‫D'ACCORD.
‫Content de te revoir.
‫Entrons maintenant dans quelques métriques d'évaluation du modèle de régression.
‫Créez donc un nouvel en-tête ici pour les métriques d'évaluation du modèle de régression point à point.
‫Et encore une fois, nous pouvons aller dans les métriques d'évaluation du modèle, la documentation et voir ce qu'il y a dedans.
‫Donc, si nous allons jusqu'ici, ils ont une évaluation de modèle.
‫Nous avons ici tout un tas de mesures d'évaluation différentes.
‫Avons-nous?
‫Est-ce que cela dit explicitement la perte de journal de régression sur ou dans le cas des métriques de régression ?
‫Nous y voilà.
‫Beau.
‫C'est donc votre périscolaire pour.
‫Cette vidéo sert à lire les métriques de régression.
‫Nous avons certains de ceux qui ont été améliorés pour gérer le cas multi-sortie signifie Guerrera.
‫Le simple fait de lire cette erreur maximale peut être une erreur absolue.
‫Ce sont tous différents types de métriques de régression que vous pouvez utiliser.
‫Nous allons nous concentrer sur quelques-uns des principaux, tels que l'erreur absolue moyenne que vous rencontrerez souvent.
‫L'erreur quadratique principale est l'erreur de log quadratique principale.
‫D'accord, ouais.
‫Nous avons donc pas mal d'options.
‫Il y a deux points.
‫C'est la valeur par défaut comme nous l'avons vu auparavant, dans la méthode de score.
‫Donc, si vous souhaitez voir une explication de tout cela, veuillez consulter la documentation.
‫Je vous encourage à le lire au moins pour les valeurs que nous traversons, car encore une fois, évaluer un
‫modèle d'apprentissage automatique est tout aussi important que d'en entraîner un et de faire des prédictions avec lui.
‫Mais mettons la main dessus.
‫Nous allons copier ceci et nous cliquons simplement ici pour le titre, et je vais le copier.
‫Mettez-le là-dedans.
‫Et donc transformons cela en démarque.
‫Où en sommes-nous ?
‫On y va.
‫Ceux que nous allons couvrir sont nuls.
‫Voilà, c'est son symbole, mais il se prononce comme vous m'avez déjà entendu, prononcé si je sentais que
‫cela n'avait pas d'importance.
‫Tu sais ce que j'essaye d'épeler ?
‫R-Squared prononcé ou coefficient de détermination.
‫Nous allons nous concentrer sur ce premier coefficient.
‫Il y a probablement des fautes d'orthographe, mais nous ne nous concentrons pas sur les fautes d'orthographe pour le moment.
‫Si nous avions des erreurs de code, nous corrigerions ces fautes d'orthographe.
‫Vous pouvez les corriger si vous le souhaitez, puis signifier une erreur au carré.
‫Si je pouvais les résoudre.
‫Mais si vous le souhaitez, votre extension est de lire cette documentation et de vous entraîner sur une autre.
‫La beauté de Typekit learn est qu'ils utilisent tous des interfaces similaires.
‫Et quel est le nœud de l'évaluation?
‫C'est comparer les prédictions d'un modèle à ce qu'il aurait dû prévoir.
‫Ramenons donc notre modèle d'évaluation ou de régression en ville, et nous ferons quelques prédictions avec cela.
‫Ainsi de S. K. ensemble aligné, nous l'avons fait plusieurs fois.
‫Maintenant, nous allons obtenir le regreso de forêt aléatoire.
‫Nous allons définir une graine aléatoire et nous allons configurer notre ensemble de données, qui est X = logement.
‫La chute du défaut du boîtier dFe supprimera la cible car nous voulons utiliser les caractéristiques X pour prédire le
‫boîtier Y de la cible D F et le Y est la cible.
‫Nous allons créer notre division de test de train.
‫C'est juste du code que nous avons écrit auparavant, donc s'il y a du code que nous avons écrit auparavant, vous pouvez le copier
‫et le coller.
‫Cependant, il est bon de s'entraîner un peu, surtout s'il s'agit d'une grande partie de ce qui est nouveau pour vous.
‫Divisez les données en ensemble d'entraînement et de test y afin que nous puissions entraîner notre modèle sur les données d'entraînement et l'évaluer sur
‫les données de données de test que notre modèle n'a jamais vues auparavant.
‫Nous allons donc configurer notre modèle de régression de forêt aléatoire et, en raison de la nature de l'algorithme d'ensemble, définirons une
‫estimation du nombre de mini modèles dans notre forêt aléatoire.
‫Le nombre d'arbres de décision dans notre forêt aléatoire à 100, qui est le Ramba Cyclone par défaut, a un grand ensemble de
‫valeurs par défaut pour bon nombre de ses modèles et algorithmes d'apprentissage automatique intégrés.
‫Juste parce qu'il est si largement utilisé, de nombreux paramètres par défaut vous donneront d'assez bons résultats dès
‫le départ.
‫S'ils ne le font pas, vous pouvez toujours les modifier.
‫Alors courons.
‫Cela ne devrait pas prendre trop de temps, et ensuite nous aurons une école modèle.
‫Nous allons le noter sur l'ensemble de données de test.
‫Maintenant que nous avons vu cela auparavant, nous avons écrit exactement le même code avant d'obtenir le
‫coefficient de détermination car c'est un algorithme de régression.
‫Et puis nous avons des mesures d'évaluation ici.
‫Nous en avons tout un tas ici.
‫Nous l'avons examiné.
‫Ce que c'est.
‫Si vous voulez en savoir plus, vous pouvez en lire plus.
‫Mais c'est la proportion de la variation de la variable dépendante qui est prévisible à partir de la variable
‫indépendante.
‫Maintenant, quelle part de la variable cible dans notre ensemble de données sur le logement peut-elle être prédite par les variables caractéristiques, la variable
‫dépendante ?
‫Combien peut-on prédire de cela par les variables indépendantes ?
‫Maintenant, avec le score, la valeur la plus élevée est 1. 0.
‫Je crois que j'aurais pu dire que la valeur la plus basse est zéro virgule zéro.
‫Voilà pour la précision.
‫Vous pouvez en fait obtenir un score R2 négatif, je crois que c'est comme un infini négatif ou quelque chose du genre.
‫Mais j'ai aussi dit que si vous ne prédisiez que le principal.
‫Donc, si vous avez toutes les étiquettes de test Y, examinons-les.
‫Pourquoi tester ?
‫Et puis si nous regardons pourquoi test ne veut pas dire si nos prédictions, si notre modèle prédit juste deux
‫virgule zéro, cinq cinq, et cetera, et cetera, pour toutes ces valeurs, nous obtiendrions un R à score de
‫zéro point zéro et au prédit le test Y parfaitement.
‫Il obtiendrait une note de 1. 0, le plus élevé.
‫Donc très similaire à la précision.
‫Dans ce cas, un modèle qui prédit très mal obtient une précision et une classification de zéro pour cent.
‫S'il prédit que tout est correct, il obtient un score d'un point zéro à cent pour cent de précision.
‫Mais comme toujours, si jamais vous obtenez des mesures d'évaluation parfaites, soyez toujours sceptique.
‫Mais voyons cela en action.
‫Je l'ai dit à voix haute.
‫Pourquoi ne le voyons-nous pas fonctionner ?
‫Ainsi, à partir d'ESC, les métriques alignées importent R pour marquer.
‫Et c'est une autre façon d'évaluer nos modèles à l'aide de la ligne Typekit, et nous
‫allons voir ceci et un peu, mais c'est tout en haut.
‫Si nous revenons en haut de cette page, il s'agit d'une fonction métrique.
‫Ainsi, chaque métrique dans le prêt psychique a ses propres métriques de régression de fonction spécifiques que nous utilisons.
‫C'est là que nous en sommes au score R2.
‫C'est ce que nous utilisons pour pouvoir l'importer.
‫Et maintenant, remplissons un tableau avec le Y Test principal juste pour nous montrer que nous obtenons un score R2
‫de zéro et p complet.
‫Cela signifie simplement que Nampai crée un tableau complet.
‫Largeur de longueur, pourquoi tester avec la valeur ?
‫Pourquoi me tester, c'est tout ce qu'il fait.
‫NumPy crée un tableau complet de longueur.
‫Pourquoi les tests sont exactement le même nombre de valeurs qui sont dans l'ensemble de données de test
‫quatre mille cent vingt huit chacune avec la valeur chacune.
‫Ainsi, chaque échantillon aura la valeur du test principal.
‫Et puis comment pourrions-nous vérifier cela?
‫Eh bien, vérifions cela.
‫Et puis on teste main.
‫Regardons les 10 premiers.
‫Tout doit être quelle valeur ?
‫Tout devrait être cette valeur, alors assurons-nous qu'elle l'est.
‫Ensuite, nous allons, OK, beau maintenant, comment pourrions-nous utiliser le R pour marquer une fonction ?
‫Eh bien, si vous n'étiez pas sûr, comment pourriez-vous trouver l'onglet Score Shift ?
‫Corde ouais, c'est de ça que je parle.
‫Regarde ça.
‫Nous avons donc l'école R2.
‫Pourquoi?
‫Par pourquoi Fred ?
‫Alors quelles sont les vraies valeurs dans ce cas ?
‫Eh bien, nous avons dit que si notre modèle devait juste prédire la principale, qui est toutes ces valeurs, alors nous devrions obtenir un
‫score nazi de zéro.
‫Voilà donc notre large diffusion.
‫Alors pourquoi vrai va être égal à pourquoi tester ?
‫Et puis nous allons avoir pourquoi la fierté est égale à pourquoi le test principal?
‫Disons ceci.
‫J'ai dit que si notre modèle ne prédisait que le principal, nous obtiendrions un R2 de zéro coefficient de détermination de
‫zéro.
‫On y va.
‫Alors c'est plutôt cool.
‫Donc, vous savez, si votre modèle fonctionne assez mal, il obtiendra deux scores de zéro ou il
‫pourrait devenir négatif.
‫Mais si votre modèle est quel est le modèle le plus simple que nous pourrions utiliser sur nos données de test ?
‫Ou même sur nos données d'entraînement.
‫Le modèle le plus simple serait que nous prédisions simplement la cible comme la moyenne de toutes les autres cibles.
‫C'est donc un modèle d'apprentissage automatique assez simple, n'est-ce pas ?
‫Mais la puissance de la forêt aléatoire est qu'elle est capable de réaliser un modèle qui atteint l'école du point huit et
‫proche du point huit un.
‫Un modèle parfait obtiendrait un point zéro.
‫Jetons un coup d'œil à ce score de deux.
‫Pourquoi vrai égal ?
‫Pourquoi tester ?
‫Et alors pourquoi ?
‫Pred n'équivaudrait pas à la même chose si notre modèle prédisait juste parfaitement les données de test,
‫cela expliquerait comment marquer un point zéro.
‫C'est donc un moyen rapide de tester votre algorithme de régression pour voir dans quelle mesure il prédit
‫la valeur cible à partir des caractéristiques.
‫Maintenant, plongeons-nous dans une autre métrique.
‫J'ai dit que nous allions utiliser l'erreur absolue moyenne, alors j'aimerais vous donner ceci.
‫C'est votre défi avant la prochaine vidéo, en fait, vous pouvez essayer les deux.
‫Essayez donc ces deux erreurs moyennes absolues et moyennes quadratiques.
‫La configuration va être très similaire à ce que nous venons de faire.
‫Vous devrez faire des prédictions avec le modèle, puis vous devrez les comparer à quelque chose.
‫Alors essayez-le si vous voulez la documentation que vous avez ici.
‫L'erreur carrée principale signifie l'erreur absolue.
‫Et je vous verrai dans la prochaine vidéo.
‫Nous le ferons ensemble.