‫OK.
‫Willkommen zurück.
‫Kommen wir nun zu einigen Bewertungsmetriken für Regressionsmodelle.
‫Machen Sie hier also eine neue Überschrift für Punkt-zu-Punkt-Bewertungsmetriken für Regressionsmodelle.
‫Und noch einmal können wir auf die Modellbewertungsmetriken und die Dokumentation eingehen und sehen, was darin enthalten ist.
‫Wenn wir also bis hierher gehen, haben sie eine Modellbewertung.
‫Wir haben hier eine ganze Reihe verschiedener Bewertungsmetriken.
‫Haben wir?
‫Sagt es tatsächlich explizit Regressionslogverlust bei oder bei Regressionsmetriken?
‫Auf geht's.
‫Wunderschönen.
‫Dies ist also Ihre außerschulische Ausbildung.
‫Dieses Video soll Regressionsmetriken durchlesen.
‫Wir haben einige von denen, die verbessert wurden, um den Multi-Output-Fall zu handhaben, bedeutet Guerrera.
‫Nur diesen maximalen Fehler durchzulesen kann ein absoluter Fehler sein.
‫Dies sind alles verschiedene Arten von Regressionsmetriken, die Sie verwenden können.
‫Wir werden uns auf einige der wichtigsten konzentrieren, wie z. B. den mittleren absoluten Fehler, auf den Sie oft stoßen werden.
‫Der quadrierte Hauptfehler ist der quadrierte Hauptfehler des Logarithmus.
‫Okay, ja.
‫Wir haben also einige Möglichkeiten.
‫Es gibt zwei Punkte.
‫Dies ist die Standardeinstellung, wie wir zuvor in der Score-Methode gesehen haben.
‫Wenn Sie also eine Erklärung für all dies sehen möchten, gehen Sie bitte die Dokumentation durch.
‫Ich möchte Sie ermutigen, es zumindest für die Werte zu lesen, die wir durchlaufen, denn auch hier ist die Bewertung
‫eines Modells für maschinelles Lernen genauso wichtig wie das Trainieren eines Modells und das Treffen von Vorhersagen damit.
‫Aber lass uns Hand anlegen.
‫Wir kopieren dies und klicken einfach hier für die Überschrift, und ich werde das kopieren.
‫Setzen Sie es dort ein.
‫Lassen Sie uns dies in einen Abschlag umwandeln.
‫Wo sind wir?
‫Na, bitte.
‫Diejenigen, die wir behandeln werden, sind niemand, der quadriert werden kann.
‫Nun, das ist das Symbol dafür, aber es wird ausgesprochen, wie Sie mich schon einmal gehört haben, ausgesprochen, wenn ich das Gefühl hatte, dass
‫es richtig ist, spielt keine Rolle.
‫Weißt du, was ich versuche zu buchstabieren?
‫Ausgeprägtes R-Quadrat oder Bestimmtheitsmaß.
‫Wir werden uns auf diesen einen ersten Koeffizienten konzentrieren.
‫Es gibt wahrscheinlich einige Rechtschreibfehler, aber wir konzentrieren uns im Moment nicht auf Rechtschreibfehler.
‫Wenn wir Codefehler hätten, würden wir diese Rechtschreibfehler beheben.
‫Sie können diese beheben, wenn Sie möchten, und dann den quadratischen Fehler meinen.
‫Wenn ich diese lösen könnte.
‫Aber wenn Sie möchten, sollten Sie diese Dokumentation lesen und an einer anderen üben.
‫Das Schöne an Typekit Learn ist, dass sie alle ähnliche Schnittstellen verwenden.
‫Und was ist der springende Punkt bei der Bewertung?
‫Es vergleicht die Vorhersagen eines Modells mit dem, was es hätte vorhersagen sollen.
‫Lassen Sie uns also unser Bewertungs- oder Regressionsmodell zurück in die Stadt bringen, und wir werden damit einige Vorhersagen treffen.
‫Also von s. K. aufgereihtes Ensemble, das haben wir schon ein paar Mal gemacht.
‫Jetzt erhalten wir das zufällige Waldregreso.
‫Wir legen zufälligen Seed fest und richten unseren Datensatz ein, der X gleich Housing ist.
‫Der dFe-Gehäusedefektabfall entfernt das Ziel, da wir die Merkmale X verwenden möchten, um das Ziel Y
‫des Gehäuses D F vorherzusagen und Y das Ziel ist.
‫Wir erstellen unseren Zugtest-Split.
‫Dies ist nur Code, den wir zuvor geschrieben haben. Wenn es also Code gibt, den wir bereits geschrieben haben, möchten Sie ihn vielleicht
‫kopieren und einfügen.
‫Es ist jedoch gut, ein wenig zu üben, vor allem, wenn Ihnen vieles neu ist.
‫Teilen Sie die Daten in Trainings- und Testsatz y auf, damit wir unser Modell anhand der Trainingsdaten trainieren und anhand
‫der Testdatendaten auswerten können, die unser Modell noch nie zuvor gesehen hat.
‫Wir werden also unser Modell-Random-Forest-Regress einrichten und aufgrund der Natur des Ensemble-Algorithmus eine Schätzung der
‫Anzahl der Minimodelle in unserem Random-Forest vornehmen.
‫Die Anzahl der Entscheidungsbäume in unserem Random Forest auf 100, dem Standard-Ramba-Zyklon, hat für viele seiner eingebauten
‫Modelle und Algorithmen für maschinelles Lernen eine Vielzahl von Standardeinstellungen.
‫Nur weil es so weit verbreitet ist, erhalten Sie mit vielen der Standardparameter von Anfang an ziemlich
‫gute Ergebnisse.
‫Wenn dies nicht der Fall ist, können Sie sie jederzeit optimieren.
‫Also lass uns laufen.
‫Das sollte nicht allzu lange dauern, und dann bekommen wir eine Musterschule.
‫Wir werden es anhand des Testdaten-Datasets bewerten.
‫Wir haben dies jetzt schon einmal gesehen, wir haben genau den gleichen Code geschrieben, bevor wir den
‫Bestimmtheitsmaßstab erhalten, da es sich um einen Regressionsalgorithmus handelt.
‫Und dann haben wir hier Bewertungsmetriken.
‫Wir haben hier einen ganzen Haufen.
‫Wir haben nachgeschaut.
‫Was es ist.
‫Wenn Sie mehr lesen möchten, können Sie mehr lesen.
‫Aber es ist der Anteil der Variation der abhängigen Variablen, der anhand der unabhängigen Variablen vorhersagbar
‫ist.
‫Wie viel von der Zielvariable in unserem Wohnungsdatensatz kann nun durch die Merkmalsvariablen, die abhängige Variable,
‫vorhergesagt werden?
‫Wie viel lässt sich davon anhand der unabhängigen Variablen vorhersagen?
‫Mit der Punktzahl ist der höchste Wert jetzt 1. 0.
‫Ich glaube, ich hätte sagen können, dass der niedrigste Wert null Komma null ist.
‫Das ist jetzt der Genauigkeit halber.
‫Sie können tatsächlich einen negativen R2-Wert erreichen, ich glaube, es ist wie eine negative Unendlichkeit oder so.
‫Aber ich sagte auch, dass wenn Sie nur das Wesentliche vorhersagen.
‫Wenn Sie also alle Y-Testetiketten haben, schauen wir uns diese an.
‫Warum testen?
‫Und wenn wir uns dann ansehen, warum Test nicht so bedeutet, wenn
‫unsere Vorhersagen, wenn unser Modell nur zwei Komma null, fünf fünf usw
‫Nullpunkt und beim vorhergesagten Y-Test perfekt.
‫Es würde eine Punktzahl von 1 erhalten. 0, die höchste.
‫Also sehr ähnlich der Genauigkeit.
‫In diesem Fall erhält ein Modell, das sehr schlecht vorhersagt, eine Genauigkeit und Klassifizierung von null Prozent.
‫Wenn alles richtig vorhergesagt wird, erhält es eine Punktzahl von einem Punkt null und hundertprozentiger Genauigkeit.
‫Aber wie immer, wenn Sie jemals perfekte Bewertungsmetriken erhalten, bleiben Sie immer skeptisch.
‫Aber sehen wir uns das in Aktion an.
‫Ich habe das laut gesagt.
‫Warum sehen wir nicht, dass es funktioniert?
‫Also aus ESC aufgereihten Metriken importieren Sie R, um zu punkten.
‫Und dies ist eine weitere Möglichkeit, unsere Modelle mit der Typekit-Reihe zu bewerten, und wir werden
‫dies und ein bisschen sehen, aber das ist ganz oben.
‫Wenn wir zum Anfang dieser Seite zurückscrollen, handelt es sich um eine metrische Funktion.
‫Also hat jede Metrik in der psychischen Anleihe ihre eigenen spezifischen Funktionsregressionsmetriken, die wir verwenden.
‫Das ist, wo wir beim R2-Score sind.
‫Dies ist, was wir verwenden, damit wir das importieren können.
‫Und jetzt füllen wir ein Array mit dem Y-Test-Hauptpunkt, um zu demonstrieren, dass wir einen R2-Score von null
‫und p full erhalten.
‫Dies bedeutet nur, dass Nampai ein vollständiges Array erstellt.
‫Breite der Länge, warum mit dem Wert testen?
‫Warum mich testen, das ist alles.
‫NumPy erstellt ein vollständiges Array der Länge.
‫Warum Tests genau dieselbe Anzahl von Werten sind, die im Test-Dataset viertausendeinhundertachtundzwanzig
‫jeweils mit dem Wert enthalten sind.
‫Jedes Sample wird also den Wert des Test-Main haben.
‫Und wie könnten wir das dann überprüfen?
‫Nun, lass uns das überprüfen.
‫Und dann testen wir main.
‫Schauen wir uns die ersten 10 an.
‫Welchen Wert soll das alles haben?
‫Es sollte alles dieser Wert sein, also lassen Sie uns sicherstellen, dass er es ist.
‫Dann gehen wir, OK, schön jetzt, wie können wir das R verwenden, um eine Funktion zu bewerten?
‫Nun, wenn Sie sich nicht sicher sind, wie können Sie die Registerkarte Score Shift herausfinden?
‫String ja, davon rede ich.
‫Sieh dir das an.
‫Wir haben also eine R2-Schule.
‫Wieso den?
‫Durch warum Fred?
‫Was sind also die wahren Werte in diesem Fall?
‫Nun, wir haben gesagt, dass wir, wenn unser Modell nur die wichtigsten Werte vorhersagen soll, die alle diese Werte sind, eine Nazi-Punktzahl
‫von Null erhalten sollten.
‫Das sind also unsere weiten Verbreitungen.
‫Warum ist also wahr gleich warum testen?
‫Und dann haben wir die Frage, warum Stolz gleich ist, warum Hauptsache testen?
‫Sagen wir das.
‫Ich habe gesagt, dass, wenn unser Modell nur den Hauptfaktor vorhersagen würde, wir einen Bestimmungskoeffizienten von R2 von Null von Null
‫erhalten würden.
‫Na, bitte.
‫Das ist also ziemlich cool.
‫Also, wissen Sie, wenn Ihr Modell ziemlich schlecht abschneidet, wird es zwei Punkte von Null bekommen oder es
‫könnte negativ werden.
‫Aber wenn Ihr Modell das einfachste Modell ist, das wir für unsere Testdaten verwenden könnten?
‫Oder auch auf unsere Trainingsdaten.
‫Das einfachste Modell wäre, dass wir das Ziel einfach als Durchschnitt aller anderen Ziele vorhersagen.
‫Das ist also ein ziemlich einfaches Modell für maschinelles Lernen, oder?
‫Aber die Stärke des Random Forest besteht darin, dass er in der Lage ist, ein Modell zu erreichen, das Punkt acht erreicht
‫und nahe Punkt acht eins.
‫Ein perfektes Modell würde einen Punkt null bekommen.
‫Schauen wir uns diese beiden Punkte an.
‫Warum wahr gleich?
‫Warum testen?
‫Und warum dann?
‫Pred würde nicht dasselbe sein, wenn unser Modell die Testdaten nur perfekt vorhersagte, es wird uns zeigen,
‫wie man einen Punkt Null erreicht.
‫Auf diese Weise können Sie Ihren Regressionsalgorithmus schnell testen, um zu sehen, wie gut er den
‫Zielwert anhand der Features vorhersagen kann.
‫Lassen Sie uns nun in eine andere Metrik eintauchen.
‫Ich habe gesagt, dass wir den mittleren absoluten Fehler verwenden werden, also möchte ich Ihnen dies gerne übergeben.
‫Das ist eigentlich deine Herausforderung vor dem nächsten Video, dass du beides ausprobieren kannst.
‫Versuchen Sie also beides, den mittleren absoluten und den mittleren quadratischen Fehler.
‫Das Setup wird dem, was wir gerade gemacht haben, sehr ähnlich sein.
‫Sie müssen mit dem Modell einige Vorhersagen treffen und diese dann mit etwas vergleichen.
‫Versuchen Sie es also, wenn Sie die Dokumentation haben möchten, die Sie hier haben.
‫Hauptquadratfehler mittlerer absoluter Fehler.
‫Und wir sehen uns im nächsten Video.
‫Wir schaffen es zusammen.