‫OKE.
‫Welkom terug.
‫Laten we nu ingaan op enkele evaluatiestatistieken van regressiemodellen.
‫Dus maak hier een nieuwe rubriek voor punt-naar-wijs-naar-regressiemodelevaluatiestatistieken.
‫En nogmaals, we kunnen ingaan op de modelevaluatiestatistieken, documentatie en kijken wat daar in zit.
‫Dus als we naar hier gaan, hebben ze een modelevaluatie.
‫We hebben hier een hele reeks verschillende evaluatiestatistieken.
‫Hebben we?
‫Zegt het eigenlijk expliciet regressielogboekverlies op of in het geval van regressiestatistieken?
‫Daar gaan we.
‫Mooi.
‫Dit is dus je extracurriculaire voor.
‫Deze video is bedoeld om regressiestatistieken door te lezen.
‫We hebben er enkele waarvan sommige zijn verbeterd om de Guerrera-behuizing met meerdere uitgangen aan te kunnen.
‫Alleen al het doorlezen van deze maximale fout kan een absolute fout zijn.
‫Dit zijn allemaal verschillende soorten regressiestatistieken die u kunt gebruiken.
‫We gaan ons concentreren op een paar van de belangrijkste, zoals gemene absolute fouten die je vaak tegenkomt.
‫Main squared error is de main squared log error.
‫Oké, ja.
‫We hebben dus redelijk wat opties.
‫Er zijn twee punten.
‫Dit is de standaard zoals we eerder hebben gezien in de scoremethode.
‫Dus als je een uitleg van al deze dingen wilt zien, ga dan door de documentatie.
‫Ik zou je willen aanmoedigen om het op zijn minst te lezen voor de waarden die we doormaken, want nogmaals, het
‫evalueren van een machine learning-model is net zo belangrijk als het trainen ervan en er voorspellingen mee doen.
‫Maar laten we de handen uit de mouwen steken.
‫We kopiëren dit en we klikken gewoon hier voor de kop, en ik ga dat kopiëren.
‫Zet het erin.
‫En laten we dit dus omzetten in afwaardering.
‫Waar zijn we?
‫Daar gaan we.
‫Degenen die we gaan behandelen, zijn niemand kan worden gekwadrateerd.
‫Dit is het symbool ervoor, maar het wordt uitgesproken zoals je me eerder hebt gehoord, uitgesproken als ik voelde dat
‫het er niet toe doet.
‫Weet je wat ik probeer te spellen?
‫Uitgesproken R-kwadraat of determinatiecoëfficiënt.
‫We gaan ons concentreren op die ene eerste coëfficiënt.
‫Er zitten waarschijnlijk wat spelfouten in, maar we zijn voorlopig niet gefocust op spelfouten.
‫Als we codefouten hadden, zouden we die spelfouten herstellen.
‫Je kunt die repareren als je wilt en dan bedoel je een kwadratische fout.
‫Als ik die zou kunnen oplossen.
‫Maar als u dat wilt, is uw extensie om deze documentatie te lezen en op een andere te oefenen.
‫Het mooie van Typekit learn is dat ze allemaal vergelijkbare interfaces gebruiken.
‫En wat is de kern van evalueren?
‫Het vergelijkt de voorspellingen van een model met wat het had moeten voorspellen.
‫Dus laten we ons evaluatie- of regressiemodel terug in de stad krijgen, en daarmee zullen we wat voorspellingen doen.
‫Dus van S K. opgesteld ensemble, hebben we dit een paar keer gedaan.
‫Nu krijgen we de willekeurige bosregreso.
‫We zullen willekeurig zaad opstellen en we zullen onze dataset opzetten, waarbij X gelijk is aan huisvesting.
‫dFe-behuizingsdefectdaling zal het doel verwijderen omdat we de functies X willen gebruiken om de doel
‫Y-behuizing DF te voorspellen en de Y is het doel.
‫We maken onze treintestsplitsing.
‫Dit is gewoon code die we eerder hebben geschreven, dus als er code is die we eerder hebben geschreven, wil je deze misschien
‫kopiëren en plakken.
‫Het is echter goed om een beetje te oefenen, vooral als dit veel is dat nieuw voor je is.
‫Splits de gegevens op in trein en testset y, zodat we ons model kunnen trainen op de trainingsgegevens en het kunnen
‫evalueren op de testgegevens die ons model nog nooit eerder heeft gezien.
‫Dus we gaan ons model random forest regressie opzetten en vanwege de aard van het ensemble-algoritme, zullen we een schatting
‫maken van het aantal minimodellen in ons random forest.
‫Het aantal beslissingsbomen in ons willekeurige forest tot 100, wat de standaard Ramba Cyclone is, heeft een geweldige
‫set standaardwaarden voor veel van zijn ingebouwde machine learning-modellen en algoritmen.
‫Omdat het zo veel wordt gebruikt, zullen veel van de standaardparameters u vanaf het begin behoorlijk goede
‫resultaten opleveren.
‫Als dat niet het geval is, kun je ze altijd aanpassen.
‫Dus laten we rennen.
‫Dit zou niet te lang moeten duren, en dan krijgen we een modelschool.
‫We gaan het scoren op de dataset met testgegevens.
‫We hebben dit eerder gezien, we hebben exact dezelfde code geschreven voordat we de
‫determinatiecoëfficiënt kregen, omdat het een regressie-algoritme is.
‫En dan hebben we hier evaluatiestatistieken.
‫We hebben hier een hele hoop.
‫We hebben het opgezocht.
‫Wat het is.
‫Als u meer wilt lezen, kunt u meer lezen.
‫Maar het is het aandeel van de variatie in de afhankelijke variabele dat voorspelbaar is op basis van de onafhankelijke
‫variabele.
‫Hoeveel van de doelvariabele in onze huisvestingsdataset kan worden voorspeld door de kenmerkvariabelen, de afhankelijke
‫variabele?
‫Hoeveel kan hiervan worden voorspeld door de onafhankelijke variabelen?
‫Nu, met de score, is de hoogste waarde 1. 0.
‫Ik geloof dat ik had kunnen zeggen dat de laagste waarde nul komma nul is.
‫Dat is nu voor de nauwkeurigheid.
‫Je kunt eigenlijk een negatieve R2-score krijgen, ik geloof dat het zoiets is als negatieve oneindigheid of zoiets.
‫Maar ik zei ook dat als je alleen de belangrijkste voorspelde.
‫Dus als je alle Y-testlabels hebt, laten we die dan eens bekijken.
‫Waarom testen?
‫En als we dan kijken naar waarom testen niet zo betekent als onze voorspellingen, als ons model slechts twee
‫komma nul, vijf vijf, enzovoort, voor al deze waarden voorspelde, zouden we een R voor een score van
‫nul krijgen punt nul en bij de voorspelde Y-test perfect.
‫Het zou een score van 1 krijgen. 0, de hoogste.
‫Dus zeer vergelijkbaar met nauwkeurigheid.
‫In dat geval krijgt een model dat zeer slecht voorspelt nul procent nauwkeurigheid en classificatie.
‫Als het alles correct voorspelt, krijgt het een score van één komma nul honderd procent nauwkeurigheid.
‫Maar zoals altijd, als u ooit perfecte evaluatiestatistieken krijgt, moet u altijd sceptisch zijn.
‫Maar laten we dit in actie zien.
‫Ik heb dit hardop gezegd.
‫Waarom zien we het niet werken?
‫Dus van ESC opgesteld metrische gegevens importeren R om te scoren.
‫En dit is een andere manier waarop we onze modellen kunnen evalueren met behulp van de Typekit-lijn, en
‫we gaan dit en een beetje zien, maar dat is helemaal bovenaan.
‫Als we terug naar de bovenkant van deze pagina scrollen, is dat een metrische functie.
‫Dus elke statistiek in psychische lening heeft zijn eigen specifieke functieregressiemetrieken die we gebruiken.
‫Dat is waar we op R2-score staan.
‫Dit is wat we gebruiken, dus we kunnen dat importeren.
‫En laten we nu een array vullen met de Y Test main om te laten zien dat we een score R2 score
‫van nul en p vol krijgen.
‫Dit betekent alleen dat Nampai een volledige array maakt.
‫Breedte van lengte, waarom testen met de waarde?
‫Waarom me testen, dat is alles wat het doet.
‫NumPy maakt een volledige reeks lengtes.
‫Waarom tests exact hetzelfde aantal waarden hebben als in de testdataset vierduizend
‫honderd achtentwintig elk met de waarde elk.
‫Dus elk monster krijgt de waarde van de hoofdtest.
‫En hoe kunnen we dit dan controleren?
‫Nou, laten we dat eens controleren.
‫En dan testen we main.
‫Laten we eens kijken naar de eerste 10.
‫Het moet allemaal welke waarde?
‫Het zou allemaal deze waarde moeten zijn, dus laten we ervoor zorgen dat dit zo is.
‫Dan gaan we, oké, mooi nu, hoe kunnen we de R gebruiken om een functie te scoren?
‫Nou, als je het niet zeker wist, hoe kon je dan achter de Score Shift-tab komen?
‫String ja, daar heb ik het over.
‫Moet je zien.
‫Dus we hebben R2-school.
‫Waarom?
‫Door waarom Fred?
‫Dus wat zijn de werkelijke waarden in dit geval?
‫Wel, we hebben gezegd dat als ons model alleen maar de belangrijkste zou voorspellen, wat al deze waarden zijn, we een nazi-score van
‫nul zouden moeten krijgen.
‫Dit zijn dus onze brede spreiding.
‫Dus waarom waar zal gelijk zijn aan waarom testen?
‫En dan hebben we waarom trots gelijk is aan waarom test main?
‫Laten we dit zeggen.
‫Ik heb gezegd dat als ons model alleen de belangrijkste voorspelde, we een determinatiecoëfficiënt van nul R2 van nul zouden
‫krijgen.
‫Daar gaan we.
‫Dus dat is best gaaf.
‫Dus, weet je, als je model behoorlijk slecht presteert, krijgt het een score van twee of nul of het
‫kan negatief worden.
‫Maar als uw model is, wat is dan het eenvoudigste model dat we kunnen gebruiken voor onze testgegevens?
‫Of zelfs op onze trainingsgegevens.
‫Het eenvoudigste model zou zijn dat we het doel gewoon voorspellen als het gemiddelde van alle andere doelen.
‫Dus dat is een vrij eenvoudig machine learning-model, toch?
‫Maar de kracht van het willekeurige bos is dat het in staat is om een model te maken dat de school van punt acht bereikt
‫en dicht bij punt acht één.
‫Een perfect model zou één punt nul krijgen.
‫Laten we eens kijken naar die twee scores.
‫Waarom ware gelijken?
‫Waarom testen?
‫En waarom dan?
‫Pred zou niet hetzelfde zijn als ons model de testgegevens perfect voorspelde, het zal een
‫score van één punt nul opleveren.
‫Dus dat is een snelle manier waarop u uw regressie-algoritme kunt testen om te zien hoe goed het presteert bij het
‫voorspellen van de doelwaarde op basis van de functies.
‫Laten we nu een andere statistiek induiken.
‫Ik heb gezegd dat we 'mean absolute error' gaan gebruiken, dus ik wil je dit graag voorleggen.
‫Dit is je uitdaging voor de volgende video, eigenlijk, dat je deze beide kunt proberen.
‫Dus probeer beide gemiddelde absolute en gemiddelde kwadratische fout.
‫De opzet zal erg lijken op wat we zojuist hebben gedaan.
‫Je zult wat voorspellingen moeten doen met het model en dan zul je ze ergens mee moeten vergelijken.
‫Dus probeer dat eens als je de documentatie wilt die je hier hebt.
‫Main square error betekent absolute fout.
‫En ik zie je in de volgende video.
‫We zullen het samen doen.