‫Bây giờ chúng tôi đã có dữ liệu của mình trong X train y, train x validation, y validation.
‫Nhưng trong một video trước đó, chúng tôi đã đánh giá mô hình của mình bằng cách sử dụng hàm điểm.
‫Hàm trường học sử dụng những gì?
‫Nó sử dụng hệ số xác định, nhưng nếu chúng ta nhớ lại ngay từ đầu, chúng ta sẽ
‫quay lại ngay ở trên cùng.
‫Chỉ để kiểm tra nó, bởi vì chúng tôi đã viết ra điều này.
‫Chúng tôi biết rằng số liệu đánh giá cho cuộc thi này, vì vậy đối với dự án mà chúng tôi
‫đang thực hiện là vô cùng lớn hay nói cách khác, root có nghĩa là lỗi nhật ký bình phương.
‫Điều đó không giống như hệ số xác định.
‫Và nếu bạn đang tự hỏi chúng tôi lấy chức năng đánh giá này từ đâu, thì đó là từ đánh giá tổng quan về
‫cạnh tranh, chúng tôi đã thấy ngay từ đầu, nhưng chúng tôi sẽ chỉ kiểm tra lại.
‫Sự đánh giá.
‫Vì vậy, số liệu đánh giá cho cuộc thi này là chiều dài của cánh tay.
‫Chúng tôi có thể Google điều đó để xem nó thực sự là gì.
‫Hãy đi đây.
‫Lỗi bản ghi bình phương gốc.
‫Sự khác biệt giữa cách bạn giải thích sai số logarit bình phương có nghĩa là gì?
‫Được rồi, vì vậy chúng tôi có một vài lựa chọn hợp lý ở đó.
‫Vì vậy, nếu bạn muốn đọc thêm, đây là những thứ bạn có thể tra cứu.
‫Nhưng chúng tôi sẽ giải quyết vấn đề này bằng mã.
‫Nào chúng ta cùng đi xuống.
‫Nó có thể tự hỏi, chúng tôi đã không thấy tất cả các lỗi đăng nhập bình phương gốc có nghĩa là thực sự được đề cập.
‫Đó là một chút của bản thân nó.
‫Vì vậy, những gì chúng tôi có thể làm, chúng tôi sẽ phải tạo chức năng đánh giá của riêng mình bởi vì nếu chúng tôi quay
‫lại bài phát biểu chính của mình, vì vậy các chỉ số phân loại và hồi quy, chúng tôi đang giải quyết vấn đề hồi quy ở đây.
‫Đây là một trong những slide mà tôi nghĩ có phần lốc xoáy.
‫Chúng tôi đã gặp lỗi chính, lỗi tuyệt đối lỗi bình phương OC, MSI, lỗi bình phương gốc OC.
‫Nhưng điều này bị thiếu thành phần nhật ký.
‫Hãy xem liệu chúng ta có thể lấy được điều đó thông qua src cyclone hay không.
‫Vì vậy, chúng ta sẽ quay lại đây.
‫Những gì chúng tôi có thể làm là xây dựng của riêng chúng tôi.
‫Vì vậy, xây dựng và một chức năng đánh giá.
‫Bây giờ đây là một cái gì đó bạn có thể phải làm tùy thuộc vào dự án bạn đang làm, phải không?
‫Vì vậy, nếu chúng tôi đang làm việc trong cuộc cạnh tranh cáp này và họ nói rằng vì lý do nào đó chúng tôi phải sử dụng
‫số liệu này, ai biết được?
‫Những người đã đăng thử thách này có thể yêu cầu điều này.
‫Họ có thể đã quyết định rằng đây là thước đo đánh giá tốt nhất của họ.
‫Tùy thuộc vào dự án bạn đang thực hiện, bạn có thể phải tìm một chức năng đánh giá phù hợp nhất
‫với trường hợp sử dụng của bạn.
‫Và vì vậy những gì chúng tôi sẽ làm là tạo một hàm định giá vì chúng tôi sẽ chạy nhiều thử
‫nghiệm.
‫Chúng tôi muốn phù hợp với nhiều mô hình học máy khác nhau và đánh giá chúng.
‫Đó là lý do tại sao chúng tôi sẽ xây dựng nó thành một hàm để chúng tôi có thể sử dụng chức năng này nhiều lần
‫mà không cần phải lặp lại vì chúng tôi khá lười khi viết tất cả mã này, bạn biết không?
‫Tôi chỉ muốn thử nghiệm nhiều hơn và nhiều hơn nữa và tạo ra một chức năng định giá.
‫Cuộc thi sử dụng SLA lỗi nhật ký bình phương gốc để chúng ta có thể đi từ vô hướng và ma trận.
‫Và tôi có thể nói với bạn học ngoại cảm, bạn có thể vào SRC, tìm hiểu ma trận đánh giá, nhưng chúng ta có thể xem qua đây, chúng ta
‫có thể xem một số chỉ số đánh giá, trung bình bình phương, lỗi nhật ký.
‫Được chứ.
‫Vì vậy, chúng tôi có thể sử dụng điều đó.
‫Kỷ nguyên nhật ký bình phương chính, nhưng chúng tôi sẽ phải thêm phần nhỏ của riêng mình vào đó vì đây không phải
‫là lỗi nhật ký bình phương gốc.
‫Vì vậy, những gì chúng tôi có thể làm là chúng tôi có thể lấy cái này.
‫Chúng tôi có thể nhập khẩu đó.
‫Hãy làm điều đó.
‫Vì vậy, từ các Chỉ số đã học về SQL, nhập lỗi nhật ký bình phương chính và đối với cái quái của nó sẽ có nghĩa là lỗi tuyệt
‫đối.
‫Bạn đưa ra dự đoán cho tất cả các ví dụ và sau đó bạn trừ các dự đoán của mình khỏi các giá trị thực tế và lấy
‫giá trị trung bình.
‫Đó là sai số tuyệt đối trung bình.
‫Vậy dự đoán của bạn trung bình là bao nhiêu so với giá bán thực tế?
‫Nhưng lỗi nhật ký bình phương chính liên quan nhiều hơn đến tỷ lệ và thường xảy ra với các vấn đề hồi quy, đúng
‫không.
‫Nếu bạn muốn giảm 10 đô la một cái gì đó như thế nào.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi giảm giá 10 đô la thì dự đoán giá bán này sẽ không thực sự quan trọng.
‫Nhưng nếu chúng tôi giảm giá 10%, điều đó sẽ khá tệ, phải không?
‫Bạn không muốn được giảm giá hơn 10%.
‫Bất cứ giá trị nào chèn một cái gì đó.
‫Nó có thể là 20%.
‫Nó có thể là 30%.
‫Nhưng đó là sự khác biệt giữa hai điều này, phải không?
‫Bất kỳ lúc nào bạn thấy tuyệt đối hãy nghĩ về nó như là giảm 10 đô la và bất kỳ lúc nào bạn thấy nó giống như bình phương hoặc
‫một số loại nhật ký hoặc nghĩ về nó như tỷ lệ.
‫Vì vậy, được giảm giá 10%, đó là lúc bạn thực sự có thể so sánh chúng với nhau.
‫Nhưng chúng tôi có thêm một chút về điều đó trong slide.
‫Bạn có thể muốn chụp ảnh màn hình của nó.
‫Đó là một trong những khá tốt.
‫Nhưng tất cả điều này sẽ có trong các slide mà bạn có thể kiểm tra sau.
‫Chúng tôi muốn tạo một chức năng đánh giá.
‫Chúng tôi có lỗi nhật ký bình phương chính.
‫Vì vậy, làm thế nào chúng ta sẽ biến điều đó thành lỗi bản ghi bình phương gốc.
‫Vì vậy, chúng ta hãy thử nó ra.
‫Vì vậy, có lẽ chúng ta đi đây.
‫Tôi không muốn loại bỏ ý nghĩa gốc.
‫Không, quá nhiều.
‫Ah se lộn xộn tôi có nghĩa là gốc rễ.
‫Lỗi nhật ký bình phương.
‫Xinh đẹp.
‫Và điều đó chỉ có thể lấy lý do tại sao kiểm tra và tại sao nó sẽ lấy các yếu tố đầu vào giống như chức năng học ngoại cảm của tôi.
‫Vì vậy, hãy xem điều này đúng như thế nào tại sao đọc nó có thể là y đúng nó có thể là lý do tại sao kiểm tra không thực sự quan trọng tại sao lại kiểm tra và sau
‫đó chúng ta tiếp tục ở đây, chúng ta sẽ để lại một chuỗi tài liệu nhỏ cho chính mình.
‫Tính toán tỷ
‫lệ lỗi nhật ký bình phương chính.
‫Giữa dự đoán và đúng, nhãn đúng.
‫Tuyệt vời.
‫Và sau đó chúng ta có thể quay trở lại.
‫Chỉ cần đẹp và đơn giản.
‫Chúng ta chỉ có thể sử dụng căn bậc hai của lỗi nhật ký bình phương trung bình.
‫Chúng tôi sẽ phải chuyển điều này cho các giá trị thử nghiệm và các dự đoán để có nghĩa là lỗi nhật ký bình phương.
‫Điều đó thực sự khá dễ dàng.
‫Những gì chúng tôi đang làm ở đây, chúng tôi đang lấy căn bậc hai.
‫Quá đúng.
‫Vì vậy, thành phần gốc của lỗi nhật ký bình phương chính, lỗi nhật ký bình phương chính giữa các dự đoán và
‫nhãn đúng.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, chúng tôi đã tạo chức năng đánh giá của riêng mình phù hợp với các yêu cầu của Cargill, lỗi nhật ký
‫bình phương gốc.
‫Và chúng ta có thể muốn kiểm tra thêm một vài thứ như muốn tạo một hàm đánh giá để kiểm tra một vài thứ
‫cùng lúc để chúng ta không phải tiếp tục gọi những thứ như thế này.
‫Vì vậy, hãy tạo một hàm để đánh giá mô hình ở một vài cấp độ khác nhau.
‫Vì vậy, một lần nữa, đánh giá cũng quan trọng như việc xây dựng mô hình thực tế.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ đến đây, hiển thị mô hình điểm số, vì vậy chúng tôi sẽ chuyển nó vào mô hình của chúng tôi.
‫Chúng tôi sẽ đưa ra một số dự đoán về dữ liệu đào tạo, một số mô hình dự đoán.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ đánh giá mô hình của chúng tôi đã hoạt động như thế nào trên huấn luyện X dữ liệu đào tạo và sau đó chúng tôi sẽ đánh giá mô hình của
‫chúng tôi đã hoạt động như thế nào trên mô hình dữ liệu xác thực mà DOT dự đoán, chúng tôi sẽ chuyển nó xác thực X ở đây.
‫Nếu mô hình của chúng tôi hoạt động tốt hơn trên tập dữ liệu xác thực, thì điều đó ám chỉ rằng mô hình của chúng tôi đang được
‫trang bị quá mức.
‫Vì vậy, giữa đào tạo và xác thực nói chung, bởi vì bộ xác thực của chúng tôi chỉ có 12.000 ví dụ và chúng tôi không đào
‫tạo mô hình của mình về nó, bạn sẽ muốn thấy các chỉ số tồi hơn một chút trên bộ xác thực so với việc
‫lập phiên bản bộ đào tạo.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ có điểm số bằng nhau.
‫Có lẽ chúng tôi sẽ trả lại một từ điển nào đó.
‫Ừ.
‫Vì vậy, đào tạo có thể a. k. một sai số tuyệt đối trung bình.
‫Chúng ta sẽ đi.
‫Tôi có thể tab.
‫Tôi sẽ hoàn thành nghĩa là gì.
‫Tuyệt đối.
‫Vâng, tôi có thể đào tạo.
‫Vì vậy, hãy nhớ rằng chúng ta chỉ đang so sánh chuyến tàu y.
‫Vì vậy, đây là sai số tuyệt đối trung bình đào tạo trên nhãn đào tạo so với dự đoán đào
‫tạo và đẹp là chúng ta sẽ có hiệu lực có thể một lần nữa, vì vậy bạn có thể mong đợi MA hợp lệ này sẽ kém hơn một
‫chút và đào tạo này sẽ là y hợp lệ và đây sẽ là bánh mì nguyên âm và sau đó chúng ta sẽ luyện tập
‫cơ cho lỗi bình phương trung bình gốc và chúng ta có thể làm điều này bằng cách sử dụng chức năng nhỏ lạ mắt mà chúng ta
‫vừa tạo ở đây.
‫Thật là thú vị.
‫Chúng tôi đang viết các chức năng đánh giá của riêng mình.
‫Có lẽ đó là một tiềm năng yêu cầu kéo đối với sư tử ngoại cảm.
‫Tự hỏi tại sao họ không có lỗi bản ghi bình phương gốc.
‫Có thể nó không phổ biến như vậy, hoặc có thể bạn có thể dễ dàng tự mình tạo ra nó như vậy.
‫Đúng không?
‫Tại sao?
‫Đầu tàu, đầu tàu?
‫Tôi đang nói quá nhiều.
‫Đừng nói chuyện bằng mật mã, bọn trẻ.
‫Không, tôi đùa thôi.
‫Bạn có thể làm bất cứ điều gì bạn muốn.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Ở đây, MSL, ngoại trừ việc không đánh giá các mô hình học máy của bạn.
‫Đó là điều duy nhất bạn không được phép làm.
‫Mọi người đều yêu thích một mô hình tốt, nhưng mọi người còn yêu thích một mô hình học máy được đánh giá tốt hơn nữa.
‫Và cuối cùng, bốn cho thước đo tốt.
‫Vì chúng ta đang ở đây, hãy làm theo số điểm mặc định và ồ, có thể chúng ta chỉ nhập điểm đó.
‫Điều đó có lẽ cũng tốt hơn một chút.
‫Là nó để ghi bàn?
‫Cái này là cái gì?
‫Tại sao cái này không hoạt động?
‫Tab Những gì tôi hoàn thành đưa ra cho tôi một số vấn đề.
‫Vì vậy, chúng ta phải dựa trên điểm số R2.
‫Ừ.
‫Hãy tin vào bản năng của bạn và bạn sẽ ghi bàn.
‫Vì vậy, đó là tất cả những gì chúng tôi đang thay đổi ở đó.
‫Thay vì là một cái gì đó, chúng tôi sẽ chỉ nhập nó.
‫Bây giờ, đây là chức năng khá tốt.
‫Sẽ không nói dối.
‫Cần quan tâm đến một số thứ.
‫Hãy thử và Fred có thể là một số điểm dư thừa mà chúng tôi có thể sửa chữa.
‫Nhưng không sao đâu.
‫Chúng tôi đang cố gắng thử nghiệm càng nhanh càng tốt.
‫Bạn có thể đang nghĩ, ồ, các thí nghiệm của chúng ta đang chậm lại, nhưng với sự thực hành của
‫chính bạn, không cần phải nghe tôi nói và làm những việc như thế này, bạn sẽ thích thú với các
‫thí nghiệm, bạn biết đó là sai, isn ' t nó?
‫Đây cần phải là nguyên âm diễu hành, hoàng tử nguyên âm.
‫Xinh đẹp.
‫Và chúng tôi sẽ trả lại điểm số.
‫Được rồi, vậy chúng ta đã làm gì ở đây?
‫Vì vậy, chúng tôi đã xây dựng một hàm đánh giá phù hợp với những gì cần thiết cho dự án cụ thể này và trong trường hợp của chúng
‫tôi, lỗi nhật ký bình phương gốc của nó.
‫Tôi sẽ khản cả cổ khi nói rằng nếu tôi tiếp tục làm điều đó và sau đó chúng tôi đã tạo ra một chức năng trợ giúp nhỏ
‫khác sẽ thực hiện một loạt các chỉ số khác.
‫Nó sẽ đưa ra một số dự đoán bằng cách sử dụng một mô hình mà chúng tôi chuyển cho nó, và sau đó nó sẽ so
‫sánh những dự đoán đó trên một loạt các sân chơi khác nhau.
‫Về sai số tuyệt đối trung bình trên sai số log bình phương trung bình gốc và trên hệ số xác định.
‫Chà.
‫Vì vậy, có lẽ là đủ cho một video này xây dựng các chức năng đánh giá tùy chỉnh của riêng chúng tôi.
‫Bây giờ, một lần nữa, đây là điều bạn có thể muốn làm cho các dự án của riêng mình vì chúng tôi
‫đang chạy nhiều thử nghiệm nhất có thể.
‫Sẽ rất hữu ích nếu có các chức năng đánh giá như thế này để bạn có thể nhanh chóng thực hiện nhiều
‫việc khác nhau thay vì phải gõ lại điều này mỗi khi chúng tôi thử một mô hình mới.
‫Nhưng mà.
‫Hãy nhấn shift và vào Matt.
‫Vì vậy, các chức năng của chúng tôi được khởi tạo và chúng tôi sẽ thử và kiểm tra chúng trong video tiếp theo.