‫OKE.
‫Selamat datang kembali.
‫Sekarang mari kita masuk ke beberapa metrik evaluasi model regresi.
‫Jadi buat judul baru di sini untuk poin ke poin metrik evaluasi model regresi.
‫Dan sekali lagi, kita bisa masuk ke metrik evaluasi model, dokumentasi dan melihat apa yang ada di sana.
‫Jadi kalau kita ke sini, mereka punya evaluasi model.
‫Kami memiliki banyak metrik evaluasi yang berbeda di sini.
‫Apakah kita perlu?
‫Apakah itu benar-benar secara eksplisit mengatakan hilangnya log regresi pada atau dalam kasus metrik regresi?
‫Ini dia.
‫Cantik.
‫Jadi ini adalah ekstrakurikulermu.
‫Video ini untuk membaca metrik regresi.
‫Kami memiliki beberapa dari beberapa yang telah ditingkatkan untuk menangani kasus multi output berarti Guerrera.
‫Hanya untuk membaca kesalahan maksimal ini mungkin merupakan kesalahan mutlak.
‫Ini semua adalah jenis metrik regresi yang berbeda yang dapat Anda gunakan.
‫Kami akan fokus pada beberapa yang utama, seperti kesalahan absolut rata-rata yang sering Anda temui.
‫Kesalahan kuadrat utama adalah kesalahan log kuadrat utama.
‫Oke, ya.
‫Jadi kita punya beberapa pilihan yang adil.
‫Ada dua skor.
‫Ini adalah default seperti yang telah kita lihat sebelumnya, dalam metode skor.
‫Jadi jika Anda ingin melihat penjelasan dari semua ini, silakan lihat dokumentasinya.
‫Saya akan mendorong Anda untuk setidaknya membacanya untuk nilai-nilai yang kita lalui, karena sekali
‫lagi, mengevaluasi model pembelajaran mesin sama pentingnya dengan melatihnya dan membuat prediksi dengannya.
‫Tapi mari kita bergandengan tangan.
‫Kami akan menyalin ini dan klik di sini untuk judulnya, dan saya akan menyalinnya.
‫Taruh di sana.
‫Jadi mari kita ubah ini menjadi penurunan harga.
‫Di mana kita berada?
‫Di sana kita pergi.
‫Yang akan kita bahas tidak ada yang bisa dikuadratkan.
‫Nah ini dia simbolnya, tapi diucapkan seperti yang pernah kamu dengar sebelumnya, diucapkan jika aku merasa
‫itu tidak masalah.
‫Anda tahu apa yang saya coba eja?
‫Diucapkan R-Squared atau koefisien determinasi.
‫Kita akan fokus pada satu koefisien pertama.
‫Mungkin ada beberapa kesalahan ejaan di sana, tapi kami tidak fokus pada kesalahan ejaan untuk saat ini.
‫Jika kami memiliki kesalahan kode, kami akan memperbaiki kesalahan ejaan itu.
‫Anda dapat memperbaikinya jika Anda suka dan kemudian berarti kesalahan kuadrat.
‫Jika saya bisa menyelesaikannya.
‫Tetapi jika Anda mau, ekstensi Anda adalah membaca dokumentasi ini dan berlatih di dokumentasi lain.
‫Keindahan Typekit belajar adalah bahwa mereka semua menggunakan antarmuka yang serupa.
‫Dan apa inti dari evaluasi?
‫Ini membandingkan prediksi model dengan apa yang seharusnya diprediksi.
‫Jadi mari kita kembali ke evaluasi atau model regresi kita, dan kita akan membuat beberapa prediksi dengan itu.
‫Jadi dari S K ansambel berbaris, kami telah melakukan ini beberapa kali.
‫Sekarang kita akan mendapatkan regreso hutan acak.
‫Kami akan menetapkan benih acak dan kami akan menyiapkan dataset kami, yaitu X sama dengan perumahan.
‫dFe housing defect drop akan menghilangkan target karena kita ingin menggunakan Fitur X untuk
‫memprediksi Target Y housing D F dan Y adalah targetnya.
‫Kami akan membuat split uji kereta kami.
‫Ini hanya kode yang telah kita tulis sebelumnya, jadi jika ada kode yang telah kita tulis sebelumnya, Anda mungkin ingin
‫menyalin dan menempelkannya.
‫Namun, ada baiknya untuk mendapatkan sedikit latihan, terutama jika ini adalah hal baru bagi Anda.
‫Pisahkan data menjadi rangkaian latih dan uji y sehingga kami dapat melatih model kami pada data latih dan mengevaluasinya
‫pada data uji yang belum pernah dilihat model kami sebelumnya.
‫Jadi kita akan menyiapkan model regresi hutan acak dan karena sifat dari algoritma ensemble, akan menetapkan
‫perkiraan jumlah model mini di hutan acak kita.
‫Jumlah pohon keputusan di hutan acak kami hingga 100, yang merupakan Ramba Cyclone default, memiliki kumpulan default
‫yang bagus untuk banyak model dan algoritme pembelajaran mesin bawaannya.
‫Hanya karena begitu banyak digunakan, banyak parameter default akan memberi Anda hasil yang cukup bagus
‫sejak awal.
‫Jika tidak, Anda selalu dapat mengubahnya.
‫Jadi mari kita lari.
‫Ini seharusnya tidak memakan waktu terlalu lama, dan kemudian kita akan mendapatkan sekolah model.
‫Kami akan mencetaknya pada dataset data uji.
‫Sekarang kita telah melihat ini sebelumnya, kita telah menulis kode yang sama persis sebelum kita
‫mendapatkan koefisien determinasi karena ini adalah algoritma regresi.
‫Dan kemudian kami memiliki metrik evaluasi di sini.
‫Kami punya banyak di sini.
‫Kami telah memeriksanya.
‫Apa itu.
‫Jika Anda ingin membaca lebih lanjut, Anda dapat membaca lebih lanjut.
‫Tetapi proporsi variasi dalam variabel dependen yang diprediksi dari variabel independen.
‫Sekarang berapa banyak variabel target dalam dataset perumahan kami yang dapat diprediksi oleh variabel fitur, variabel
‫dependen?
‫Berapa banyak yang dapat diprediksi dari variabel independen ini?
‫Sekarang, dengan skor, nilai tertinggi adalah 1. 0.
‫Saya percaya saya mungkin telah mengatakan bahwa nilai terendah adalah nol koma nol.
‫Sekarang untuk akurasi.
‫Anda benar-benar bisa mendapatkan skor R2 negatif, saya percaya itu seperti infinity negatif atau sesuatu.
‫Tetapi saya juga mengatakan bahwa jika Anda memprediksi hanya yang utama.
‫Jadi, jika Anda memiliki semua label uji Y, mari kita lihat itu.
‫Mengapa tes?
‫Dan kemudian jika kita melihat mengapa tes tidak berarti demikian jika prediksi kita, jika model kita hanya memprediksi
‫dua koma nol, lima lima, dan lain-lain, untuk semua nilai ini, kita akan mendapatkan nilai R hingga nol
‫titik nol dan pada prediksi uji Y dengan sempurna.
‫Itu akan mendapatkan skor 1. 0, tertinggi.
‫Jadi sangat mirip dengan akurasi.
‫Dalam hal ini, model yang memprediksi sangat buruk mendapatkan akurasi dan klasifikasi nol persen.
‫Jika memprediksi semuanya dengan benar, ia mendapat skor akurasi satu koma nol seratus persen.
‫Tapi seperti biasa, jika Anda pernah mendapatkan metrik evaluasi yang sempurna, selalu bersikap skeptis.
‫Tapi mari kita lihat ini dalam tindakan.
‫Saya sudah mengatakan ini dengan lantang.
‫Mengapa kita tidak melihatnya bekerja?
‫Jadi dari ESC berbaris metrik, impor R ke skor.
‫Dan ini adalah cara lain kita dapat mengevaluasi model kita menggunakan garis Typekit, dan kita
‫akan melihat ini dan sedikit, tapi itu kembali ke atas.
‫Jika kita menggulir kembali ke bagian atas halaman ini, itu adalah fungsi metrik.
‫Jadi setiap metrik dalam pinjaman psikis memiliki metrik regresi fungsi spesifiknya sendiri yang kami gunakan.
‫Di situlah kita berada di skor R2.
‫Inilah yang kami gunakan sehingga kami dapat mengimpornya.
‫Dan sekarang mari kita isi array dengan Y Test utama hanya untuk menunjukkan kita mendapatkan skor R2 skor
‫nol dan p penuh.
‫Ini hanya berarti Nampai membuat array penuh.
‫Lebar panjang, mengapa tes dengan nilai?
‫Mengapa menguji saya, hanya itu yang dilakukannya.
‫NumPy membuat array panjang penuh.
‫Mengapa tes adalah jumlah nilai yang sama persis yang ada di dataset uji empat ribu
‫seratus dua puluh delapan masing-masing dengan nilai masing-masing.
‫Jadi setiap sampel akan memiliki nilai uji utama.
‫Lalu bagaimana kita bisa memeriksa ini?
‫Nah, mari kita periksa itu.
‫Dan kemudian kami menguji main.
‫Mari kita lihat 10 yang pertama.
‫Itu semua harus apa nilainya?
‫Seharusnya semua nilai ini, jadi mari kita pastikan itu.
‫Lalu kita pergi, OK, cantik sekarang, bagaimana kita bisa menggunakan R untuk menilai suatu fungsi?
‫Nah, jika Anda tidak yakin, bagaimana Anda bisa mengetahui tab Pergeseran Skor?
‫String ya, itulah yang saya bicarakan.
‫Lihat itu.
‫Jadi kita punya sekolah R2.
‫Mengapa?
‫Mengapa Fred?
‫Jadi apa nilai sebenarnya dalam kasus ini?
‫Kami telah mengatakan bahwa jika model kami hanya untuk memprediksi yang utama, yaitu semua nilai ini, maka kami harus
‫mendapatkan skor Nazi nol.
‫Jadi ini adalah penyebaran kami yang luas.
‫Jadi mengapa benar akan sama dengan mengapa tes?
‫Dan kemudian kita akan memiliki mengapa kebanggaan sama dengan mengapa tes utama?
‫Mari kita katakan ini.
‫Saya telah mengatakan bahwa jika model kami hanya memprediksi yang utama, kami akan mendapatkan R2 dari nol koefisien determinasi
‫nol.
‫Di sana kita pergi.
‫Jadi itu cukup keren.
‫Jadi, Anda tahu, jika model Anda berkinerja sangat buruk, itu akan mendapatkan dua skor nol atau
‫bisa menjadi negatif.
‫Tetapi jika model Anda adalah model paling sederhana apa yang dapat kami gunakan pada data pengujian kami?
‫Atau bahkan pada data pelatihan kami juga.
‫Model yang paling sederhana adalah kita hanya memprediksi target sebagai rata-rata dari semua target lainnya.
‫Jadi itu model pembelajaran mesin yang cukup sederhana, bukan?
‫Tapi kekuatan dari hutan acak adalah bahwa ia mampu mencapai model yang sampai ke sekolah dari titik delapan dan
‫dekat dengan titik delapan satu.
‫Model yang sempurna akan mendapatkan satu poin nol.
‫Mari kita lihat dua skor itu.
‫Mengapa benar sama?
‫Mengapa tes?
‫Lalu kenapa?
‫Pred tidak akan sama dengan hal yang sama jika model kami hanya memprediksi data uji dengan sempurna,
‫itu akan mendapatkan skor satu poin nol.
‫Jadi itulah cara cepat untuk menguji algoritme regresi Anda untuk melihat seberapa baik kinerjanya
‫dalam memprediksi nilai target dari fitur.
‫Sekarang, mari selami metrik lainnya.
‫Saya telah mengatakan bahwa kami akan menggunakan kesalahan absolut yang berarti, jadi saya ingin memberikan ini kepada Anda.
‫Ini tantangan kamu sebelum video selanjutnya, sebenarnya kamu bisa mencoba keduanya.
‫Jadi cobalah kedua kesalahan kuadrat absolut dan rata-rata ini.
‫Pengaturannya akan sangat mirip dengan apa yang baru saja kita lakukan.
‫Anda harus membuat beberapa prediksi dengan model dan kemudian Anda harus membandingkannya dengan sesuatu.
‫Jadi cobalah jika Anda menginginkan dokumentasi yang Anda miliki di sini.
‫Kesalahan kuadrat utama berarti kesalahan mutlak.
‫Dan sampai jumpa di video selanjutnya.
‫Kami akan melakukannya bersama.