‫Tenemos nuestros datos ahora en X, entrenar Y, entrenar X validación, Y validación, pero en un video anterior, evaluamos nuestro
‫modelo usando esta función de puntuación.
‫¿Qué usa la función de la escuela? Usa el coeficiente de determinación, pero si recordamos de
‫nuevo, la parte superior volverá a la parte superior solo para comprobarlo, porque escribimos esto.
‫Sabemos que la métrica de evaluación para esta competencia, por lo que para este proyecto en el
‫que estamos trabajando es un SLA o, en otras palabras, un error de registro cuadrático medio.
‫Eso no es lo mismo que el coeficiente de determinación.
‫Y si se pregunta de dónde obtuvimos esta función de evaluación, es de la evaluación general de la
‫competencia de vacas, que vimos desde el principio.
‫Pero lo comprobaremos de nuevo.
‫Evaluación.
‫Entonces, la métrica de evaluación para esta competencia es la AR y ciertamente podemos buscarla en Google para ver qué
‫es en realidad.
‫Vayamos aquí.
‫Raíz cuadrada media de Laurita.
‫¿Cuál es la diferencia entre cómo se interpreta el error cuadrático medio de la raíz?
‫Bien, tenemos algunas opciones allí.
‫Entonces, si desea leer más, esto es algo que puede buscar, pero vamos a trabajar con
‫esto en código.
‫Bajemos.
‫Quizás se pregunte por qué no hemos visto o realmente mencionado el error de registro cuadrático medio de la raíz.
‫Eso es un bocado en sí mismo.
‫Entonces, lo que podríamos hacer, tendremos que crear nuestra propia función de evaluación porque si volvemos a
‫nuestra nota clave.
‫Entonces, las métricas de clasificación y regresión trabajando en el problema de regresión aquí, esta es una de las
‫diapositivas de, creo, la sección de préstamos.
‫Tenemos un error absoluto principal.
‫Quiero decir, error al cuadrado, MSI, OK, error cuadrático medio de la raíz.
‫Pero a esto le falta el componente de registro.
‫Veamos si podemos conseguir eso a través de Escalon.
‫Así que volveremos aquí.
‫Lo que podríamos hacer es construir nuestro propio edificio y una función de evaluación.
‫Ahora bien, esto es algo que puede tener que hacer dependiendo del proyecto en el que esté trabajando.
‫Derecha.
‫Entonces, si estamos trabajando en esta competencia de cable y dicen que por alguna razón tenemos que usar
‫esta métrica, ¿quién sabe?
‫Las personas que publicaron este desafío pueden necesitarlo.
‫Es posible que hayan decidido que esta es su mejor métrica de evaluación.
‫Dependiendo del proyecto en el que esté trabajando, es posible que deba encontrar una función de evaluación que se adapte
‫mejor a su caso de uso.
‫Entonces, lo que vamos a hacer es crear una función de valoración porque vamos a ejecutar múltiples experimentos,
‫queremos alimentar múltiples modelos de aprendizaje automático diferentes y evaluarlos.
‫Es por eso que lo vamos a construir en una función para que podamos usar esta funcionalidad varias veces sin tener que
‫repetirnos, porque somos un poco perezosos cuando se trata de escribir todo este código, ¿sabes?
‫Solo quiero experimentar cada vez más y crear una función de valoración.
‫La competencia utiliza inmensamente Loewer raíz, medio y cuadrado.
‫Entonces podemos ir de Skyline, Dot, Matrix, te lo puedo decir.
‫Entonces aprendo.
‫Puede ir a las métricas de evaluación de Escalon, pero podemos revisar aquí, podemos echar un vistazo a algunas
‫métricas de evaluación, error de registro cuadrático medio.
‫Bien, entonces podríamos usar eso.
‫Quiero decir, error de registro al cuadrado, pero vamos a tener que agregar nuestro propio fragmento, porque esta no es
‫la raíz al cuadrado medio más largo.
‫Entonces, lo que podríamos hacer es que se lleven este.
‫Podemos importar eso.
‫Vamos a hacer eso.
‫Entonces, de las métricas aprendidas de České, importe el error de registro cuadrado principal y, por el contrario, significaría un error absoluto.
‫Hace predicciones en todos los ejemplos y luego resta sus predicciones de sus valores reales y toma
‫el promedio.
‫Ese es un error absoluto.
‫Entonces, ¿cuánto en promedio es su predicción del precio de venta real?
‫Pero el error logarítmico principal al cuadrado tiene más que ver con la relación y, en la mayoría de los casos, con problemas de regresión.
‫Derecha.
‫Si te gusta.
‫Diez dólares de descuento en algo así.
‫Entonces, si tuviéramos diez dólares de descuento, esta predicción del precio de venta realmente no importaría.
‫Pero si tuviéramos un 10 por ciento de descuento, sería bastante malo.
‫¿Derecha?
‫No desea ser más del 10 por ciento de cualquier valor que inserte algo.
‫Podría ser el 20 por ciento, podría ser el 30 por ciento.
‫Pero esa es la diferencia entre estos dos, ¿verdad?
‫Cada vez que veas absoluta.
‫Piense en ello como un descuento de diez dólares y cada vez que vea como un cuadrado o una especie de registro o piense
‫en ello como la proporción.
‫Entonces, con un 10 por ciento de descuento, es cuando estos dos realmente pueden compararlos entre sí.
‫Pero tenemos un poco más de eso en la diapositiva.
‫Es posible que desee tomar una captura de pantalla de eso.
‫Esa es bastante buena, pero todo estará en la diapositiva.
‫Puedes comprobarlo más tarde.
‫Queremos crear una función de evaluación.
‫Tenemos un error de registro al cuadrado principal.
‫Entonces, ¿cómo convertiríamos eso en logaritmo de raíz cuadrada media?
‫Así que probémoslo.
‫Así que quizás vayamos aquí.
‫No quiero escribir root significa que es demasiado r.
‫S Emslie root mean.
‫Squared Laguerre, hermoso, y eso solo puede tomar y prueba y por qué el desfile tomará
‫las mismas entradas que mis funciones de aprendizaje de Saikat para ver cómo esto se cumple, por qué leerlo podría ser cierto.
‫Podría ser una prueba.
‫Realmente no importa por qué realizar la prueba.
‫Y luego vamos aquí, dejaremos un poco de doctor para nosotros.
‫Calcula el
‫error de registro cuadrático medio de la raíz.
‫Entre predicciones y verdaderas etiquetas verdaderas, maravilloso, y luego regresamos myco, lo cual es agradable y simple, podemos usar
‫cada raíz cuadrada del error de registro cuadrático medio.
‫Tendrá que pasar esto a los valores de prueba y las predicciones a logorrea al cuadrado medio.
‫En realidad, eso es bastante fácil.
‫Lo que estamos haciendo aquí, estamos sacando la raíz cuadrada.
‫Entonces.
‫Derecha.
‫Entonces, el componente raíz del error logarítmico al cuadrado principal, el logorrea al cuadrado principal entre las predicciones y las etiquetas
‫verdaderas.
‫Maravilloso.
‫Así que hemos creado nuestra propia función de evaluación que se alinea con los requisitos de Cagle, el abogado de raíz
‫cuadrada media.
‫De acuerdo, y probablemente queramos verificar algunas cosas más, como que queremos crear una función de evaluación para verificar algunas cosas al
‫mismo tiempo para no tener que seguir llamando a algo como esto.
‫Entonces, creemos una función para evaluar el modelo en algunos niveles diferentes.
‫De nuevo, la evaluación es tan importante como la construcción del modelo real.
‫Entonces vamos a escuchar el modelo de puntajes de programas, así que lo aprobaremos.
‫Nuestro modelo.
‫Haremos algunas predicciones sobre los datos de entrenamiento, algunos modelos no predicen.
‫Así que evaluaremos cómo le fue a nuestro modelo en el tren X de datos de entrenamiento y luego evaluaremos cómo le fue a nuestro
‫modelo en el modelo de datos de validación que no predice.
‫Lo pasaremos x validación aquí si nuestro modelo está funcionando mejor en el conjunto de datos de validación que nos está
‫insinuando que nuestro modelo está sobreajustado.
‫Entonces, entre el entrenamiento y la validación, generalmente, debido a que nuestro conjunto de validación solo tiene 12000 ejemplos y
‫no estamos entrenando nuestro modelo en él, querrá ver métricas un poco peores en el conjunto de validación,
‫invirtiendo el conjunto de entrenamiento.
‫Así que saldremos iguales.
‫Tal vez le devolvamos algún tipo de diccionario.
‫Si.
‫El entrenamiento y me refiero, error absoluto.
‫Vamos a optar por el error absoluto medio de autocompletado de Kitab.
‫Sí, puedo.
‫Por qué entrenar.
‫Así que recuerde, solo estamos comparando el tren por qué.
‫Así que este es el error absoluto medio de entrenamiento en las etiquetas de entrenamiento versus las predicciones de entrenamiento y
‫hermoso.
‫Vamos a ser válidos en eso.
‫Entonces, nuevamente, esperaría que este valor válido sea un poco peor y el entrenamiento va a ser ¿por qué válido?
‫Y esto va a ser valproato.
‫Y luego vamos a entrenar y XLE para el error cuadrático medio.
‫Y podemos hacer esto usando nuestra pequeña función elegante que acabamos de crear aquí.
‫Esto es emocionante al escribir nuestras propias funciones de evaluación, tal vez sea una solicitud de extracción, potencial
‫para psicodélico.
‫Me pregunto por qué no tienen el error de registro cuadrático medio de la raíz.
‫Quizás no sea tan popular.
‫O tal vez puedas crearlo fácilmente tú mismo así.
‫¿Es eso correcto?
‫¿Por qué entrenar cerebros?
‫Estoy hablando demasiado.
‫No hables.
‫Y la servilleta de Colgate.
‫Puedes hacer lo que quieras.
‫Aquí vamos.
‫Aquí FSLIC, excepto que no subestime su modelo de aprendizaje automático.
‫Eso es lo único que no puedes hacer.
‫Todo el mundo ama un buen modelo, pero todo el mundo ama aún más un modelo de aprendizaje automático bien evaluado.
‫Y finalmente, por si acaso, ya que estamos aquí, hagamos el puntaje predeterminado y lo importaremos.
‫Probablemente sea un poco mejor intentar anotar.
‫¿Por qué esta pestaña no funciona? El autocompletar me está dando algunos problemas, por lo que debemos preguntar solo en
‫una puntuación AA2.
‫Sí, confía en tu instinto, Daniel.
‫Vamos.
‫Están a la escuela.
‫Entonces eso es todo lo que estamos cambiando allí.
‫En lugar de volver a calcular, algo es importante.
‫Ahora, esta es una función bastante decente, no voy a mentir.
‫Se encarga de algunas cosas y probablemente podríamos arreglar alguna redundancia.
‫Pero eso es correcto.
‫Intentamos experimentar lo más rápido posible.
‫Puede que estés pensando en que los experimentos se están ralentizando, pero con tu propia práctica, sin
‫tener que escucharme hablar y pasar por este tipo de cosas, estarás acelerando los experimentos.
‫Usted.
‫No, eso está mal, ¿no?
‫Esto tiene que ser Valpreda, es hermoso y vamos a devolver las puntuaciones.
‫Bien, entonces, ¿qué hemos hecho aquí?
‫Así que hemos creado una función de evaluación de acuerdo con lo que se requiere para este proyecto en particular.
‫Y en nuestro caso, es la raíz cuadrada media.
‫Noguera Me voy a poner ronco diciendo que si sigo haciéndolo y luego hemos creado otra pequeña función auxiliar
‫que va a hacer un montón de otras métricas, va a hacer algunas predicciones usando un
‫modelo al que se lo pasamos.
‫Y luego comparará esas predicciones en un montón de campos de juego diferentes
‫en el error absoluto principal, en la raíz del error logarítmico cuadrático medio y en el coeficiente de determinación.
‫Así que eso es realmente suficiente para este video que crea nuestras propias funciones de evaluación personalizadas.
‫Ahora, nuevamente, esto es algo que quizás desee hacer para sus propios proyectos, porque estamos ejecutando tantos
‫experimentos como sea posible.
‫Es útil tener funciones de evaluación como esta para que pueda hacer rápidamente un montón de cosas diferentes en
‫lugar de tener que volver a escribir esto cada vez que probamos un nuevo modelo.
‫Pero.
‫Cambiemos un intermezzo, nuestras funciones son instanciadas y vamos a intentar probarlas en el
‫siguiente video.