‫เราได้ข้อมูลของเราแล้วใน X train y, การตรวจสอบ x ของเทรน, การตรวจสอบ y
‫แต่ในวิดีโอก่อนหน้านี้ เราประเมินแบบจำลองของเราโดยใช้ฟังก์ชันคะแนน
‫ฟังก์ชั่นโรงเรียนใช้อะไร?
‫มันใช้สัมประสิทธิ์ความมุ่งมั่น แต่ถ้าเราจำแบ็คอัพข้างบนได้ เราจะกลับไปข้างบนทันที
‫เพียงเพื่อตรวจสอบเพราะเราเขียนไว้
‫เรารู้ว่าการวัดผลสำหรับการแข่งขันครั้งนี้ ดังนั้นสำหรับโครงการนี้ที่เรากำลังดำเนินการอยู่จึงมีจำนวนมากหรือกล่าวอีกนัยหนึ่งว่า
‫root หมายถึงข้อผิดพลาดของบันทึกกำลังสอง
‫นั่นไม่เหมือนกับสัมประสิทธิ์การกำหนด
‫และถ้าคุณสงสัยว่าเราได้ฟังก์ชันการประเมินนี้มาจากไหน มาจากการประเมินภาพรวมการแข่งขัน
‫ซึ่งเราเห็นในตอนเริ่มต้น แต่เราจะตรวจสอบอีกครั้ง
‫การประเมิน.
‫ดังนั้น ตัวชี้วัดการประเมินสำหรับการแข่งขันนี้คือความยาวของแขน
‫เราสามารถ Google เพื่อดูว่ามันคืออะไร
‫ไปที่นี่กันเถอะ
‫รูทหมายถึงข้อผิดพลาดของบันทึกกำลังสอง
‫อะไรคือความแตกต่างระหว่างคุณตีความข้อผิดพลาดลอการิทึมค่าเฉลี่ยของรูทหมายถึงอะไร
‫เอาล่ะเรามีตัวเลือกบางอย่างที่นั่น
‫ดังนั้นหากคุณต้องการอ่านเพิ่มเติม นี่คือสิ่งที่คุณสามารถค้นหาได้
‫แต่เรากำลังดำเนินการผ่านสิ่งนี้ในโค้ด
‫ไปลงกันเถอะ
‫อาจเป็นเรื่องที่น่าสงสัย เรายังไม่เห็นข้อผิดพลาดของบันทึกค่าเฉลี่ยของรูทที่กล่าวถึงจริงๆ ทั้งหมด
‫นั่นเป็นบิตของคำในตัวเอง
‫สิ่งที่เราอาจทำ เราจะต้องสร้างฟังก์ชันการประเมินของเราเอง เพราะถ้าเรากลับมาที่ประเด็นสำคัญของเรา
‫ดังนั้นเมตริกการจำแนกประเภทและการถดถอย เรากำลังแก้ไขปัญหาการถดถอยที่นี่
‫นี่เป็นหนึ่งในสไลด์จากฉันคิดว่ามีส่วนที่เป็นพายุหมุน
‫เรามีข้อผิดพลาดหลัก ข้อผิดพลาดแน่นอน OC หมายถึงข้อผิดพลาดกำลังสอง, MSI, OC root หมายถึงข้อผิดพลาดกำลังสอง
‫แต่สิ่งนี้ไม่มีองค์ประกอบบันทึก
‫ลองดูว่าเราเข้าไปผ่านไซโคลน src ได้ไหม
‫ดังนั้นเราจะกลับไปที่นี่
‫สิ่งที่เราสามารถทำได้คือสร้างของเราเอง
‫ดังนั้นการสร้างและฟังก์ชั่นการประเมิน
‫นี่คือสิ่งที่คุณอาจต้องทำ ขึ้นอยู่กับโปรเจ็กต์ที่คุณกำลังดำเนินการอยู่ ใช่ไหม
‫ดังนั้นถ้าเรากำลังทำการแข่งขันเคเบิลนี้ และพวกเขาบอกว่าด้วยเหตุผลบางอย่าง เราต้องใช้เมตริกนี้
‫ใครจะรู้?
‫ผู้ที่โพสต์คำท้านี้อาจต้องการสิ่งนี้
‫พวกเขาอาจตัดสินใจว่านี่คือตัวชี้วัดการประเมินที่ดีที่สุดของพวกเขา
‫คุณอาจต้องค้นหาฟังก์ชันการประเมินที่เหมาะสมกับกรณีการใช้งานของคุณมากที่สุด ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับโครงการที่คุณกำลังดำเนินการอยู่
‫สิ่งที่เราจะทำคือสร้างฟังก์ชันการประเมินค่า เนื่องจากเราจะทำการทดลองหลายครั้ง
‫เราต้องการปรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องหลายๆ แบบให้เหมาะสมและประเมินผล
‫นั่นเป็นเหตุผลที่เราจะสร้างมันเป็นฟังก์ชั่นเพื่อให้เราสามารถใช้ฟังก์ชั่นนี้ได้หลายครั้งโดยไม่ต้องทำซ้ำเพราะเราค่อนข้างขี้เกียจในการเขียนโค้ดทั้งหมดนี้
‫รู้ไหม?
‫ฉันแค่ต้องการทดลองมากขึ้นเรื่อยๆ และสร้างฟังก์ชันการประเมินค่า
‫การแข่งขันใช้ SLA ข้อผิดพลาดบันทึกค่าเฉลี่ยรูทเพื่อให้เราสามารถเปลี่ยนจากสเกลาร์และเมทริกซ์ได้
‫และฉันสามารถบอกคุณได้ การเรียนรู้ทางจิต คุณสามารถไปที่ SRC เรียนรู้เมทริกซ์การประเมิน แต่เราสามารถผ่านที่นี่ เราสามารถดูที่เมตริกการประเมิน
‫ค่าเฉลี่ยกำลังสอง บันทึกข้อผิดพลาด
‫ตกลง.
‫เราจึงอาจใช้สิ่งนั้น
‫ยุคบันทึกกำลังสองหลัก แต่เราจะต้องเพิ่มส่วนเล็ก ๆ ของเราเองเข้าไปเพราะนี่ไม่ใช่ข้อผิดพลาดของบันทึกค่าเฉลี่ยรูท
‫สิ่งที่เราทำได้คือเราอาจเอาอันนี้
‫เราสามารถนำเข้าสิ่งนั้นได้
‫มาทำกัน
‫ดังนั้นจาก SQL Learned Metrics ให้นำเข้าข้อผิดพลาดของบันทึกกำลังสองหลักและสำหรับสิ่งนี้จะหมายถึงข้อผิดพลาดแบบสัมบูรณ์
‫คุณทำการคาดคะเนจากตัวอย่างทั้งหมด แล้วลบการคาดคะเนของคุณจากค่าจริงแล้วนำค่าเฉลี่ยมา
‫นั่นเป็นข้อผิดพลาดแบบสัมบูรณ์เฉลี่ย
‫โดยเฉลี่ยแล้วการคาดการณ์ของคุณจากราคาขายจริงเป็นเท่าไหร่?
‫แต่ข้อผิดพลาดของล็อกกำลังสองหลักนั้นเกี่ยวข้องกับอัตราส่วนมากกว่า และส่วนใหญ่มักมีปัญหาการถดถอยใช่ไหม
‫ถ้าคุณชอบส่วนลด $ 10 บางอย่างเช่น
‫ดังนั้นหากเราลดราคา 10 เหรียญจากการคาดคะเนราคาขายนี้คงไม่สำคัญ
‫แต่ถ้าเราลด 10% ก็คงแย่ใช่มั้ยล่ะ?
‫ไม่อยากลดราคาเกิน 10%
‫ค่าอะไรก็ใส่เข้าไป
‫อาจเป็น 20%
‫อาจเป็น 30%
‫แต่นั่นเป็นความแตกต่างระหว่างสองคนนี้ใช่ไหม
‫ทุกครั้งที่คุณเห็นว่ามันเป็นส่วนลด $10 และทุกครั้งที่คุณเห็นว่าเหมือนกำลังสองหรือล็อกบางประเภท
‫หรือคิดว่าเป็นอัตราส่วน
‫ด้วยส่วนลด 10% นั่นคือเมื่อทั้งสองคุณสามารถเปรียบเทียบกันได้
‫แต่เรามีอะไรมากกว่านั้นเล็กน้อยในสไลด์
‫คุณอาจต้องการจับภาพหน้าจอของสิ่งนั้น
‫นั่นเป็นสิ่งที่ดีทีเดียว
‫แต่ทั้งหมดนี้จะอยู่ในสไลด์ที่คุณสามารถดูได้ในภายหลัง
‫เราต้องการสร้างฟังก์ชันการประเมิน
‫เรามีข้อผิดพลาดของบันทึกกำลังสองหลัก
‫แล้วเราจะแปลงมันเป็นข้อผิดพลาดบันทึกค่าเฉลี่ยรูทได้อย่างไร
‫เลยลองทำดู
‫บางทีเราไปที่นี่
‫ฉันไม่ต้องการพิมพ์ค่าเฉลี่ยรูต
‫นะ นั่นมันมากเกินไปแล้ว
‫Ah se mess l e root หมายถึง
‫ข้อผิดพลาดของบันทึกกำลังสอง
‫สวยงาม.
‫และนั่นก็ใช้เหตุผลได้ว่าทำไมถึงต้องทดสอบ และทำไมมันต้องใช้อินพุตเดียวกันกับฟังก์ชันการเรียนรู้กายสิทธิ์ของฉัน
‫ดูว่าสิ่งนี้เป็นจริงได้อย่างไร เหตุใดการอ่านจึงเป็นจริง อาจเป็นได้ว่าทำไมการทดสอบไม่สำคัญจริงๆ ว่าทำไมจึงทดสอบ จากนั้นเราไปที่นี่
‫เราจะทิ้ง docstring เล็กน้อยไว้สำหรับตัวเราเอง
‫คำนวณอัตราข้อผิดพลาดล็อกกำลังสองหลัก
‫ระหว่างคำทำนายและป้ายชื่อจริง
‫มหัศจรรย์.
‫แล้วเราก็อาจจะกลับไป
‫แค่สวยและเรียบง่าย
‫เราก็แค่ใช้สแควร์รูทของค่าคลาดเคลื่อนของบันทึกกำลังสองเฉลี่ย
‫เราจะต้องส่งต่อไปยังค่าทดสอบและการคาดคะเนเพื่อหมายถึงข้อผิดพลาดของบันทึกกำลังสอง
‫ที่จริงค่อนข้างง่าย
‫สิ่งที่เราทำตรงนี้, เรากำลังหาสแควร์รูท
‫ถูกต้อง
‫ดังนั้นองค์ประกอบรูทของข้อผิดพลาดล็อกกำลังสองหลัก ข้อผิดพลาดล็อกกำลังสองหลักระหว่างการคาดการณ์และป้ายกำกับจริง
‫มหัศจรรย์.
‫ดังนั้นเราจึงได้สร้างฟังก์ชันการประเมินของเราเองที่สอดคล้องกับข้อกำหนดของคาร์กิลล์ ค่าความผิดพลาดของบันทึกค่าเฉลี่ยรูทกำลังสอง
‫และเราอาจต้องการตรวจสอบอีกสองสามอย่าง เช่น เราต้องการสร้างฟังก์ชันการประเมินเพื่อตรวจสอบบางสิ่งพร้อมๆ
‫กัน เพื่อเราจะได้ไม่ต้องเรียกอะไรแบบนี้อีก
‫มาสร้างฟังก์ชันเพื่อประเมินโมเดลในระดับต่างๆ กัน
‫อีกครั้ง การประเมินมีความสำคัญพอๆ กับการสร้างแบบจำลองจริง
‫เราจะไปที่นี่ แสดงรูปแบบคะแนน แล้วเราจะส่งต่อแบบจำลองของเรา
‫เราจะทำการคาดคะเนเกี่ยวกับข้อมูลการฝึก แบบจำลองบางตัวทำนาย
‫ดังนั้น เราจะประเมินว่าแบบจำลองของเราทำงานอย่างไรบนข้อมูลการฝึก X ฝึก จากนั้นเราจะประเมินว่าแบบจำลองของเราทำอย่างไรบนแบบจำลองข้อมูลการตรวจสอบ
‫DOT ที่คาดการณ์ เราจะส่งต่อการตรวจสอบ X ที่นี่
‫หากแบบจำลองของเราทำงานได้ดีกว่าในชุดข้อมูลการตรวจสอบ แสดงว่าแบบจำลองของเรามีการปรับมากเกินไป
‫ดังนั้น ระหว่างการฝึกอบรมและการตรวจสอบโดยทั่วไป เนื่องจากชุดการตรวจสอบความถูกต้องของเรามีตัวอย่างเพียง 12,000 ตัวอย่างเท่านั้น
‫และเราไม่ได้ฝึกโมเดลของเรากับโมเดลดังกล่าว คุณจึงต้องการดูเมตริกที่แย่กว่าเล็กน้อยในชุดการตรวจสอบความถูกต้องมากกว่าการกำหนดเวอร์ชันของชุดการฝึก
‫เราจะได้คะแนนเท่ากัน
‫บางทีเราอาจส่งคืนพจนานุกรมบางประเภท
‫ใช่.
‫ดังนั้นการฝึกอบรมอาจก. เค ค่าเฉลี่ยข้อผิดพลาดแน่นอน
‫เรากำลังจะไป
‫แทปได้ไหม.
‫ฉันจะสมบูรณ์หมายถึงอะไร
‫แอบโซลูท.
‫ใช่ ฉันฝึกได้
‫จำไว้ว่าเราแค่เปรียบเทียบรถไฟ y
‫ดังนั้นนี่คือข้อผิดพลาดของค่าเฉลี่ยการฝึกอบรมบนฉลากการฝึกอบรมเมื่อเทียบกับการคาดการณ์การฝึกอบรมและความสวยงามที่เรากำลังจะผ่านไปได้ดังนั้นคุณคาดว่า
‫MA ที่ถูกต้องนี้จะแย่ลงเล็กน้อยและการฝึกอบรมนี้จะถูกต้องและ นี่จะเป็นขนมปังเสียงสระ แล้วเราจะไปฝึกกล้ามเนื้อเพื่อหาค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองของรูต และเราสามารถทำได้โดยใช้ฟังก์ชันเล็กๆ น้อยๆ
‫ที่เราเพิ่งสร้างขึ้นที่นี่
‫นี่เป็นเรื่องที่น่าตื่นเต้น
‫เรากำลังเขียนฟังก์ชันการประเมินของเราเอง
‫บางทีนั่นอาจเป็นคำขอดึงศักยภาพของสิงโตกายสิทธิ์
‫สงสัยว่าทำไมพวกเขาถึงไม่มีข้อผิดพลาดบันทึกค่าเฉลี่ยรูท
‫อาจจะไม่ได้รับความนิยมมากนัก หรือบางทีคุณอาจสร้างมันขึ้นมาเองได้ง่ายๆ
‫ถูกต้องหรือไม่?
‫ทำไม
‫รถไฟหัวรถไฟ?
‫ฉันพูดมากเกินไป
‫อย่าพูดเป็นรหัสนะเด็กๆ
‫ไม่ ฉันล้อเล่น
‫คุณสามารถทำสิ่งที่คุณต้องการ.
‫ไปเลย.
‫ที่นี่ MSL ยกเว้น อย่าประเมินโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง
‫นั่นเป็นสิ่งเดียวที่คุณไม่ได้รับอนุญาตให้ทำ
‫ทุกคนชอบโมเดลที่ดี แต่ทุกคนชอบโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ได้รับการประเมินเป็นอย่างดีมากกว่า
‫และสุดท้าย สี่สำหรับการวัดที่ดี
‫เนื่องจากเราอยู่ที่นี่ มาทำคะแนนเริ่มต้นกัน และบางที เราอาจจะนำเข้าข้อมูลนั้น
‫ก็น่าจะดีขึ้นบ้างเหมือนกัน
‫มันคือการทำคะแนน?
‫นี่คืออะไร?
‫ทำไมสิ่งนี้ถึงใช้งานไม่ได้
‫แท็บ สิ่งที่ฉันทำคือให้ปัญหาบางอย่างแก่ฉัน
‫ดังนั้นเราต้องโค้งด้วยคะแนน R2
‫ใช่.
‫เชื่อสัญชาตญาณของคุณ แล้วคุณจะได้คะแนน
‫นั่นคือทั้งหมดที่เรากำลังเปลี่ยนแปลงที่นั่น
‫แทนที่จะทำใหม่ เราจะนำเข้ามัน
‫ตอนนี้ นี่เป็นฟังก์ชันที่ดีพอสมควร
‫จะไม่โกหก
‫ดูแลบางสิ่ง
‫ลองแล้วเฟร็ดอาจเป็นความซ้ำซ้อนบางอย่างที่เราสามารถแก้ไขได้
‫แต่ไม่เป็นไร
‫เรากำลังพยายามทดลองให้เร็วที่สุด
‫คุณอาจกำลังคิดว่า ว้าว การทดลองของเรากำลังช้าลง แต่ด้วยการฝึกฝนของคุณเอง
‫โดยไม่ต้องฟังฉันพูดและทำอะไรแบบนี้ คุณจะหวือหวาในการทดลอง คุณรู้ว่ามันผิด
‫ไม่ใช่ มัน?
‫นี่ต้องเป็นขบวนพาเหรดสระ เจ้าชายสระ
‫สวยงาม.
‫และเราจะคืนคะแนน
‫เอาล่ะเราทำอะไรที่นี่?
‫ดังนั้นเราจึงได้สร้างฟังก์ชันการประเมินซึ่งสอดคล้องกับสิ่งที่จำเป็นสำหรับโครงการนี้โดยเฉพาะ และในกรณีของเรา ค่าเฉลี่ยรากของข้อผิดพลาดบันทึกกำลังสอง
‫ฉันจะพูดแบบแหบ ๆ ว่าถ้าฉันทำต่อไป และเราได้สร้างฟังก์ชันตัวช่วยเล็กๆ น้อยๆ ขึ้นมาใหม่
‫ที่จะทำการวัดอื่นๆ ทั้งหมด
‫มันจะทำการทำนายโดยใช้แบบจำลองที่เราส่งไป จากนั้นจะเปรียบเทียบการทำนายเหล่านั้นกับสนามเด็กเล่นที่ต่างกันทั้งหมด
‫เกี่ยวกับค่าคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์เฉลี่ยบนรูทของค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนของบันทึกกำลังสองและค่าสัมประสิทธิ์การกำหนด
‫ว้าย
‫นั่นก็เพียงพอแล้วสำหรับวิดีโอนี้ที่สร้างฟังก์ชันการประเมินที่เรากำหนดเอง
‫อีกครั้ง นี่คือสิ่งที่คุณอาจต้องการทำสำหรับโครงการของคุณเอง เนื่องจากเรากำลังทำการทดสอบให้มากที่สุดเท่าที่จะมากได้
‫การมีฟังก์ชันการประเมินเช่นนี้มีประโยชน์ เพื่อให้คุณทำสิ่งต่างๆ ได้อย่างรวดเร็ว
‫แทนที่จะต้องพิมพ์ซ้ำทุกครั้งที่เราลองใช้โมเดลใหม่
‫แต่.
‫ให้กด shift และเข้าสู่ Matt
‫ดังนั้นฟังก์ชันของเราจึงถูกสร้างเป็นอินสแตนซ์และเราจะพยายามทดสอบพวกเขาในวิดีโอหน้า