‫好吧, 我会的
‫欢迎回来｡
‫现在, 让我们来了解一些回归模型评估指标｡
‫所以在这里做一个新的标题｡
‫4. 2. 2.回归模型评价指标｡
‫同样, 我们可以进入模型评估指标､ 文档, 看看里面有什么｡
‫所以如果我们到这里, 我们就可以进行模型评估｡
‫我们这里有一大堆不同的评估指标｡
‫我们是否有明确的回归､ 日志丢失､ 二进制情况回归指标？
‫我们走吧｡
‫真漂亮｡
‫所以这就是你的课外活动｡
‫本视频用于通读回归指标｡
‫我们已经增强了其中的一些, 以处理多输出情况, 意味着良好的误差,
‫只是为了读取这个最大误差平均绝对误差｡
‫这些都是您可以使用的不同类型的回归度量｡
‫我们将重点讨论几个主要问题, 如平均绝对误差｡
‫你会经常遇到主平方误差是主对数平方误差｡
‫好吧, 我会的
‫是的, 我知道
‫所以我们有很多选择｡
‫有两个得分｡
‫这是我们之前在score方法中看到的默认值｡
‫因此, 如果您希望看到所有这些的解释, 请浏览文档｡
‫我鼓励你们至少读一读它, 看看我们正在讨论的价值观, 因为,
‫再一次, 评估一个机器学习模型和训练一个机器学习模型并用它做出预测一样重要｡
‫不过咱们得动手了｡
‫我们将复制此内容, 然后单击此处查看标题, 我将复制此内容, 并将其放在此处｡
‫所以让我们把它变成减价｡
‫进展如何？
‫我们走吧｡
‫我们要讨论的是第一个平方｡
‫现在, 这是这是它的一个符号, 但它的发音和你们之前听过的一样.
‫发音｡
‫我拼对了吗？
‫这不重要｡
‫你知道我在拼什么吗？
‫发音为R平方或决定系数｡
‫我们将重点讨论1/1系数｡
‫这里可能有一些拼写错误, 但我们现在不关注拼写错误｡
‫如果我们有代码错误, 我们会修正那些拼写错误｡
‫如果你愿意, 你可以修正这些, 然后是均方误差｡
‫专注于这些｡
‫但如果您愿意, 您的扩展是阅读此文档并在另一个文档上练习｡
‫心灵贷款的美妙之处在于它们都使用相似的界面｡
‫评估的关键是什么？
‫它是将模型的预测与它应该预测的进行比较｡
‫让我们把评估或回归模型带回城里, 用它们来做一些预测｡
‫在标量集成中, 我们已经做了几次了, 现在我们得到随机森林回归, 我们设置随机种子,
‫我们设置数据集, x等于房屋｡
‫DF Housing DF drop将删除目标点, 因为我们要使用特征X来预测目标y
‫housing DF, 而Y就是目标点｡
‫我们将创建培训测试拆分｡
‫这只是我们以前写的代码｡
‫因此, 如果有我们以前编写的代码, 您可能需要复制并粘贴它｡
‫然而, 这是很好的得到一点点的实践, 特别是如果这是很多这是新的你｡
‫将数据拆分为训练集和测试集y, 这样我们就可以在训练数据上训练模型,
‫并在测试数据上评估模型以前从未见过的数据｡
‫所以我们要建立一个随机森林入侵者模型｡
‫由于集合算法的性质, 我们将设置一个估计器｡
‫所以随机森林中的迷你模型的数量, 随机森林中的决策树的数量是100, 这是默认值｡
‫请记住, Ask, Learn为许多内置的机器学习模型和算法提供了一组很棒的默认设置｡
‫正因为它的使用如此广泛, 许多默认参数从一开始就能让您获得相当好的结果｡
‫如果它们不匹配, 您可以随时调整它们｡
‫所以我们快跑吧｡
‫这不会花太长时间, 然后我们就去模型评分｡
‫我们将在测试数据集上进行评分｡
‫我们以前见过这种情况, 我们以前写过完全相同的代码｡
‫我们得到了决定系数, 因为这是一个回归算法, 然后我们得到了评估指标｡
‫我们这里有一大堆｡
‫我们查过了｡
‫它是什么, 如果你想读更多, 你可以读更多｡
‫但它是因变量中的变异比例, 是可以从自变量中预测出来的｡
‫现在, 在我们的住房数据集中, 有多少目标变量可以通过特征变量来预测？
‫因变量？
‫独立变量能预测多少？
‫现在有了分数, 最高值是1｡ 0.
‫我想我可能说过最小值是0｡ 0.
‫这是为了准确｡
‫你可以得到一个负的R2分数, 我相信它就像负无穷大之类的｡
‫但我也说过如果你预测的只是均值, 那么如果你有所有的Y检验标签, 让我们来看看那些Y检验｡
‫如果我们看y检验的平均值｡
‫所以如果我们的预测, 如果我们的模型只预测了2｡ 055, 等等, 等等,
‫对于所有这些值, 我们将得到R2分数为0｡ 0, 如果它完美地预测了Y检验, 它将得到1分｡
‫0, 最高｡
‫因此, 在这种情况下, 与准确性非常相似, 预测非常差的模型得到0%的准确性和分类｡
‫如果它预测的一切都是正确的, 那么它的得分为1｡ 0 100%准确度｡
‫但是和往常一样, 如果你得到了完美的评估指标, 总是要持怀疑态度｡
‫但让我们来看看它的实际效果｡
‫我已经大声说出来了｡
‫为什么从标量和矩阵导入R2分数时我们看不到它的工作呢？
‫这是另一种我们可以用心灵学习来评估我们的模型的方法,
‫我们稍后会看到, 当我们回到这一页的顶部时, 它就在顶部了｡
‫这是一个度量函数｡
‫因此, 心理贷款中的每一个指标都有其特定的函数回归指标｡
‫我们走吧｡
‫这就是我们在R得分的地方｡
‫这是我们要用的, 所以我们可以导入它｡
‫现在让我们用y检验的均值来填充一个数组, 来证明我们得到了一个分数, 两个分数为0,
‫P, 这意味着, 不仅创建了一个长度为y检验的完整数组, y检验的值为y检验的均值, 这就是它所做的｡
‫NumPy创建长度为y的全数组测试, 因此测试数据集4128中的值的数目完全相同,
‫每个值都具有｡
‫所以每个样本的值都是检验均值｡
‫然后我们如何检查这个｡
‫好吧, 我们先检查一下, 然后y检验平均值｡
‫让我们来看看前十个｡
‫这一切应该有什么价值呢？
‫都应该是这个值｡
‫所以让我们来确保它是｡
‫我们走吧｡
‫好吧, 漂亮｡
‫现在, 我们如何使用AR评分函数？
‫好吧, 如果你不确定, 你怎么能找到得分轮班标签docstring｡
‫是啊, 这就是我说的｡
‫你看那个｡
‫所以我们有r来计算y到y预测｡
‫那么, 在这种情况下, Y的真实值是多少？
‫我们说过, 如果我们的模型只是预测平均值, 也就是所有这些值, 那么我们的R2得分应该是零｡
‫这是y预测值, 所以y真值等于y测试值, 然后y预测值等于y测试均值｡
‫让我们看看这个｡
‫我说过, 如果我们的模型只预测了均值, 我们会得到一个零的R2, 零的决定系数｡
‫我们走吧｡
‫这很酷吧？
‫所以, 如果你的模型表现很差, 它会让另一个模型的得分为零,
‫或者它会变成负数｡
‫但如果你的模型是, 我们可以用在测试数据上的最简单的模型是什么？
‫甚至是我们的训练数据｡
‫最简单的模型是, 我们只预测所有其他目标的平均值｡
‫这是一个非常简单的机器学习模型, 对吧？
‫但随机森林的强大之处在于它能够实现一个模型, 使R值为0｡ 8点报收于0.
‫81.
‫一个完美的模型会得到1｡ 0.
‫让我们用它的对数来计算y真等于y测试, 然后y预测值等于同样的东西｡
‫如果我们的模型正好完美地预测了测试数据, 它的HA得分将为1｡ 0.
‫因此, 这是一种快速测试回归算法的方法, 可以查看它在根据特征预测目标值方面的表现｡
‫现在让我们讨论另一个指标, 我已经说过了, 我们将使用平均绝对误差｡
‫所以我想把这个交给你｡
‫这是你在下一个视频之前的挑战｡
‫实际上, 这两种你都可以试试｡
‫因此, 尝试这两个绝对平均值和均方误差｡
‫设置将与我们刚才所做的非常相似｡
‫你必须用模型做一些预测, 然后你必须把它们与某个东西进行比较｡
‫那给予试吧｡
‫如果你想要文档, 这里有｡
‫均方误差､ 平均绝对误差｡
‫下一个视频里见｡
‫我们一起来