‫Tamam.
‫Tekrar hoş geldiniz.
‫Şimdi bazı regresyon modeli değerlendirme metriklerine geçelim.
‫Bu yüzden buraya yeni bir başlık açın.
‫4. 2. 2 regresyon modeli değerlendirme metrikleri.
‫Ve bir kez daha, model değerlendirme metriklerine, belgelere girebilir ve orada ne olduğunu görebiliriz.
‫Buraya kadar gidersek, model değerlendirmemiz var.
‫Burada bir sürü farklı değerlendirme ölçütümüz var.
‫Aslında açıkça regresyon, log kaybı, ikili durum regresyon ölçümleri diyor mu?
‫İşte başlıyoruz.
‫Çok güzel.
‫Yani bu senin ders dışı programın.
‫Bu video regresyon metriklerini okumak içindir.
‫Bunlardan bazıları, çoklu çıktı durumunu ele almak için geliştirilmiştir, bu maksimum hatayı okumak
‫için iyi hata anlamına gelir, mutlak hata anlamına gelir.
‫Bunların hepsi kullanabileceğiniz farklı türde regresyon ölçümleridir.
‫Ortalama mutlak hata gibi başlıca birkaç tanesine odaklanacağız.
‫Sıklıkla ana karesel hatanın ana karesel log hatası olduğunu görürsünüz.
‫Tamam.
‫Evet.
‫Yani elimizde birkaç seçenek var.
‫İki skor var.
‫Bu, daha önce skor yönteminde gördüğümüz gibi varsayılandır.
‫Tüm bunların açıklamasını görmek isterseniz, lütfen belgeleri inceleyin.
‫En azından üzerinden geçtiğimiz değerler için okumanızı tavsiye edeceğim, çünkü bir makine öğrenimi
‫modelini değerlendirmek, onu eğitmek ve onunla tahminler yapmak kadar önemlidir.
‫Ama hadi ellerimizi kullanalım.
‫Bunu kopyalayacağız ve başlık için buraya tıklayacağız ve bunu kopyalayıp buraya koyacağım.
‫Şimdi bunu markdown'a çevirelim.
‫Ne durumdayız?
‫İşte oldu.
‫Ele alacağımız konulardan birincisi kare şeklinde olabilir.
‫Şimdi, bu onun için bir sembol, ama beni daha önce duyduğunuz gibi telaffuz ediliyor.
‫Okunuşu.
‫Doğru yazmış mıyım?
‫Önemli değil.
‫Neyi hecelemeye çalıştığımı biliyor musun?
‫R-kare veya belirleme katsayısı olarak telaffuz edilir.
‫Biz 1/1 katsayısına odaklanacağız.
‫Muhtemelen bazı yazım hataları vardır, ancak şimdilik yazım hatalarına odaklanmıyoruz.
‫Kod hatalarımız olsaydı, bu yazım hatalarını düzeltirdik.
‫İsterseniz bunları düzeltebilir ve ardından ortalama karesel hatayı düzeltebilirsiniz.
‫Onlara odaklan.
‫Ancak isterseniz, uzantınız bu belgeyi okumak ve başka bir belge üzerinde pratik yapmaktır.
‫Psişik kredinin güzelliği, hepsinin benzer arayüzler kullanmasıdır.
‫Peki değerlendirmenin özü nedir?
‫Bir modelin tahminlerini, tahmin etmesi gerekenlerle karşılaştırır.
‫Şimdi değerlendirme veya regresyon modelimizi şehre geri getirelim ve onlarla bazı tahminler yapalım.
‫Scalar Ensemble'dan bunu birkaç kez yaptık, şimdi rastgele orman regresyonunu alacağız, rastgele tohumumuzu
‫ayarlayacağız ve x eşittir konut olan veri setimizi ayarlayacağız.
‫DF Konut DF nokta düşümü hedefi kaldıracaktır çünkü hedef y konut DF'yi tahmin etmek için
‫X özelliklerini kullanmak istiyoruz ve Y hedeftir.
‫Tren test bölümümüzü oluşturacağız.
‫Bu sadece daha önce yazdığımız kod.
‫Yani daha önce yazdığımız bir kod varsa, onu kopyalayıp yapıştırmak isteyebilirsiniz.
‫Ancak, özellikle de bu sizin için yeniyse, biraz pratik yapmak iyi olacaktır.
‫Verileri eğitim ve test seti y olarak ayırın, böylece modelimizi eğitim verileri üzerinde eğitebilir ve modelimizin
‫daha önce hiç görmediği test verileri üzerinde değerlendirebiliriz.
‫Bu yüzden rastgele orman saldırgan modelimizi kuracağız.
‫Ve topluluk algoritmasının doğası gereği, bir tahminci belirleyeceğiz.
‫Böylece rastgele ormanımızdaki mini model sayısı, rastgele ormanımızdaki karar ağacı sayısı
‫varsayılan olan 100'e ayarlanır.
‫Unutmayın, Sor, Öğren, dahili makine öğrenimi modellerinin ve algoritmalarının çoğu için harika bir varsayılanlar kümesine
‫sahiptir.
‫Çok yaygın olarak kullanıldığı için, varsayılan parametrelerin çoğu başlangıçtan itibaren size oldukça iyi sonuçlar
‫verecektir.
‫Olmazsa, her zaman ince ayar yapabilirsiniz.
‫Hadi koşalım.
‫Bu çok uzun sürmez ve sonra model skoruna gideriz.
‫Test veri seti üzerinde puanlama yapacağız.
‫Bunu daha önce de görmüştük, aynı kodu daha önce de yazmıştık.
‫Bu bir regresyon algoritması olduğu için belirleme katsayısını elde ediyoruz ve burada değerlendirme metriklerimiz
‫var.
‫Burada bir sürü var.
‫Araştırdık.
‫Daha fazlasını okumak istiyorsanız, daha fazlasını okuyabilirsiniz.
‫Ancak bağımlı değişkendeki varyasyonun bağımsız değişkenden tahmin edilebilen oranıdır.
‫Şimdi konut veri setimizdeki hedef değişkenin ne kadarı özellik değişkenleri tarafından tahmin edilebilir?
‫Bağımlı değişken?
‫Bağımsız değişkenler bunun ne kadarını tahmin edebilir?
‫Şimdi puanla birlikte, en yüksek değer 1'dir. 0.
‫Sanırım en düşük değerin 0 olduğunu söylemiş olabilirim. 0.
‫İşte bu doğruluk için.
‫Aslında negatif bir R2 skoru elde edebilirsiniz, sanırım negatif sonsuzluk gibi bir şeye gidebilirsiniz.
‫Ama aynı zamanda sadece ortalamayı tahmin ettiyseniz, yani tüm Y testi etiketlerine sahipseniz,
‫bu Y testlerine bir göz atalım dedim.
‫Ve sonra y test ortalamasına bakarsak.
‫Yani eğer tahminlerimiz, modelimiz sadece 2'yi öngördüyse. 055, vesaire, vesaire, tüm bu değerler
‫için 0 R iki skoru elde ederiz. 0 ve Y testini mükemmel bir şekilde tahmin ederse 1 puan alacaktır.
‫0, en yüksek.
‫Bu durumda doğruluğa çok benzer şekilde, çok kötü tahmin yapan bir model %0 doğruluk ve sınıflandırma elde eder.
‫Eğer her şeyi doğru tahmin ederse, 1 puan alır. 0 %100 doğruluk.
‫Ancak her zaman olduğu gibi, mükemmel değerlendirme ölçütleri elde ederseniz, her zaman şüpheci olun.
‫Ama bunu bir de uygulamalı olarak görelim.
‫Bunu yüksek sesle söyledim.
‫Neden skaler ve matris içe aktarma R2 skorundan bu şekilde çalıştığını görmüyoruz?
‫Bu da psişik öğrenmeyi kullanarak modellerimizi değerlendirebilmemizin bir başka yoludur
‫ve bunu birazdan göreceğiz, ancak bu sayfanın en üstüne geri döndüğümüzde hemen en üstte.
‫Bu bir metrik fonksiyondur.
‫Dolayısıyla psişik kredideki her bir metriğin kendine özgü işlev regresyon metrikleri vardır.
‫İşte oldu.
‫Gol atmak için R'ye ihtiyacımız var.
‫Kullandığımız şey bu, böylece bunu içe aktarabiliriz.
‫Ve şimdi sadece sıfır ve P olmak üzere iki skor elde ettiğimizi göstermek için bir diziyi y testi
‫ortalamasıyla dolduralım, bu sadece y testi değeriyle y testi uzunluğunda tam bir dizi oluşturmak anlamına gelmez, yaptığı
‫tek şey budur.
‫NumPy, y test uzunluğunda tam bir dizi oluşturur, böylece her biri 4128 test veri
‫setindeki değerlerle aynı sayıda değer oluşturur.
‫Dolayısıyla her örnek test ortalamasının değerine sahip olacaktır.
‫Peki bunu nasıl kontrol edebiliriz?
‫Bunu kontrol edelim ve sonra ortalamayı test edelim.
‫İlk on tanesine bakalım.
‫Hepsi hangi değerde olmalı?
‫Hepsi bu değerde olmalıdır.
‫O yüzden öyle olduğundan emin olalım.
‫İşte oldu.
‫Tamam, güzel.
‫Şimdi, AR'yi puanlama işlevinde nasıl kullanabiliriz?
‫Peki, emin olmasaydınız, shift tab docstring'i puanlamayı nasıl öğrenebilirdiniz?
‫Evet, ben de bundan bahsediyorum.
‫Şuna bak.
‫Yani y'den y'ye gol atmak için r'miz var.
‫Peki bu durumda Y gerçek değerleri nedir?
‫Modelimiz sadece ortalamayı, yani tüm bu değerleri tahmin ediyorsa R2 skorunun sıfır olması gerektiğini
‫söylemiştik.
‫Bunlar bizim y tahminimizdir, dolayısıyla y doğru y testine eşit olacaktır ve sonra y tahmini y testi ortalamasına
‫eşit olacaktır.
‫Şuna bir bakalım.
‫Modelimiz sadece ortalamayı tahmin etseydi, sıfır R2 belirleme katsayısı elde edeceğimizi söylemiştim.
‫İşte oldu.
‫Bu çok güzel, değil mi?
‫Yani, bilirsiniz, modeliniz oldukça kötü performans gösteriyorsa, sıfır puan alacak
‫veya negatif olabilir.
‫Ancak modeliniz şu ise, test verilerimizde kullanabileceğimiz en basit model nedir?
‫Hatta eğitim verilerimiz üzerinde de.
‫En basit model, hedefi diğer tüm hedeflerin ortalaması olarak tahmin etmemiz olacaktır.
‫Yani bu oldukça basit bir makine öğrenimi modeli, değil mi?
‫Ancak rastgele ormanın gücü, R'yi 0 puanına getiren bir model elde edebilmesidir. 8 0'a yakın.
‫81.
‫Mükemmel bir model 1 alırdı. 0.
‫Bunun bir logunu alalım ve y doğru y teste eşit olsun ve sonra y tahmin de aynı şeye eşit olsun.
‫Eğer modelimiz test verilerini mükemmel bir şekilde tahmin ettiyse, HA puanı 1 olacaktır. 0.
‫Bu, özelliklerden hedef değeri tahmin etmede ne kadar başarılı olduğunu görmek için regresyon algoritmanızı
‫test edebileceğiniz hızlı bir yoldur.
‫Şimdi ortalama mutlak hatayı kullanacağımızı söylediğim başka bir metriğe geçelim.
‫Bu yüzden bunu size devretmek istiyorum.
‫Bu, bir sonraki videodan önceki göreviniz.
‫Aslında ikisini de deneyebilirsiniz.
‫Bu yüzden bu ortalama mutlak ve ortalama karesel hataların her ikisini de deneyin.
‫Kurulum az önce yaptığımıza çok benzer olacak.
‫Modelle bazı tahminlerde bulunmanız ve sonra bunları bir şeyle karşılaştırmanız gerekecek.
‫O yüzden bir dene.
‫Belgeleri istiyorsanız, burada bulabilirsiniz.
‫Ortalama karesel hata, ortalama mutlak hata.
‫Bir sonraki videoda görüşmek üzere.
‫Bunu birlikte yapacağız.