‫OK.
‫Ben tornato.
‫Entriamo ora in alcune metriche di valutazione del modello di regressione.
‫Quindi crea una nuova intestazione qui per indicare da punto a punto le metriche di valutazione del modello di regressione.
‫E ancora una volta, possiamo entrare nelle metriche di valutazione del modello, nella documentazione e vedere cosa c'è dentro.
‫Quindi, se andiamo fino a qui, hanno una valutazione del modello.
‫Abbiamo un sacco di diverse metriche di valutazione qui.
‫abbiamo?
‫In realtà dice esplicitamente la perdita del registro di regressione su o nel caso in cui le metriche di regressione?
‫Eccoci qui.
‫Bellissimo.
‫Quindi questo è il tuo extracurriculare per.
‫Questo video serve per leggere le metriche di regressione.
‫Abbiamo alcuni di questi sono stati migliorati per gestire il caso multi output significa Guerrera.
‫Solo leggere questo errore massimo potrebbe essere un errore assoluto.
‫Questi sono tutti diversi tipi di metriche di regressione che puoi utilizzare.
‫Ci concentreremo su alcuni dei principali, come l'errore medio assoluto che incontrerai spesso.
‫L'errore al quadrato principale è l'errore di registro al quadrato principale.
‫Ok, sì.
‫Quindi abbiamo alcune opzioni discrete.
‫Ci sono due punteggi.
‫Questa è l'impostazione predefinita, come abbiamo visto prima, nel metodo del punteggio.
‫Quindi, se desideri vedere una spiegazione di tutto ciò, consulta la documentazione.
‫Ti incoraggio almeno a leggerlo per i valori che stiamo attraversando, perché ancora una volta, valutare un
‫modello di apprendimento automatico è importante tanto quanto addestrarne uno e fare previsioni con esso.
‫Ma mettiamoci le mani.
‫Lo copieremo e cliccheremo qui per l'intestazione, e io lo copio.
‫Mettilo lì dentro.
‫E quindi trasformiamo questo in markdown.
‫A che punto siamo?
‫Ci siamo.
‫Quelli di cui parleremo sono che nessuno può essere eguagliato.
‫Questo è il simbolo per esso, ma è pronunciato come mi hai sentito prima, pronunciato se lo
‫sentissi bene, non importa.
‫Sai cosa sto cercando di scrivere?
‫Pronunciato R-quadrato o coefficiente di determinazione.
‫Ci concentreremo su quel primo coefficiente.
‫Probabilmente ci sono degli errori di ortografia, ma per ora non ci concentriamo sugli errori di ortografia.
‫Se avessimo errori di codice, correggeremmo quegli errori di ortografia.
‫Puoi correggerli se vuoi e quindi significare errore al quadrato.
‫Se potessi risolverli.
‫Ma se lo desideri, la tua estensione è leggere questa documentazione ed esercitarti su un'altra.
‫La bellezza di Typekit Learn è che usano tutti interfacce simili.
‫E qual è il punto cruciale della valutazione?
‫Sta confrontando le previsioni di un modello con ciò che avrebbe dovuto prevedere.
‫Quindi riportiamo in città il nostro modello di valutazione o regressione, e con quello faremo alcune previsioni.
‫Quindi da S. K. insieme allineato, l'abbiamo fatto un paio di volte.
‫Ora otterremo il regreso della foresta casuale.
‫Stabiliremo un seme casuale e imposteremo il nostro set di dati, che è X uguale a housing.
‫La caduta del difetto dell'alloggiamento dFe rimuoverà l'obiettivo perché vogliamo utilizzare le caratteristiche X per
‫prevedere l'alloggiamento dell'obiettivo Y D F e Y è l'obiettivo.
‫Creeremo la nostra suddivisione del test del treno.
‫Questo è solo un codice che abbiamo scritto prima, quindi se c'è del codice che abbiamo scritto prima, potresti volerlo
‫copiare e incollare.
‫Tuttavia, è bene fare un po' di pratica, soprattutto se si tratta di una cosa nuova per te.
‫Dividi i dati in training e test set y in modo che possiamo addestrare il nostro modello sui dati di training e valutarlo sui
‫dati dei dati di test che il nostro modello non ha mai visto prima.
‫Quindi imposteremo il nostro modello di regressione casuale della foresta e, a causa della natura dell'algoritmo di insieme, imposteremo una
‫stima del numero di mini modelli nella nostra foresta casuale.
‫Il numero di alberi decisionali nella nostra foresta casuale a 100, che è il Ramba Cyclone predefinito, ha un ottimo set
‫di impostazioni predefinite per molti dei suoi modelli e algoritmi di apprendimento automatico incorporati.
‫Proprio perché è così ampiamente utilizzato, molti dei parametri predefiniti ti daranno risultati piuttosto buoni
‫fin dall'inizio.
‫Se non lo fanno, puoi sempre modificarli.
‫Quindi corriamo.
‫Non dovrebbe volerci troppo tempo, e poi avremo una scuola modello.
‫Lo valuteremo sul set di dati del test.
‫L'abbiamo visto prima, abbiamo scritto lo stesso identico codice prima di ottenere il coefficiente
‫di determinazione perché è un algoritmo di regressione.
‫E poi abbiamo le metriche di valutazione qui.
‫Abbiamo un intero gruppo qui.
‫L'abbiamo cercato.
‫Cos'è.
‫Se vuoi leggere di più, puoi leggere di più.
‫Ma è la proporzione della variazione nella variabile dipendente che è prevedibile dalla variabile
‫indipendente.
‫Ora, quanta parte della variabile target nel nostro set di dati abitativo può essere prevista dalle variabili delle caratteristiche, la
‫variabile dipendente?
‫Quanto può essere previsto di questo dalle variabili indipendenti?
‫Ora, con il punteggio, il valore più alto è 1. 0.
‫Credo che avrei potuto dire che il valore più basso è zero virgola zero.
‫Ora questo è per la precisione.
‫Puoi effettivamente ottenere un punteggio R2 negativo a, credo che sia come infinito negativo o qualcosa del genere.
‫Ma ho anche detto che se avessi previsto solo il principale.
‫Quindi, se hai tutte le etichette di test Y, diamo un'occhiata a quelle.
‫Perché testare?
‫E poi se guardiamo al perché test non significa che se le nostre previsioni, se il nostro modello prevedesse
‫solo due virgola zero, cinque cinque, eccetera, eccetera, per tutti questi valori, otterremmo un R per il punteggio
‫zero punto zero e al previsto il test Y perfettamente.
‫Otterrebbe un punteggio di 1. 0, il più alto.
‫Quindi molto simile alla precisione.
‫In tal caso, un modello che prevede molto male ottiene una precisione e una classificazione pari allo zero percento.
‫Se prevede che tutto sia corretto, ottiene un punteggio di precisione uno virgola zero al cento per cento.
‫Ma come sempre, se mai ottieni metriche di valutazione perfette, resta sempre scettico.
‫Ma vediamolo in azione.
‫L'ho detto ad alta voce.
‫Perché non lo vediamo funzionare?
‫Quindi, dalle metriche allineate di ESC, importa R nel punteggio.
‫E questo è un altro modo in cui possiamo valutare i nostri modelli usando la linea Typekit,
‫e vedremo questo e un po', ma questo è proprio in cima.
‫Se torniamo all'inizio di questa pagina, questa è una funzione metrica.
‫Quindi ogni metrica in prestito psichico ha le sue specifiche metriche di regressione funzione che andiamo.
‫Ecco dove siamo al punteggio R2.
‫Questo è ciò che stiamo usando in modo da poterlo importare.
‫E ora riempiamo un array con il test Y principale solo per dimostrarci che otteniamo un punteggio R2 pari
‫a zero e p pieno.
‫Questo significa solo che Nampai crea un array completo.
‫Larghezza di lunghezza, perché testare con il valore?
‫Perché mettermi alla prova, è tutto quello che sta facendo.
‫NumPy crea un array completo di lunghezza.
‫Perché i test sono lo stesso numero esatto di valori che si trovano nel set di
‫dati del test quattromilacentoventotto ciascuno con il valore ciascuno.
‫Quindi ogni campione avrà il valore del test main.
‫E poi come possiamo verificarlo?
‫Bene, controlliamo questo.
‫E poi testiamo main.
‫Diamo un'occhiata ai primi 10.
‫Dovrebbe essere tutto quale valore?
‫Dovrebbe essere tutto questo valore, quindi assicuriamoci che lo sia.
‫Allora andiamo, ok, bello adesso, come potremmo usare la R per segnare una funzione?
‫Bene, se non fossi sicuro, come potresti scoprire la scheda Score Shift?
‫String sì, è di questo che sto parlando.
‫Guarda quello.
‫Quindi abbiamo la scuola R2.
‫Come mai?
‫Attraverso perché Fred?
‫Quindi quali sono i veri valori in questo caso?
‫Bene, abbiamo detto che se il nostro modello fosse solo quello di prevedere il principale, ovvero tutti questi valori, allora dovremmo ottenere un punteggio
‫nazista pari a zero.
‫Quindi queste sono la nostra ampia diffusione.
‫Allora perché true sarà uguale a why test?
‫E poi avremo perché l'orgoglio è uguale a perché test main?
‫Diciamo questo.
‫Ho detto che se il nostro modello prevedesse solo il principale, otterremmo un R2 di zero coefficiente di determinazione pari a
‫zero.
‫Ci siamo.
‫Quindi è piuttosto bello.
‫Quindi, sai, se il tuo modello funziona piuttosto male, otterrà due punti pari a zero o
‫potrebbe diventare negativo.
‫Ma se il tuo modello è qual è il modello più semplice che potremmo usare sui nostri dati di test?
‫O anche sui nostri dati di allenamento.
‫Il modello più semplice sarebbe quello di prevedere l'obiettivo come media di tutti gli altri obiettivi.
‫Quindi questo è un modello di apprendimento automatico piuttosto semplice, giusto?
‫Ma il potere della foresta casuale è che è in grado di realizzare un modello che arriva alla scuola del punto otto e
‫si avvicina al punto otto uno.
‫Un modello perfetto otterrebbe uno virgola zero.
‫Diamo un'occhiata a quei due punteggi.
‫Perché i veri uguali?
‫Perché testare?
‫E poi perché?
‫Pred non equivarrebbe alla stessa cosa se il nostro modello prevedesse perfettamente i dati del test, otterrebbe
‫come ottenere un punteggio di uno zero.
‫Quindi questo è un modo rapido per testare il tuo algoritmo di regressione per vedere come sta andando
‫a prevedere il valore target dalle caratteristiche.
‫Ora, tuffiamoci in un'altra metrica.
‫Ho detto che useremo l'errore assoluto medio, quindi vorrei darti questo passaggio.
‫Questa è la tua sfida prima del prossimo video, in realtà, puoi provare entrambi.
‫Quindi prova entrambi questi errori medi assoluti e quadrati medi.
‫Il set up sarà molto simile a quello che abbiamo appena fatto.
‫Dovrai fare alcune previsioni con il modello e poi dovrai confrontarle con qualcosa.
‫Quindi provaci se vuoi la documentazione che hai qui.
‫Errore quadrato principale significa errore assoluto.
‫E ci vediamo nel prossimo video.
‫Lo faremo insieme.