‫Được chứ.
‫Chào mừng trở lại.
‫Bây giờ chúng ta hãy đi vào một số số liệu đánh giá mô hình hồi quy.
‫Vì vậy, hãy tạo một tiêu đề mới ở đây.
‫4. 2. 2 thước đo đánh giá mô hình hồi quy.
‫Và một lần nữa, chúng ta có thể đi vào các chỉ số, tài liệu đánh giá mô hình và xem những gì trong đó.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi đi đến đây, chúng tôi đã có đánh giá mô hình.
‫Chúng tôi có một loạt các chỉ số đánh giá khác nhau ở đây.
‫Chúng ta có nó thực sự nói một cách rõ ràng các số liệu hồi quy hồi quy, mất nhật ký, trường hợp nhị phân không?
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Xinh đẹp.
‫Vì vậy, đây là ngoại khóa của bạn cho.
‫Video này là để đọc qua các chỉ số hồi quy.
‫Chúng tôi có một số trong số đó đã được cải tiến để xử lý trường hợp đa đầu ra có nghĩa là lỗi
‫tốt chỉ để đọc qua lỗi tối đa này có nghĩa là lỗi tuyệt đối.
‫Đây là tất cả các loại số liệu hồi quy khác nhau mà bạn có thể sử dụng.
‫Chúng ta sẽ tập trung vào một số lỗi chính, chẳng hạn như sai số tuyệt đối trung bình.
‫Bạn sẽ thường gặp lỗi bình phương chính là lỗi nhật ký bình phương chính.
‫Được chứ.
‫Ừ.
‫Vì vậy, chúng tôi có một vài lựa chọn hợp lý ở đó.
‫Có hai điểm.
‫Đây là mặc định như chúng ta đã thấy trước đây trong phương pháp tính điểm.
‫Vì vậy, nếu bạn muốn xem giải thích về tất cả những điều này, vui lòng xem qua tài liệu.
‫Tôi sẽ khuyến khích bạn ít nhất hãy đọc nó để biết những giá trị mà chúng ta đang trải qua, bởi vì, một lần nữa, việc
‫đánh giá một mô hình học máy cũng quan trọng như việc đào tạo một mô hình và đưa ra dự đoán với
‫nó.
‫Nhưng hãy bắt tay vào.
‫Chúng tôi sẽ sao chép nó và chúng tôi sẽ chỉ nhấp vào đây để xem tiêu đề, và tôi sẽ sao chép nó, đặt nó vào đó.
‫Và vì vậy, hãy biến điều này thành đánh dấu.
‫Chúng ta đang ở đâu?
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Những cái chúng tôi sẽ đề cập là số một có thể được bình phương.
‫Bây giờ, đây là biểu tượng cho nó, nhưng nó được phát âm như bạn đã nghe tôi trước đây.
‫Đã phát âm.
‫Tôi đã đánh vần đúng chưa?
‫Nó không quan trọng.
‫Bạn biết tôi đang cố đánh vần cái gì không?
‫R bình phương được phát âm hoặc hệ số xác định.
‫Chúng ta sẽ tập trung vào hệ số 1/1 đó.
‫Có thể có một số lỗi chính tả ở đó, nhưng hiện tại chúng tôi không tập trung vào các lỗi chính tả.
‫Nếu chúng tôi có lỗi mã, chúng tôi sẽ sửa những lỗi chính tả đó.
‫Bạn có thể sửa những lỗi đó nếu bạn thích, và sau đó là lỗi bình phương.
‫Tập trung vào những điều đó.
‫Nhưng nếu bạn muốn, tiện ích mở rộng của bạn là đọc tài liệu này và thực hành trên một tài liệu khác.
‫Cái hay của một khoản vay tâm linh là chúng đều sử dụng các giao diện tương tự nhau.
‫Và mấu chốt của việc đánh giá là gì?
‫Nó so sánh những dự đoán của một mô hình với những gì nó lẽ ra phải dự đoán.
‫Vì vậy, hãy lấy mô hình đánh giá hoặc hồi quy của chúng tôi trở lại thành phố và chúng tôi sẽ đưa ra một số dự đoán với chúng.
‫Vì vậy, từ Scalar Ensemble, chúng tôi đã thực hiện điều này một vài lần, bây giờ chúng tôi sẽ nhận được hồi quy rừng ngẫu nhiên, chúng tôi sẽ đặt
‫hạt giống ngẫu nhiên của mình và chúng tôi sẽ thiết lập tập dữ liệu của chúng tôi, là x bằng nhà ở.
‫DF Nhà ở DF chấm thả sẽ loại bỏ mục tiêu vì chúng tôi muốn sử dụng các tính năng X để
‫dự đoán mục tiêu y nhà ở DF và Y là mục tiêu.
‫Chúng tôi sẽ tạo phần tách thử nghiệm tàu của chúng tôi.
‫Đây chỉ là mã chúng tôi đã viết trước đây.
‫Vì vậy, nếu có mã chúng tôi đã viết trước đây, bạn có thể muốn sao chép và dán mã đó.
‫Tuy nhiên, sẽ rất tốt nếu bạn thực hành một chút, đặc biệt nếu điều này là rất mới đối với
‫bạn.
‫Chia dữ liệu thành tập huấn luyện và thử nghiệm y để chúng tôi có thể đào tạo mô hình của mình trên dữ liệu đào tạo và đánh giá
‫trên dữ liệu dữ liệu thử nghiệm mà mô hình của chúng tôi chưa từng thấy trước đây.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ thiết lập kẻ xâm lược rừng ngẫu nhiên theo mô hình của chúng tôi.
‫Và vì bản chất của thuật toán tổng hợp, chúng tôi sẽ thiết lập các công cụ ước tính.
‫Vì vậy, số lượng mô hình nhỏ trong khu rừng ngẫu nhiên của chúng tôi, số cây quyết định trong khu rừng ngẫu
‫nhiên của chúng tôi là 100, là mặc định.
‫Hãy nhớ rằng Ask, Learn có một bộ giá trị mặc định tuyệt vời cho nhiều mô hình và thuật toán máy học có sẵn
‫của nó.
‫Chỉ vì nó được sử dụng rộng rãi nên rất nhiều tham số mặc định sẽ giúp bạn có được kết quả khá
‫tốt ngay từ đầu.
‫Nếu không, bạn luôn có thể chỉnh sửa chúng.
‫Vì vậy, chúng ta hãy chạy.
‫Việc này sẽ không mất quá nhiều thời gian và sau đó chúng ta sẽ đi đến điểm mô hình.
‫Chúng tôi sẽ chấm điểm nó trên tập dữ liệu thử nghiệm.
‫Bây giờ chúng tôi đã thấy điều này trước đây, chúng tôi đã viết cùng một mã trước đây.
‫Chúng tôi nhận được hệ số xác định vì đó là một thuật toán hồi quy và sau đó chúng tôi có các số liệu đánh
‫giá ở đây.
‫Chúng tôi có cả một đống ở đây.
‫Chúng tôi đã tìm kiếm nó.
‫Nó là gì, nếu bạn muốn đọc thêm, bạn có thể đọc thêm.
‫Nhưng tỷ lệ của sự thay đổi trong biến phụ thuộc có thể dự đoán được từ biến độc
‫lập.
‫Bây giờ các biến đặc điểm có thể dự đoán được bao nhiêu biến mục tiêu trong tập dữ liệu nhà ở của chúng tôi?
‫Biến phụ thuộc?
‫Có thể dự đoán bao nhiêu về điều này bằng các biến độc lập?
‫Bây giờ với điểm số, giá trị cao nhất là 1. 0.
‫Tôi tin rằng tôi có thể đã nói rằng giá trị thấp nhất là 0. 0.
‫Bây giờ đó là độ chính xác.
‫Bạn thực sự có thể nhận được điểm R2 âm, có thể đi tới, tôi tin rằng nó giống như âm vô cực hay gì đó.
‫Nhưng tôi cũng đã nói rằng nếu bạn dự đoán chỉ là giá trị trung bình, vì vậy nếu bạn có tất cả các nhãn thử nghiệm Y,
‫chúng ta hãy xem xét các thử nghiệm Y đó.
‫Và sau đó nếu chúng ta nhìn vào ý nghĩa kiểm tra y.
‫Vì vậy, nếu dự đoán của chúng tôi, nếu mô hình của chúng tôi chỉ dự đoán 2. 055, etcetera, etcetera, đối với tất cả các giá trị này, chúng
‫tôi sẽ nhận được điểm R hai là 0. 0 và nếu nó dự đoán hoàn hảo bài kiểm tra Y, nó sẽ nhận
‫được điểm 1. 0, cao nhất.
‫Vì vậy, rất giống với độ chính xác trong trường hợp đó, một mô hình dự đoán rất kém có độ chính xác và phân loại là 0%.
‫Nếu nó dự đoán mọi thứ đúng, nó sẽ được điểm 1. 0 100% độ chính xác.
‫Nhưng như mọi khi, nếu bạn từng nhận được các số liệu đánh giá hoàn hảo, hãy luôn hoài nghi.
‫Nhưng chúng ta hãy xem điều này trong hành động.
‫Tôi đã nói to điều này.
‫Tại sao chúng ta không thấy nó hoạt động như vậy từ điểm R2 nhập khẩu vô hướng và ma trận?
‫Và đây là một cách khác mà chúng ta có thể đánh giá các mô hình của mình bằng cách sử dụng tâm linh học và
‫chúng ta sẽ xem điều này một chút, nhưng điều đó sẽ được sao lưu ngay ở trên cùng khi chúng ta cuộn trở lại đầu trang này.
‫Đó là một hàm số liệu.
‫Vì vậy, mỗi số liệu trong khoản vay tâm linh có số liệu hồi quy chức năng cụ thể của riêng nó.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Đó là nơi chúng tôi ở R để ghi bàn.
‫Đây là những gì chúng tôi đang sử dụng để chúng tôi có thể nhập nó.
‫Và bây giờ chúng ta hãy điền vào một mảng với bài kiểm tra y nghĩa là chỉ để chứng minh rằng chúng ta nhận được điểm
‫là hai điểm 0 và P cho điều này không chỉ có nghĩa là không chỉ tạo một mảng đầy đủ với kiểm tra độ dài y với giá trị y kiểm tra nghĩa là tất
‫cả những gì nó đang làm .
‫NumPy tạo một mảng đầy đủ kiểm tra độ dài y sao cho cùng một số giá trị chính
‫xác trong tập dữ liệu kiểm tra 4128 với mỗi giá trị.
‫Vì vậy, mỗi mẫu sẽ có giá trị của giá trị trung bình thử nghiệm.
‫Và sau đó làm thế nào chúng ta có thể kiểm tra điều này.
‫Vâng, hãy kiểm tra điều đó và sau đó kiểm tra ý nghĩa của y.
‫Hãy nhìn vào mười đầu tiên.
‫Tất cả phải là giá trị nào?
‫Tất cả phải là giá trị này.
‫Vì vậy, chúng ta hãy chắc chắn rằng nó là.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Được đẹp.
‫Bây giờ, chúng ta có thể sử dụng chức năng AR để ghi điểm như thế nào?
‫Chà, nếu bạn không chắc, làm sao bạn có thể tìm ra điểm số docstring tab shift.
‫Vâng, đó là những gì tôi đang nói về.
‫Nhìn kìa.
‫Vì vậy, chúng ta có r để tính điểm y đến y trước.
‫Vậy giá trị đúng của Y trong trường hợp này là gì?
‫Chà, chúng tôi đã nói rằng nếu mô hình của chúng tôi chỉ để dự đoán giá trị trung bình, là tất cả các giá trị này, thì chúng tôi sẽ
‫nhận được điểm R2 bằng không.
‫Vì vậy, đây là y trước của chúng ta vì vậy y true sẽ bằng với kiểm định y và sau đó chúng ta sẽ có y
‫trước bằng với trung bình kiểm tra y.
‫Hãy xem điều này.
‫Tôi đã nói rằng nếu mô hình của chúng tôi dự đoán chỉ là giá trị trung bình, chúng tôi sẽ nhận được hệ số xác định
‫R2 bằng 0.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Vì vậy, đó là khá tuyệt, phải không?
‫Vì vậy, bạn biết đấy, nếu mô hình của bạn hoạt động khá kém, nó sẽ nhận được một điểm khác bằng 0
‫hoặc nó có thể bị tiêu cực.
‫Nhưng nếu mô hình của bạn là, mô hình đơn giản nhất mà chúng tôi có thể sử dụng trên dữ liệu thử nghiệm của mình là gì?
‫Hoặc thậm chí trên dữ liệu đào tạo của chúng tôi.
‫Mô hình đơn giản nhất là chúng tôi chỉ dự đoán mục tiêu là giá trị trung bình của tất cả các mục tiêu khác.
‫Vì vậy, đó là một mô hình học máy khá đơn giản, phải không?
‫Nhưng sức mạnh của khu rừng ngẫu nhiên là nó có thể đạt được một mô hình khiến R đạt điểm 0. 8 gần bằng 0.
‫81.
‫Một mô hình hoàn hảo sẽ nhận được 1. 0.
‫Hãy có một bản ghi của điều đó để cho điểm y đúng bằng y kiểm tra và sau đó y trước sẽ bằng cùng một điều.
‫Nếu mô hình của chúng tôi chỉ dự đoán hoàn hảo dữ liệu thử nghiệm, nó sẽ nhận được HA là 1. 0.
‫Vì vậy, đó là một cách nhanh chóng mà bạn có thể kiểm tra thuật toán hồi quy của mình để xem nó hoạt động tốt như thế nào
‫trong việc dự đoán giá trị mục tiêu từ các tính năng.
‫Bây giờ chúng ta hãy đi sâu vào một số liệu khác mà tôi đã nói rằng chúng ta sẽ sử dụng sai số tuyệt đối trung bình.
‫Vì vậy, tôi muốn chuyển cái này cho bạn.
‫Đây là thử thách của bạn trước video tiếp theo.
‫Trên thực tế, bạn có thể thử cả hai cách này.
‫Vì vậy, hãy thử cả hai lỗi bình phương trung bình và tuyệt đối trung bình này.
‫Quá trình thiết lập sẽ rất giống với những gì chúng tôi vừa thực hiện.
‫Bạn sẽ phải đưa ra một số dự đoán với mô hình và sau đó bạn sẽ phải so sánh chúng với một thứ gì đó.
‫Vì vậy, hãy cho rằng một shot.
‫Nếu bạn muốn tài liệu, bạn đã có nó ở đây.
‫Sai số trung bình bình phương, nghĩa là sai số tuyệt đối.
‫Và hẹn gặp lại các bạn trong video tiếp theo.
‫Chúng ta sẽ làm điều đó cùng nhau.