‫ตกลง.
‫ยินดีต้อนรับกลับ.
‫มาดูเมตริกการประเมินแบบจำลองการถดถอยกัน
‫เลยตั้งหัวเรื่องใหม่ที่นี่
‫4. 2. 2 เมตริกการประเมินแบบจำลองการถดถอย
‫และอีกครั้ง เราสามารถเข้าไปที่ตัวชี้วัดการประเมินแบบจำลอง เอกสารประกอบ และดูว่ามีอะไรอยู่ในนั้น
‫ถ้าเราขึ้นไปที่นี่ เรามีการประเมินแบบจำลอง
‫เรามีเมตริกการประเมินต่างๆ มากมายที่นี่
‫เราได้ระบุอย่างชัดเจนหรือไม่ว่าการถดถอย การสูญเสียบันทึก ตัววัดการถดถอยกรณีไบนารี
‫ไปเลย.
‫สวยงาม.
‫นี่เป็นหลักสูตรนอกหลักสูตรของคุณสำหรับ
‫วิดีโอนี้ใช้เพื่ออ่านเมตริกการถดถอย
‫เรามีบางส่วนที่ได้รับการปรับปรุงเพื่อจัดการกับกรณีเอาต์พุตหลายตัวหมายถึงข้อผิดพลาดที่ดีเพียงแค่อ่านข้อผิดพลาดสูงสุดนี้หมายถึงข้อผิดพลาดแน่นอน
‫นี่คือเมตริกการถดถอยประเภทต่างๆ ทั้งหมดที่คุณสามารถใช้ได้
‫เราจะเน้นที่ประเด็นหลักสองสามข้อ เช่น ค่าคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์เฉลี่ย
‫คุณมักจะพบข้อผิดพลาดหลักกำลังสองคือข้อผิดพลาดของบันทึกกำลังสองหลัก
‫ตกลง.
‫ใช่.
‫ดังนั้นเราจึงมีทางเลือกอยู่สองสามทาง
‫มีสองคะแนน
‫นี่เป็นค่าเริ่มต้นที่เราเคยเห็นมาก่อนในวิธีการให้คะแนน
‫ดังนั้น หากคุณต้องการดูคำอธิบายทั้งหมดนี้ โปรดอ่านเอกสารประกอบ
‫เราขอแนะนำให้คุณอ่านค่าที่เรากำลังประสบอยู่เป็นอย่างน้อย เพราะการประเมินโมเดลการเรียนรู้ด้วยเครื่องมีความสำคัญพอๆ
‫กับการฝึกโมเดลและการคาดคะเน
‫แต่มาลงมือกันเถอะ
‫เราจะคัดลอกสิ่งนี้ และเราจะคลิกที่นี่เพื่อดูหัวเรื่อง และฉันจะคัดลอกมัน วางไว้ในนั้น
‫ลองเปลี่ยนสิ่งนี้เป็นมาร์กดาวน์
‫เราอยู่ที่ไหน?
‫เราจะไปที่นั่น.
‫ที่เราจะพูดถึงคืออันดับหนึ่งสามารถยกกำลังสองได้
‫นี่คือสัญลักษณ์ของมัน แต่มันออกเสียงอย่างที่คุณเคยได้ยินฉันมาก่อน
‫ออกเสียง
‫ฉันสะกดถูกหรือเปล่า?
‫มันไม่สำคัญ
‫คุณรู้ไหมว่าฉันกำลังพยายามสะกดอะไร
‫ออกเสียง R-squared หรือสัมประสิทธิ์การกำหนด
‫เราจะเน้นที่สัมประสิทธิ์ 1/1 นั้น
‫อาจมีการสะกดผิดอยู่บ้าง แต่เราไม่ได้เน้นที่การสะกดผิดในตอนนี้
‫ถ้าเรามีข้อผิดพลาดของรหัส เราจะแก้ไขข้อผิดพลาดการสะกดคำเหล่านั้น
‫คุณสามารถแก้ไขสิ่งเหล่านั้นได้หากต้องการ จากนั้นหมายถึงข้อผิดพลาดกำลังสอง
‫มุ่งเน้นไปที่สิ่งเหล่านั้น
‫แต่ถ้าคุณต้องการ ส่วนขยายของคุณคืออ่านเอกสารนี้และฝึกฝนในเอกสารอื่น
‫ความงามของการยืมพลังจิตคือพวกเขาทั้งหมดใช้อินเทอร์เฟซที่คล้ายคลึงกัน
‫และสาระสำคัญของการประเมินคืออะไร?
‫เป็นการเปรียบเทียบการคาดการณ์ของแบบจำลองกับสิ่งที่ควรคาดการณ์ไว้
‫ลองนำแบบจำลองการประเมินหรือการถดถอยของเรากลับคืนมาในเมืองแล้วเราจะทำการคาดคะเนกับพวกมัน
‫จาก Scalar Ensemble เราได้ทำมาแล้วสองสามครั้งแล้ว เราจะได้การถดถอยฟอเรสต์แบบสุ่ม เราจะตั้งค่าสุ่มเมล็ดพันธุ์ของเรา
‫และเราจะตั้งค่าชุดข้อมูลของเรา ซึ่งก็คือ x เท่ากับที่อยู่อาศัย
‫DF Housing DF dot drop จะลบเป้าหมายเนื่องจากเราต้องการใช้คุณลักษณะ X เพื่อคาดการณ์เป้าหมาย
‫y ที่อยู่อาศัย DF และ Y คือเป้าหมาย
‫เราจะสร้างการแยกการทดสอบรถไฟของเรา
‫นี่เป็นเพียงรหัสที่เราเคยเขียนมาก่อน
‫ดังนั้นหากมีโค้ดที่เราเคยเขียนมาก่อน คุณอาจต้องการคัดลอกและวาง
‫อย่างไรก็ตาม เป็นการดีที่จะฝึกฝนเล็กน้อย โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากสิ่งนี้เป็นเรื่องใหม่สำหรับคุณ
‫แยกข้อมูลออกเป็นชุดฝึกและชุดทดสอบ y เพื่อให้เราสามารถฝึกแบบจำลองของเราเกี่ยวกับข้อมูลการฝึกและประเมินผลข้อมูลการทดสอบที่แบบจำลองของเราไม่เคยเห็นมาก่อน
‫เราจะสร้างโมเดลสุ่มผู้รุกรานป่า
‫และเนื่องจากธรรมชาติของอัลกอริธึมทั้งมวล เราจะตั้งค่าตัวประมาณ
‫ดังนั้นจำนวนของแบบจำลองขนาดเล็กในฟอเรสต์สุ่มของเรา จำนวนแผนผังการตัดสินใจในฟอเรสต์สุ่มของเราถึง
‫100 ซึ่งเป็นค่าเริ่มต้น
‫อย่าลืมว่า Ask, Learn มีชุดค่าเริ่มต้นที่ยอดเยี่ยมสำหรับโมเดลและอัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงในตัวจำนวนมาก
‫เพียงเพราะมันใช้กันอย่างแพร่หลาย พารามิเตอร์เริ่มต้นจำนวนมากจะทำให้คุณได้ผลลัพธ์ที่ดีตั้งแต่เริ่มต้น
‫หากไม่เป็นเช่นนั้น คุณสามารถปรับแต่งได้เสมอ
‫มาวิ่งกันเถอะ
‫ไม่ควรใช้เวลานานเกินไปแล้วเราจะไปให้คะแนนแบบจำลอง
‫เราจะให้คะแนนในชุดข้อมูลการทดสอบ
‫ตอนนี้เราเคยเห็นสิ่งนี้มาก่อนแล้ว เราเคยเขียนโค้ดเดียวกันนี้มาก่อนแล้ว
‫เราได้ค่าสัมประสิทธิ์ของการกำหนดเพราะเป็นอัลกอริธึมการถดถอย จากนั้นเราก็มีเมตริกการประเมินที่นี่
‫เรามีพวงทั้งหมดที่นี่
‫เราดูแล้ว
‫มันคืออะไรถ้าคุณต้องการอ่านเพิ่มเติมคุณสามารถอ่านเพิ่มเติม
‫แต่มันคือสัดส่วนของการแปรผันในตัวแปรตามที่สามารถคาดเดาได้จากตัวแปรอิสระ
‫ตอนนี้ตัวแปรเป้าหมายในชุดข้อมูลที่อยู่อาศัยของเราสามารถคาดการณ์ได้โดยตัวแปรคุณลักษณะหรือไม่
‫ตัวแปรตาม?
‫ตัวแปรอิสระสามารถทำนายสิ่งนี้ได้มากน้อยเพียงใด
‫ตอนนี้ด้วยคะแนน ค่าสูงสุดคือ 1 0.
‫ฉันเชื่อว่าฉันอาจบอกว่าค่าต่ำสุดคือ 0 0.
‫ตอนนี้เพื่อความถูกต้อง
‫คุณสามารถได้คะแนน R2 ติดลบ ไปได้ ฉันเชื่อว่ามันเหมือนกับอนันต์ลบหรืออะไรทำนองนั้น
‫แต่ฉันยังบอกด้วยว่าถ้าคุณทำนายแค่ค่าเฉลี่ย ดังนั้นถ้าคุณมีป้ายกำกับการทดสอบ Y ทั้งหมด
‫มาดูการทดสอบ Y เหล่านั้นกัน
‫แล้วถ้าเราดูค่าเฉลี่ยการทดสอบ y
‫ดังนั้นหากการคาดคะเนของเรา หากแบบจำลองของเราทำนายเพียง 2 055, etcetera, etcetera สำหรับค่าเหล่านี้ทั้งหมด
‫เราจะได้คะแนน R สองเป็น 0 0 และถ้ามันทำนายการทดสอบ Y ได้อย่างสมบูรณ์ก็จะได้
‫1 คะแนน 0 สูงสุด
‫ในกรณีนี้คล้ายกับความแม่นยำมาก แบบจำลองที่คาดการณ์ได้ต่ำมากจะได้รับความแม่นยำและการจัดหมวดหมู่เป็น 0%
‫หากทายถูกทุกข้อ จะได้ 1 คะแนน ความแม่นยำ 0 100%
‫แต่เช่นเคย หากคุณเคยได้รับเมตริกการประเมินที่สมบูรณ์แบบ คุณก็ต้องสงสัยอยู่เสมอ
‫แต่ลองดูสิ่งนี้ในการดำเนินการ
‫ฉันได้พูดเรื่องนี้ออกมาดัง ๆ
‫ทำไมเราไม่เห็นว่ามันใช้งานได้จากสเกลาร์และเมทริกซ์นำเข้าคะแนน R2?
‫และนี่เป็นอีกวิธีหนึ่งที่เราสามารถประเมินแบบจำลองของเราโดยใช้การเรียนรู้ทางจิต และเราจะเห็นสิ่งนี้ในอีกสักครู่
‫แต่นั่นจะย้อนกลับมาที่ด้านบนสุดเมื่อเราเลื่อนกลับไปที่ด้านบนสุดของหน้านี้
‫นั่นคือฟังก์ชันเมตริก
‫ดังนั้นแต่ละตัวชี้วัดในสินเชื่อกายสิทธิ์จึงมีตัววัดการถดถอยของฟังก์ชันเฉพาะของตัวเอง
‫เราจะไปที่นั่น.
‫นั่นคือจุดที่เราอยู่ที่ R เพื่อทำคะแนน
‫นี่คือสิ่งที่เราใช้เพื่อให้เราสามารถนำเข้าสิ่งนั้นได้
‫และตอนนี้ มาเติมอาร์เรย์ด้วยค่าเฉลี่ยการทดสอบ y เพื่อแสดงให้เห็นว่าเราได้คะแนนเป็นศูนย์สองคะแนน
‫และ P สำหรับสิ่งนี้ หมายความว่าไม่เพียงแต่สร้างอาร์เรย์แบบเต็มด้วยการทดสอบความยาว y ด้วยค่าการทดสอบ y หมายความว่าเท่านั้น
‫.
‫NumPy สร้างอาร์เรย์เต็มของการทดสอบความยาว y เพื่อให้มีค่าเท่ากันทุกประการซึ่งอยู่ในชุดข้อมูลการทดสอบ
‫4128 แต่ละรายการโดยมีค่าแต่ละรายการ
‫ดังนั้นแต่ละตัวอย่างจะมีค่าของค่าเฉลี่ยการทดสอบ
‫แล้วเราจะตรวจสอบได้อย่างไร
‫ทีนี้ ลองเช็คดู แล้วค่าเฉลี่ยทดสอบ y
‫มาดูสิบอันดับแรกกัน
‫มันควรจะเป็นมูลค่าอะไร?
‫ทั้งหมดควรเป็นค่านี้
‫เอาเป็นว่าเรามาดูกันดีกว่าว่า
‫เราจะไปที่นั่น.
‫ดีค่ะ สวย
‫ทีนี้ เราจะใช้ฟังก์ชัน AR ให้คะแนนได้อย่างไร?
‫ถ้าคุณไม่แน่ใจ คุณจะรู้ได้อย่างไรว่าจะทำคะแนน docstring แท็บกะได้อย่างไร
‫ใช่นั่นคือสิ่งที่ฉันกำลังพูดถึง
‫ดูนั่นสิ
‫ดังนั้นเราจึงมี r เพื่อทำคะแนน y ถึง y ก่อน
‫แล้วค่าจริงของ Y ในกรณีนี้คืออะไร?
‫เราเคยบอกว่าถ้าแบบจำลองของเราแค่ทำนายค่าเฉลี่ย ซึ่งก็คือค่าเหล่านี้ทั้งหมด เราก็ควรจะได้คะแนน
‫R2 เป็นศูนย์
‫พวกนี้คือค่า y pred ของเรา ดังนั้น y จริงจะเท่ากับ y ทดสอบ แล้วเราจะได้ y pred เท่ากับ
‫y ค่าเฉลี่ยการทดสอบ
‫มาดูกันค่ะ
‫ฉันเคยบอกว่าถ้าแบบจำลองของเราทำนายแค่ค่าเฉลี่ย เราจะได้ R2 ของสัมประสิทธิ์ศูนย์ของการหาค่าศูนย์
‫เราจะไปที่นั่น.
‫มันเจ๋งมากใช่มั้ย?
‫ดังนั้น คุณก็รู้ ถ้าแบบจำลองของคุณทำงานได้ค่อนข้างแย่ ตัวแบบอื่นจะได้คะแนนเป็นศูนย์
‫หรืออาจเป็นลบก็ได้
‫แต่ถ้าโมเดลของคุณคือ โมเดลใดง่ายที่สุดที่เราสามารถใช้ได้กับข้อมูลการทดสอบของเรา
‫หรือแม้แต่ข้อมูลการฝึกของเราด้วย
‫โมเดลที่ง่ายที่สุดคือเราแค่คาดการณ์เป้าหมายเป็นค่าเฉลี่ยของเป้าหมายอื่นๆ ทั้งหมด
‫นั่นเป็นโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ค่อนข้างง่ายใช่ไหม
‫แต่พลังของสุ่มฟอเรสต์ก็คือสามารถบรรลุโมเดลที่ทำให้ R ได้คะแนนเป็น 0 8 ใกล้เคียงกับ
‫0 81.
‫โมเดลที่สมบูรณ์แบบจะได้รับ 1 0.
‫ลองทำบันทึกเพื่อทำคะแนน y จริง เท่ากับ y ทดสอบ แล้ว y pred จะเท่ากับสิ่งเดียวกัน
‫หากแบบจำลองของเราคาดการณ์ข้อมูลการทดสอบได้อย่างสมบูรณ์ จะได้รับ HA เท่ากับ 1 0.
‫นั่นเป็นวิธีที่รวดเร็วในการทดสอบอัลกอริธึมการถดถอยเพื่อดูว่าการทำนายค่าเป้าหมายจากคุณสมบัตินั้นทำได้ดีเพียงใด
‫ทีนี้ มาดูอีกเมตริกหนึ่งที่ผมบอกไปแล้วว่าเราจะใช้ค่าคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์เฉลี่ย
‫เลยอยากจะโยนสิ่งนี้ให้คุณ
‫นี่คือความท้าทายของคุณก่อนวิดีโอหน้า
‫อันที่จริงคุณสามารถลองทั้งสองสิ่งนี้ได้
‫ดังนั้นลองใช้ค่าคลาดเคลื่อนเฉลี่ยแบบสัมบูรณ์และค่าเฉลี่ยกำลังสองทั้งสองนี้
‫การตั้งค่าจะคล้ายกับที่เราเพิ่งทำไปมาก
‫คุณจะต้องทำการคาดคะเนกับแบบจำลอง จากนั้นคุณจะต้องเปรียบเทียบกับบางสิ่งบางอย่าง
‫ดังนั้นให้ยิง
‫หากคุณต้องการเอกสาร เชิญที่นี่
‫ค่าเฉลี่ยข้อผิดพลาดกำลังสอง หมายถึงข้อผิดพลาดแบบสัมบูรณ์
‫แล้วพบกันใหม่ในวิดีโอหน้าครับ
‫เราจะทำมันด้วยกัน