用例的评估函数｡
‫我们要做的是创建一个赋值函数因为我们要进行多个实验.
‫我们希望拟合多个不同的机器学习模型并对其进行评估｡
‫这就是为什么我们要把它构建成一个函数, 这样我们就可以多次使用这个功能, 而不必重复,
‫因为我们在写这些代码时有点懒？
‫我只想做更多的实验, 创造一个估值函数｡
‫竞争对手使用均方根对数误差SLA, 因此我们可以从标量和矩阵开始｡
‫我可以告诉你们通灵学习, 你们可以去SRC, 学习评估矩阵, 但我们可以通过这里, 我们可以看看一些评估指标,
‫均方, 对数误差｡
‫好吧, 我会的
‫所以我们可能会用到这个｡
‫主平方对数时代, 但我们要在上面加一小块因为这不是均方根对数误差｡
‫所以我们可能会选这个｡
‫我们可以导入它｡
‫就这么办吧
‫因此, 从SQL学习的指标, 导入主要平方对数误差和地狱, 它将做平均绝对误差｡
‫你对所有的例子进行预测, 然后从实际值中减去预测值, 取平均值｡
‫这是平均绝对误差｡
‫那么, 您的预测与实际销售的平均差距是多少呢？
‫但是主平方对数误差更多的是和比率有关, 而且大多数时候和回归问题有关｡
‫如果你喜欢10美元的折扣｡
‫因此, 如果我们的销售预测低10美元, 就没有什么关系了｡
‫但如果我们打九折, 那就太糟糕了, 对吧？
‫你不想超过10%｡
‫无论值插入什么东西｡
‫可能是20%｡
‫可能是30%｡
‫但这就是两者之间的区别, 对吧？
‫任何时候你看到绝对值, 就认为它是10美元的折扣, 任何时候你看到平方或某种对数,
‫或者认为它是比率｡
‫所以打9折, 这两款产品就可以相互比较了｡
‫但是我们在幻灯片中有更多的内容｡
‫你可能想拍张截图｡
‫这是一个很好的一个｡
‫但这些都在幻灯片中, 您可以稍后查看｡
‫我们要创建一个评估函数｡
‫我们得到了主平方对数误差｡
‫那么我们如何将其转化为均方根对数误差呢｡
‫所以我们来试试看｡
‫所以也许我们去这里｡
‫我不想把根打出来的意思｡
‫不, 那太多了｡
‫我的意思是我很糟糕｡
‫带方框的日志错误｡
‫真漂亮｡
‫这就需要为什么测试, 为什么它需要和我的心理学习函数一样的输入｡
‫看看这个是如何实现的, 为什么读它可以是, 为什么测试并不重要, 为什么测试,
‫然后我们到这里, 我们给自己留下一个小的文档串｡
‫计算主对数误差平方比率
‫在预测和真实的标签之间｡
‫好极了｡
‫然后我们就可以回去了｡
‫简单又漂亮｡
‫我们可以使用均方对数误差的平方根｡
‫我们必须把这个传递给测试值, 把预测值传递给均方对数误差｡
‫这其实很简单｡
‫我们在这里做的是, 开平方根.
‫所以, 没错｡
‫所以主平方对数误差的根分量, 预测值和真值之间的主平方对数误差｡
‫好极了｡
‫因此, 我们创建了符合嘉吉要求的评估函数, 即均方根对数误差｡
‫我们可能还需要检查一些东西, 比如我们需要创建一个求值函数, 来同时检查一些东西,
‫这样我们就不用一直调用这样的函数了｡
‫因此, 让我们创建一个函数, 在几个不同的级别上评估模型｡
‫因此, 评估与构建实际模型同样重要｡
‫我们将在这里显示分数模型, 然后传递给它｡
‫我们将对训练数据进行一些预测, 一些模型预测｡
‫我们将评估我们的模型在训练数据X train上的表现, 然后评估我们的模型在验证数据模型DOT predict上的表现,
‫我们将在这里将其传递出去X validation｡
‫如果我们的模型在验证数据集上表现得更好, 这就暗示我们的模型是过拟合的｡
‫因此, 在训练和验证之间,
‫因为我们的验证集只有12, 000个示例, 并且我们没有在其上训练模型, 所以您可能希望在验证集上看到比版本化训练集稍差的指标｡
‫所以我们会平分｡
‫也许我们会归还一本字典什么的｡
‫是的, 我知道
‫所以训练可能是一个｡ k､ 平均绝对误差｡
‫我们要走了｡
‫我可以付帐吗｡
‫我完全是什么意思｡
‫绝对的｡
‫是的, 我可以训练｡
‫记住我们只是在比较y型列车｡
‫这是训练标签上的训练平均绝对误差与训练预测值的比较,
‫我们将得出有效MA, 所以你会再次预期有效MA会稍微差一点, 训练标签上的训练平均绝对误差与训练预测值的比较,
‫这将是有效的, 这将是元音面包,
‫然后我们将针对均方根误差对肌肉进行训练, 我们可以使用我们的小函数来实现这一点, “我刚刚在这里创建的｡
‫这是令人兴奋的｡
‫我们正在编写自己的评估函数｡
‫也许那是一只拉着请求潜能地通灵狮子｡
‫不知道为什么他们没有得到均方根对数误差｡
‫也许它不是那么流行, 或者也许你可以很容易地创建它自己喜欢｡
‫对不对？
‫为什么？
‫火车, 火车头？
‫我说得太多了｡
‫别用暗语说话孩子们｡
‫我开玩笑的
‫你可以做任何你想做的｡
‫我们走吧｡
‫这里, MSL, 除了不要低估你的机器学习模型｡
‫这是你唯一不能做的事｡
‫每个人都喜欢一个好的模型, 但每个人更喜欢一个经过良好评估的机器学习模型｡
‫最后, 四个人｡
‫既然我们在这里, 让我们做默认分数, 哦, 也许我们只是导入｡
‫那可能也更好一点｡
‫难道是为了进球？
‫这是什麽？
‫为什么这不管用？
‫Tab我完成的工作给我带来了一些问题｡
‫所以我们得在R2得分上得分｡
‫是的, 我知道
‫相信你的直觉, 你会成功的｡
‫这就是我们要改变的｡
‫与其说我们有什么东西, 不如说我们有什么东西｡
‫这是一个相当不错的函数｡
‫我不打算撒谎｡
‫照顾一些事情｡
‫试试吧, 弗雷德可能是个多余的人, 我们可以修好.
‫不过没关系｡
‫我们正试着尽快做实验｡
‫你可能会想, 哇, 我们的实验变慢了, 但是通过你自己的练习,
‫不用听我说话, 不用经历这些事情, 你就可以快速地完成实验, 你知道这是错误的,
‫不是吗？
‫这必须是元音游行的, 元音王子｡
‫真漂亮｡
‫我们要把比分还回去｡
‫好吧, 我们都做了些什么？
‫因此, 我们根据这个特定项目的要求构建了一个评估函数, 在我们的例子中,
‫是它的均方根对数误差｡
‫我会声嘶力竭地说, 如果我继续这样做, 然后我们创建了另一个小的助手函数,
‫它将做一大堆其他的指标｡
‫它将使用我们传递给它的模型做出一些预测, 然后它将在一系列不同的竞争环境中比较这些预测｡
‫关于平均绝对误差､ 均方根对数误差和决定系数｡
‫呼｡
‫因此, 这可能足以让这段视频构建我们自己的自定义求值函数｡
‫现在, 再一次, 这是你可能想为你自己的项目做的事情,
‫因为我们正在进行尽可能多的实验｡
‫有这样的评估函数是很有帮助的, 这样你就可以快速地做一大堆不同的事情,
‫而不必在每次尝试一个新模型时都要重新输入｡
‫但是...
‫让我们按下shift键, 进入马特｡
‫我们的函数被实例化了, 我们将在下一个视频中测试它们｡