‫تمام.
‫مرحبًا بعودتك.
‫دعنا الآن ندخل في بعض مقاييس تقييم نموذج الانحدار.
‫لذا ضع عنوانًا جديدًا هنا.
‫4. 2. 2 مقاييس تقييم نموذج الانحدار.
‫ومرة أخرى ، يمكننا الخوض في مقاييس تقييم النموذج والتوثيق ومعرفة ما يوجد هناك.
‫لذا إذا صعدنا إلى هنا ، فلدينا نموذج تقييم.
‫لدينا مجموعة كاملة من مقاييس التقييم المختلفة هنا.
‫هل لدينا في الواقع يقول صراحة الانحدار ، وفقدان السجل ، ومقاييس انحدار الحالة الثنائية؟
‫ها نحن ذا.
‫جميلة.
‫لذلك هذا هو اللامنهج الخاص بك ل.
‫هذا الفيديو لقراءة مقاييس الانحدار.
‫لدينا بعض من تلك التي تم تحسينها للتعامل مع حالة المخرجات المتعددة يعني خطأ جيدًا لمجرد
‫قراءة هذا الحد الأقصى للخطأ يعني الخطأ المطلق.
‫هذه كلها أنواع مختلفة من مقاييس الانحدار التي يمكنك استخدامها.
‫سنركز على عدد قليل من العوامل الرئيسية ، مثل متوسط الخطأ المطلق.
‫غالبًا ما تصادف الخطأ التربيعي الرئيسي وهو خطأ السجل التربيعي الرئيسي.
‫تمام.
‫نعم.
‫لذلك لدينا عدد قليل من الخيارات هناك.
‫هناك نوعان من النقاط.
‫هذا هو الإعداد الافتراضي كما رأينا من قبل في طريقة النقاط.
‫لذا إذا كنت ترغب في رؤية شرح لكل هذه الأمور ، يرجى مراجعة الوثائق.
‫سأشجعك على قراءته على الأقل لمعرفة القيم التي نمر بها ، لأن تقييم نموذج
‫التعلم الآلي ، مرة أخرى ، لا يقل أهمية عن تدريب النموذج والتنبؤ
‫به.
‫لكن دعنا نبدأ.
‫سنقوم بنسخ هذا وسنضغط هنا للحصول على العنوان ، وسأقوم بنسخ ذلك ، ووضعه هناك.
‫لذا دعونا نحول هذا إلى تخفيض السعر.
‫اين نحن؟
‫هناك نذهب.
‫الآحاد التي سنغطيها هي رقم واحد يمكن تربيعها.
‫الآن ، هذا رمز له ، لكنه واضح كما سمعتني من قبل.
‫منطوقة.
‫هل قمت بتهجئة هذا الحق؟
‫لا يهم.
‫هل تعرف ما أحاول تهجئته؟
‫منطوق R- التربيع أو معامل التحديد.
‫سنركز على معامل 1/1.
‫من المحتمل وجود بعض الأخطاء الإملائية هناك ، لكننا لا نركز على الأخطاء الإملائية في الوقت الحالي.
‫إذا كانت لدينا أخطاء في التعليمات البرمجية ، فسنصلح تلك الأخطاء الإملائية.
‫يمكنك إصلاحها إذا أردت ، ثم تعني خطأ تربيعي.
‫ركز على هؤلاء.
‫ولكن إذا كنت ترغب في ذلك ، فإن الامتداد الخاص بك هو قراءة هذه الوثائق والتدرب على وثيقة أخرى.
‫يكمن جمال القرض النفسي في أنهم جميعًا يستخدمون واجهات متشابهة.
‫وما هو جوهر التقييم؟
‫إنه يقارن تنبؤات نموذج بما كان يجب أن يتوقعه.
‫لذلك دعونا نستعيد نموذج التقييم أو الانحدار الخاص بنا وسنقوم ببعض التنبؤات معهم.
‫لذا من Scalar Ensemble ، لقد فعلنا هذا عدة مرات الآن سنحصل على الانحدار العشوائي للغابات ، وسنقوم بإعداد
‫بذرتنا العشوائية وسنقوم بإعداد مجموعة البيانات الخاصة بنا ، وهي x تساوي الإسكان.
‫سيؤدي انخفاض نقطة DF للإسكان إلى إزالة الهدف لأننا نريد استخدام الميزات
‫X للتنبؤ بالهدف y للإسكان ويكون Y هو الهدف.
‫سنقوم بإنشاء قسم اختبار القطار الخاص بنا.
‫هذا مجرد رمز كتبناه من قبل.
‫لذلك إذا كان هناك رمز كتبناه من قبل ، فقد ترغب في نسخه ولصقه.
‫ومع ذلك ، من الجيد أن تحصل على القليل من التدريب ، خاصة إذا كان هذا كثيرًا بالنسبة
‫لك.
‫قسّم البيانات إلى مجموعة تدريب واختبار y حتى نتمكن من تدريب نموذجنا على بيانات التدريب وتقييمه
‫على بيانات الاختبار التي لم يسبق لنموذجنا رؤيتها من قبل.
‫لذلك سنقوم بإعداد نموذجنا للغابات العشوائية المعتدية.
‫وبسبب طبيعة خوارزمية المجموعة ، سنضع مقدرات.
‫لذا فإن عدد النماذج المصغرة في مجموعتنا العشوائية ، وعدد أشجار القرار في الغابة العشوائية
‫لدينا يصل إلى 100 ، وهو الافتراضي.
‫تذكر ، Ask ، Learn يحتوي على مجموعة رائعة من الإعدادات الافتراضية للعديد من نماذج وخوارزميات التعلم الآلي
‫المدمجة.
‫فقط لأنه مستخدم على نطاق واسع ، فإن الكثير من المعلمات الافتراضية ستحصل على نتائج جيدة
‫من البداية.
‫إذا لم يفعلوا ذلك ، فيمكنك دائمًا تعديلها.
‫لذلك دعونا نجري.
‫لا ينبغي أن يستغرق هذا وقتًا طويلاً وبعد ذلك سنذهب إلى نموذج النتيجة.
‫سنقوم بتسجيله في مجموعة بيانات الاختبار.
‫لقد رأينا هذا من قبل ، وقد كتبنا نفس الكود بالضبط من قبل.
‫نحصل على معامل التحديد لأنها خوارزمية انحدار ومن ثم لدينا مقاييس التقييم
‫هنا.
‫لدينا مجموعة كاملة هنا.
‫لقد بحثنا عنه.
‫ما هو ، إذا كنت ترغب في قراءة المزيد ، يمكنك قراءة المزيد.
‫لكن نسبة التباين في المتغير التابع التي يمكن التنبؤ بها من المتغير المستقل.
‫الآن ما مقدار المتغير المستهدف في مجموعة بيانات الإسكان الخاصة بنا التي يمكن توقعها بواسطة متغيرات الميزة؟
‫المتغير التابع؟
‫ما المقدار الذي يمكن توقعه من خلال المتغيرات المستقلة؟
‫الآن مع النتيجة ، أعلى قيمة هي 1. 0.
‫أعتقد أنني ربما قلت أن أقل قيمة هي 0. 0.
‫الآن هذا من أجل الدقة.
‫يمكنك في الواقع الحصول على درجة R2 سلبية ، يمكنك الذهاب إليها ، أعتقد أنها مثل اللانهاية السلبية أو شيء من هذا القبيل.
‫لكنني قلت أيضًا أنك إذا توقعت المتوسط فقط ، لذا إذا كان لديك جميع تسميات اختبار Y
‫، فلنلق نظرة على اختبار Y هؤلاء.
‫ثم إذا نظرنا إلى متوسط اختبار y.
‫إذن ، إذا كانت تنبؤاتنا ، إذا توقع نموذجنا للتو 2. 055 ، إلى آخره ، إلى آخره ، لكل هذه القيم
‫، سنحصل على درجة R2 من 0. 0 وإذا تنبأت باختبار Y تمامًا ، فستحصل على
‫درجة 1. 0 ، الأعلى.
‫يشبه ذلك إلى حد كبير الدقة في هذه الحالة ، فإن النموذج الذي يتنبأ بشكل سيئ للغاية يحصل على 0 ٪ من الدقة والتصنيف.
‫إذا توقعت كل شيء بشكل صحيح ، تحصل على درجة 1. 0 100٪ دقة.
‫ولكن كما هو الحال دائمًا ، إذا حصلت على مقاييس تقييم مثالية ، فكن دائمًا متشككًا.
‫لكن دعونا نرى هذا في العمل.
‫لقد قلت هذا بصوت عالٍ.
‫لماذا لا نرى أنه يعمل بشكل جيد من نتيجة استيراد R2 العددية والمصفوفة؟
‫وهذه طريقة أخرى يمكننا من خلالها تقييم نماذجنا باستخدام التعلم النفسي وسنرى ذلك
‫بعد قليل ، ولكن هذا يعود إلى أعلى الصفحة عندما ننتقل مرة أخرى إلى أعلى هذه الصفحة.
‫هذه دالة مترية.
‫لذلك فإن كل مقياس في القرض النفسي له مقاييس انحدار وظيفية خاصة به.
‫هناك نذهب.
‫هذا هو المكان الذي نحن فيه في R للتسجيل.
‫هذا ما نستخدمه حتى نتمكن من استيراده.
‫والآن دعنا نملأ المصفوفة باختبار y يعني أن مجرد توضيح حصولنا على درجة هي درجتان
‫من الصفر و P لأن هذا لا يعني فقط إنشاء مصفوفة كاملة باستخدام اختبار الطول y مع القيمة y اختبار يعني أن
‫كل ما يفعله .
‫يقوم NumPy بإنشاء مصفوفة كاملة لاختبار الطول y بحيث يكون نفس عدد القيم الموجودة
‫في مجموعة بيانات الاختبار 4128 لكل منها قيمة كل منها.
‫لذلك سيكون لكل عينة قيمة متوسط الاختبار.
‫ثم كيف يمكننا التحقق من ذلك.
‫حسنًا ، دعنا نتحقق من ذلك ثم اختبار y يعني.
‫لنلق نظرة على العشرة الأوائل.
‫يجب أن يكون كل شيء ما قيمة؟
‫يجب أن تكون كل هذه القيمة.
‫لذلك دعونا نتأكد من أنه كذلك.
‫هناك نذهب.
‫حسنا جميلة.
‫الآن ، كيف يمكننا استخدام وظيفة AR لتسجيل النقاط؟
‫حسنًا ، إذا لم تكن متأكدًا ، فكيف يمكنك معرفة تسجيل علامة تبويب التحول.
‫نعم هذا ما أتحدث عنه.
‫انظر إلى ذلك.
‫إذن لدينا r لنحصل على y من خلال y pred.
‫إذن ما هي قيم Y الحقيقية في هذه الحالة؟
‫حسنًا ، قلنا أنه إذا كان نموذجنا مجرد توقع المتوسط ، وهو كل هذه القيم ، فيجب أن نحصل على درجة
‫R2 تساوي صفرًا.
‫إذن فهذه هي صوابنا ، لذا فإن ص صواب سيكون مساويًا لاختبار ص ، ومن ثم سنحصل على ص على
‫صواب يساوي متوسط ص.
‫دعونا نرى هذا.
‫لقد قلت إنه إذا توقع نموذجنا المتوسط فقط ، فسنحصل على معامل R2 يساوي صفرًا لتحديد
‫الصفر.
‫هناك نذهب.
‫هذا رائع جدًا ، أليس كذلك؟
‫لذا ، كما تعلمون ، إذا كان أداء نموذجك ضعيفًا جدًا ، فسيحصل على آخر ليسجل صفرًا
‫أو قد يصبح سالبًا.
‫ولكن إذا كان النموذج الخاص بك ، فما هو أبسط نموذج يمكننا استخدامه في بيانات الاختبار الخاصة بنا؟
‫أو حتى على بيانات التدريب لدينا أيضًا.
‫أبسط نموذج هو أننا نتوقع فقط الهدف كمتوسط لجميع الأهداف الأخرى.
‫إذن هذا نموذج بسيط جدًا للتعلم الآلي ، أليس كذلك؟
‫لكن قوة الغابة العشوائية تكمن في قدرتها على تحقيق نموذج يجعل R يسجل 0. 8 قريبة من 0.
‫81.
‫سيحصل النموذج المثالي على 1. 0.
‫لنحصل على سجل بذلك لنحصل على y true يساوي y اختبار ، ثم y pred ستساوي نفس الشيء.
‫إذا كان نموذجنا قد تنبأ تمامًا ببيانات الاختبار ، فسيحصل على HA لدرجة 1. 0.
‫هذه طريقة سريعة يمكنك من خلالها اختبار خوارزمية الانحدار لمعرفة مدى نجاحها
‫في التنبؤ بقيمة الهدف من الميزات.
‫الآن دعنا نتعمق في مقياس آخر قلته أننا سنستخدم يعني الخطأ المطلق.
‫لذا أود إلقاء هذا عليك.
‫هذا هو التحدي الخاص بك قبل الفيديو التالي.
‫في الواقع ، يمكنك تجربة كلاهما.
‫لذا جرب كلاهما يعني الخطأ التربيعي المطلق والمتوسط.
‫سيكون الإعداد مشابهًا جدًا لما قمنا به للتو.
‫سيتعين عليك إجراء بعض التنبؤات باستخدام النموذج ثم يتعين عليك مقارنتها بشيء ما.
‫لذا أعط هذه اللقطة.
‫إذا كنت تريد التوثيق ، فلديك هنا.
‫يعني الخطأ التربيعي ، يعني الخطأ المطلق.
‫وسأراكم في الفيديو التالي.
‫سنفعل ذلك معًا.