‫مرحبًا بعودتك.
‫وآخر فيديو رأيناه هو تسجيل أو معامل التحديد أو r تربيع ، عدة أسماء مختلفة لنفس
‫الشيء.
‫وقد وضعت ملاحظة صغيرة هنا فقط لتوضيح ما ناقشناه.
‫إذن ما يفعله R-squared يقارن تنبؤات نموذجك بمتوسط الأهداف.
‫يمكن أن تتراوح القيم من اللانهاية السالبة ، وهو نموذج ضعيف للغاية.
‫لذا فإن النموذج الذي يتنبأ بالأشياء البرية سيكون درجة منخفضة جدًا لنموذج مثالي.
‫على سبيل المثال ، إذا كان كل ما يفعله النموذج هو توقع متوسط الأهداف ، فإن قيمته التربيعية R ستكون
‫صفرًا كما رأينا.
‫وإذا توقع نموذجك تمامًا نطاقًا من الأرقام ، فستكون نتيجته التربيعية واحدة.
‫لذلك إذا توقعت القيم المستهدفة تمامًا ، فإنها تحصل على درجة r تربيع واحدة.
‫دعونا ننزل.
‫والآن أصدرت التحدي المتمثل في التحقق من متوسط الخطأ المطلق والخطأ التربيعي المتوسط ، والذي إذا عدنا
‫إلى مصفوفة الانحدار ، فإن الخطأ المربع الرئيسي يعني الخطأ المطلق.
‫هناك القليل من الأشياء التي يمكننا البحث عنها ، لكنني سأتركها كمنهج إضافي.
‫هذه بعض أكثر الأشياء شيوعًا التي ستصادفها.
‫لذلك دعونا نتعمق الآن لنعني الخطأ المطلق ، وهو مايا.
‫ثم مايا هو متوسط الفروق المطلقة بين التنبؤات والقيم الفعلية.
‫سنرى هذا في الممارسة العملية.
‫يمنحك فكرة عن مدى خطأ تنبؤات نموذجك.
‫دعنا نقول هذا.
‫شاهده في العمل.
‫نستطيع أن نذهب.
‫Maya ، التي يتم اختصارها بشكل شائع جدًا أو تعني الخطأ المطلق ، يتم اختصارها بشكل شائع جدًا بالنسبة
‫لي من المقاييس الصامتة ، والاستيراد ، والخطأ المطلق.
‫وبعد ذلك سنقوم بإعداد سلاسل Y.
‫سنستخدم نموذجنا الذي أنشأناه قبل أن يتنبأ النموذج على مجموعة بيانات الاختبار Y لأن تقييم نموذج
‫آلة ، نريده أن يتنبأ بالبيانات.
‫بالطبع يمكننا تقييم مجموعة التدريب ، ولكن في أغلب الأحيان ستكون أكثر اهتمامًا بكيفية أدائها
‫على بيانات الاختبار ، وتعيين البيانات التي لم ترها من قبل.
‫لذا قم بعمل تنبؤات على مجموعة بيانات الاختبار ويمكننا إعداد Maya على أنها تساوي متوسط الخطأ المطلق.
‫هذه واحدة أخرى من تلك الوظائف الجميلة التي أسسها القرض النفسي ، وفرضية
‫كل أو العديد من وظائف التقييم في القرض النفسي هي مقارنة القيم الحقيقية بالقيم المتوقعة.
‫إذن ، إذا انتقلنا إلى MIA ، وبالتالي اكتشفنا أن متوسط الخطأ المطلق هو متوسط الاختلافات المطلقة
‫بين التنبؤات والقيم الفعلية.
‫كتبنا هذه الوظيفة الصغيرة الجميلة أو قمنا باستيرادها بالفعل.
‫لذلك يمكنني أن أتعلم ذلك بشكل صحيح بالنسبة لنا.
‫شكرا لك قرض نفسي.
‫وسنقارن أننا سنحصل على متوسط الخطأ المطلق لقيم اختبار Y بتنبؤات نموذجنا
‫التي قدمها في ميزات الاختبار.
‫دعونا نلقي نظرة على سبب عدم تعريف بريد pred بالطبع أقواس y.
‫أوه ، إذن أماه هو 0. 32.
‫الآن هذه مجرد أرقام على الشاشة.
‫ماذا يعني هذا في الواقع هذه القيمة الآن؟
‫نظرًا لطبيعة ma ، فهذا يعني أنه في المتوسط ، دعونا نلقي نظرة على سبب فروق الأسعار ودعنا نلقي
‫نظرة على اختبار y.
‫في المتوسط ، كل واحدة من توقعاتنا تساوي صفرًا. 3 ، اثنان زائد أو ناقص قيمة اختبار Y لأن المطلق هناك يتخلص
‫من العلامة السالبة.
‫لذلك فهو يجعل كل السلبيات إيجابية.
‫لذلك ستحصل على قيمة موجبة هنا.
‫الآن دعونا نلقي نظرة.
‫ماذا لو نجعلها أكثر بصرية قليلاً؟
‫دعونا نقارن بينهما.
‫سنقوم بإنشاء إطار بيانات ، إطار بيانات نقطة PD.
‫سنقوم بتعيين البيانات المساوية لقاموس يساوي القيم الفعلية.
‫لذلك سيكون هذا هو ما سأدعك تخمنه ، بيانات الاختبار بالطبع ، وبعد ذلك سنفعل القيم المتوقعة.
‫وهذا هو السبب في أن اللون الأحمر وبعد ذلك سننشئ عمود الفروق بالذهاب إلى الاختلافات في تحديد الاتجاه.
‫إذن هذا هو الفرق بين قيمنا الحقيقية والقيم المتوقعة.
‫حتى القيم المتوقعة.
‫قد نحول ذلك إلى قيم مطلقة من خلال القيم الفعلية قبل أن نفعل ذلك.
‫ولكن لماذا لا نقوم فقط بتشغيل ذلك ثم نلقي نظرة على DF الخاص بنا وسنحصل على العشرة الأوائل.
‫دعنا نتخيلني.
‫حسنًا ، ها نحن ذا.
‫إذن لدينا القيم الفعلية والآن الفهرس هنا ، بالطبع ، سيتم خلطه عشوائيًا لأننا قمنا بتبديل
‫بيانات الاختبار الخاصة بنا.
‫إذن القيم الفعلية والقيم المتوقعة.
‫لذا فهذه هي الاختلافات قبل أن تصبح الهوية المطلقة.
‫هل هذه كلمة؟
‫قطعاً.
‫حسنًا ، سنتعامل معها ككلمة.
‫سنرى ماذا يعني ذلك في ثانية.
‫إذن لدينا فرق.
‫هذه كانت قريبة جدا
‫إذن 0. 01 الفرق.
‫هذا أقرب إلى المباراة الفعلية هناك.
‫هذا أقل قليلاً.
‫هذا أعلى قليلاً من قيمة mar.
‫مرة أخرى ، قد يعني هذا في المتوسط هذا الاختلاف.
‫لذا سيكون بعضها أصغر ، والبعض الآخر سيكون أكبر ، مثل هذا الحجم كبير جدًا هنا.
‫هذا ما يقرب من 1. 0 فرق.
‫الآن ماذا لو أخذنا المتوسط باختلاف الاختلافات.
‫ماذا لو أخذنا متوسط هذا العمود يعني أوه ، نحصل على قيمة مختلفة.
‫الصحيح.
‫لكن لماذا تعتقد أن هذا مختلف عن متحف الفن الإسلامي؟
‫لقد ألمحنا إليها من قبل.
‫هذا لأن الخطأ المطلق الرئيسي يحول هذه إلى التخلص من السلبي.
‫لذا ، إذا استخدمنا الاختلافات بشكل رئيسي ، فسنقوم بتضمين السالب هناك وسيشمل الموجب وسنحصل
‫على قيمة مختلفة قليلاً.
‫ولكن ماذا لو ذهبنا ربما NP هو ABS المطلق لـ MP Absolute ، ثم احصل على الرئيسي.
‫هناك نذهب.
‫انظر إلى ذلك.
‫جميلة.
‫إذن هذه مجرد صيغة للخطأ الرئيسي المطلق.
‫لدينا قيمنا الفعلية y اختبار ، لدينا قيمنا المتوقعة.
‫نحسب الفرق.
‫لذلك نذهب إلى القيم الفعلية ، مطروحًا منها القيم المتوقعة ، ونحصل على القيمة المطلقة لذلك ثم نأخذ المتوسط.
‫هذا مجرد MIA باستخدام الصيغ والاختلافات.
‫الآن بعد معرفة هذا ، كيف تعتقد أننا يمكن أن نعني خطأ تربيعي؟
‫هذا هو التحدي الذي تواجهه في الفيديو التالي الذي ارتكبنا فيه الخطأ المطلق الرئيسي.
‫أنا أشجعك على العودة إلى الوثائق ، والبحث في المستندات عن خطأ مربع متوسط.
‫سيكون مشابهًا جدًا لما قمنا بتغطيته للتو.
‫لذا فقط للتكرار ، فإن E الخاص بي هو مدى اختلاف توقع نموذجنا في المتوسط عن القيمة الفعلية.
‫الآن عليك أن تتذكر أن هذا مقياس بمئات الآلاف.
‫لذلك على الرغم من أن هذا يساوي 0. 29 ، هذا يختلف بمقدار 29000 دولار.
‫لذلك فقط ضع ذلك في اعتبارك وستمنحك مايا هذه القيمة.
‫لكن القيمة ستكون بنفس مقياس البيانات التي تعمل بها.
‫لذا ، أعط هذه اللقطة الملائمة mse تعني خطأ تربيعي وسنفعلها معًا في الفيديو التالي.