‫está bien.
‫Bienvenido de nuevo.
‫Entremos ahora en algunas métricas de evaluación del modelo de regresión.
‫Así que haga un nuevo encabezado aquí para las métricas de evaluación del modelo de regresión de punto a punto.
‫Y una vez más, podemos ir a las métricas de evaluación del modelo, la documentación y ver qué hay allí.
‫Entonces, si subimos hasta aquí, tienen una evaluación de modelo.
‫Tenemos un montón de métricas de evaluación diferentes aquí.
‫¿Tenemos?
‫¿Realmente dice explícitamente pérdida de registro de regresión en o en caso de métricas de regresión?
‫Aquí vamos.
‫Hermosa.
‫Así que esta es tu actividad extracurricular para.
‫Este video es para leer las métricas de regresión.
‫Tenemos algunos de los que se han mejorado para manejar el caso de múltiples salidas significa Guerrera.
‫Solo para leer este error máximo puede ser un error absoluto.
‫Todos estos son diferentes tipos de métricas de regresión que puede utilizar.
‫Nos centraremos en algunos de los principales, como el error absoluto medio con el que te encontrarás a menudo.
‫El error cuadrático principal es el error de registro cuadrático principal.
‫OK, si.
‫Así que tenemos unas pocas opciones.
‫Hay dos partituras.
‫Este es el valor predeterminado, como hemos visto antes, en el método de puntuación.
‫Entonces, si desea ver una explicación de todos estos, consulte la documentación.
‫Te animo a que al menos lo leas por los valores por los que estamos atravesando, porque nuevamente,
‫evaluar un modelo de aprendizaje automático es tan importante como entrenarlo y hacer predicciones con él.
‫Pero pongámonos manos a la obra.
‫Copiaremos esto y simplemente hagamos clic aquí para el encabezado, y lo copiaré.
‫Ponlo ahí.
‫Así que convierta esto en una rebaja.
‫Donde estamos
‫Aquí vamos.
‫Los que vamos a cubrir son que nadie se puede cuadrar.
‫Este es el símbolo para ello, pero se pronuncia como me han escuchado antes, pronunciado si siento
‫que eso no importa.
‫¿Sabes lo que estoy tratando de deletrear?
‫R cuadrado pronunciado o coeficiente de determinación.
‫Nos centraremos en ese primer coeficiente.
‫Probablemente haya algunos errores ortográficos allí, pero no estamos enfocados en los errores ortográficos por ahora.
‫Si tuviéramos errores de código, los arreglaríamos.
‫Puede corregirlos si lo desea y luego significar error al cuadrado.
‫Si pudiera resolver esos.
‫Pero si lo desea, su extensión es leer esta documentación y practicar con otra.
‫La belleza de Typekit learn es que todos usan interfaces similares.
‫¿Y cuál es el quid de la evaluación?
‫Es comparar las predicciones de un modelo con lo que debería haber predicho.
‫Así que llevemos nuestro modelo de evaluación o regresión a la ciudad, y haremos algunas predicciones con eso.
‫Entonces de S. K. conjunto alineado, lo hemos hecho varias veces.
‫Ahora obtendremos el regreso al bosque aleatorio.
‫Estableceremos una semilla aleatoria y configuraremos nuestro conjunto de datos, que es X es igual a vivienda.
‫dFe caída de defecto de vivienda eliminará el objetivo porque queremos usar las características X para predecir
‫el objetivo Y vivienda D F y la Y es el objetivo.
‫Crearemos nuestra división de prueba de trenes.
‫Esto es solo código que hemos escrito antes, por lo que si hay código que hemos escrito antes, es posible que desee
‫copiarlo y pegarlo.
‫Sin embargo, es bueno tener un poco de práctica, especialmente si esto es nuevo para ti.
‫Divida los datos en tren y conjunto de prueba y para que podamos entrenar nuestro modelo en los datos de entrenamiento y
‫evaluarlo en los datos de prueba que nuestro modelo nunca ha visto antes.
‫Así que vamos a configurar nuestro modelo de regresión de bosque aleatorio y, debido a la naturaleza del algoritmo de conjunto, estableceremos
‫una estimación del número de mini modelos en nuestro bosque aleatorio.
‫El número de árboles de decisión en nuestro bosque aleatorio a 100, que es el Ramba Cyclone predeterminado, tiene un gran conjunto
‫de valores predeterminados para muchos de sus modelos y algoritmos de aprendizaje automático integrados.
‫Solo porque es tan ampliamente utilizado, muchos de los parámetros predeterminados le darán resultados bastante buenos desde
‫el principio.
‫Si no es así, siempre puede modificarlos.
‫Así que corramos.
‫Esto no debería tomar mucho tiempo, y luego tendremos una escuela modelo.
‫Lo puntuaremos en el conjunto de datos de prueba.
‫Ahora que hemos visto esto antes, hemos escrito exactamente el mismo código antes de obtener el
‫coeficiente de determinación porque es un algoritmo de regresión.
‫Y luego tenemos métricas de evaluación aquí.
‫Tenemos un montón aquí.
‫Lo hemos buscado.
‫Lo que es.
‫Si quieres leer más, puedes leer más.
‫Pero es la proporción de la variación en la variable dependiente la que es predecible a partir de la variable
‫independiente.
‫Ahora bien, ¿qué parte de la variable objetivo en nuestro conjunto de datos de vivienda se puede predecir mediante las variables de características, la
‫variable dependiente?
‫¿Cuánto se puede predecir de esto mediante las variables independientes?
‫Ahora, con la puntuación, el valor más alto es 1. 0.
‫Creo que podría haber dicho que el valor más bajo es cero punto cero.
‫Eso es por precisión.
‫De hecho, puede obtener una puntuación R2 negativa, creo que es como infinito negativo o algo así.
‫Pero también dije que si predijiste solo el principal.
‫Entonces, si tiene todas las etiquetas de prueba Y, echemos un vistazo a ellas.
‫¿Por qué probar?
‫Y luego, si miramos por qué la prueba no significa eso, si nuestras predicciones, si nuestro modelo solo predijo dos
‫coma cero, cinco cinco, etcétera, etcétera, para todos estos valores, obtendríamos una R para una puntuación de cero.
‫punto cero y en el predijo la prueba Y perfectamente.
‫Obtendría una puntuación de 1. 0, el más alto.
‫Muy similar a la precisión.
‫En ese caso, un modelo que predice muy mal obtiene una precisión y clasificación del cero por ciento.
‫Si predice todo correctamente, obtiene una puntuación de un punto cero al cien por cien de precisión.
‫Pero como siempre, si alguna vez obtiene métricas de evaluación perfectas, siempre sea escéptico.
‫Pero veamos esto en acción.
‫Lo he dicho en voz alta.
‫¿Por qué no lo vemos funcionando?
‫Entonces, desde ESC alineadas métricas, importe R a puntaje.
‫Y esta es otra forma en que podemos evaluar nuestros modelos usando la línea Typekit, y vamos a
‫ver esto y un poco, pero eso está en la parte superior.
‫Si nos desplazamos hacia la parte superior de esta página, esa es una función métrica.
‫Entonces, cada métrica en el préstamo psíquico tiene sus propias métricas de regresión de función específica que vamos.
‫Ahí es donde estamos en la puntuación R2.
‫Esto es lo que estamos usando para poder importarlo.
‫Y ahora llenemos una matriz con la prueba principal de Y solo para demostrar que obtenemos una puntuación R2
‫de cero y p completa.
‫Esto solo significa que Nampai crea una matriz completa.
‫Ancho de largo, ¿por qué probar con el valor?
‫Por qué ponerme a prueba, eso es todo lo que está haciendo.
‫NumPy crea una matriz completa de longitudes.
‫Por qué las pruebas son exactamente el mismo número de valores que están en el conjunto de datos de prueba cuatro
‫mil ciento veintiocho cada uno con el valor de cada uno.
‫Entonces, cada muestra tendrá el valor de la prueba principal.
‫Y entonces, ¿cómo podemos comprobar esto?
‫Bueno, comprobemos eso.
‫Y luego probamos main.
‫Veamos los primeros 10.
‫¿Todo debería ser de qué valor?
‫Todo debería ser este valor, así que asegurémonos de que lo sea.
‫Luego vamos, OK, hermoso ahora, ¿cómo podríamos usar la R para calificar una función?
‫Bueno, si no estaba seguro, ¿cómo podría averiguarlo en la pestaña Score Shift?
‫String, sí, de eso estoy hablando.
‫Mira eso.
‫Entonces tenemos la escuela R2.
‫¿Por qué?
‫¿Por qué Fred?
‫Entonces, ¿cuáles son los verdaderos valores en este caso?
‫Bueno, dijimos que si nuestro modelo fuera solo para predecir el principal, que son todos estos valores, entonces deberíamos obtener una
‫puntuación nazi de cero.
‫Así que estos son nuestra amplia difusión.
‫Entonces, ¿por qué verdadero va a ser igual a por qué probar?
‫Y luego veremos por qué el orgullo es igual a ¿por qué la prueba principal?
‫Digamos esto.
‫He dicho que si nuestro modelo predijo solo el principal, obtendríamos un R2 de coeficiente de determinación cero de
‫cero.
‫Aquí vamos.
‫Eso es muy bueno.
‫Entonces, ya sabes, si tu modelo está funcionando bastante mal, obtendrá dos puntos de cero o
‫podría volverse negativo.
‫Pero si su modelo es, ¿cuál es el modelo más simple que podríamos usar en nuestros datos de prueba?
‫O incluso en nuestros datos de entrenamiento.
‫El modelo más simple sería predecir el objetivo como el promedio de todos los demás objetivos.
‫Entonces, ese es un modelo de aprendizaje automático bastante simple, ¿verdad?
‫Pero el poder del bosque aleatorio es que es capaz de lograr un modelo que llega a la escuela del punto ocho y
‫se acerca al punto ocho uno.
‫Un modelo perfecto obtendría un punto cero.
‫Echemos un vistazo a esa puntuación de dos.
‫¿Por qué verdadero es igual?
‫¿Por qué probar?
‫¿Y entonces por qué?
‫Pred no equivaldría a lo mismo si nuestro modelo simplemente predijera perfectamente los datos de la prueba,
‫obtendrá una puntuación de un punto cero.
‫Así que esa es una forma rápida de probar su algoritmo de regresión para ver qué tan bien le está yendo
‫al predecir el valor objetivo de las características.
‫Ahora, profundicemos en otra métrica.
‫He dicho que vamos a utilizar el error absoluto medio, así que me gustaría dejarles esto.
‫Este es su desafío antes del próximo video, de hecho, puede probar ambos.
‫Así que prueba ambos errores medios, absoluto y medio cuadrático.
‫La configuración será muy similar a la que acabamos de hacer.
‫Tendrás que hacer algunas predicciones con el modelo y luego tendrás que compararlas con algo.
‫Así que inténtalo si quieres la documentación que tienes aquí.
‫Error del cuadrado principal significa error absoluto.
‫Y te veo en el siguiente video.
‫Lo haremos juntos.