‫Welkom terug.
‫Op de laatste video die we zagen zijn naar school of de determinatiecoëfficiënt of gekwadrateerd, een paar verschillende namen voor hetzelfde,
‫en ik heb hier een kleine opmerking geplaatst om te verduidelijken wat we hebben besproken.
‫Dus wat vragen waar doet compassie modellen voorspellingen naar de belangrijkste van het doelwit?
‫Waarden kunnen variëren van negatief oneindig, een zeer slecht model.
‫Dus een model dat wilde dingen voorspelt, zal een zeer lage score hebben voor een perfect model.
‫Als uw model bijvoorbeeld alleen het gemiddelde van de doelen voorspelt, is onze kwadratische waarde nul,
‫zoals we zagen.
‫En als uw model een reeks getallen perfect voorspelt, is de R-kwadraatscore één.
‫Dus als het de doelwaarden perfect voorspelt, krijgt het een R-kwadraatscore van één.
‫Laten we naar beneden gaan.
‫En nu daagde ik uit om de gemiddelde absolute fout en de kwadraatfout te controleren, wat als
‫we teruggaan naar regressiestatistieken, de belangrijkste kwadraten, ik bedoel, absolute fout.
‫Er zijn er nog een paar die we kunnen bekijken, maar die laat ik als buitenschoolse activiteiten.
‫Dit zijn enkele van de meest voorkomende die u zult tegenkomen.
‫Dus laten we er nu in duiken om absolute fout te bedoelen, en dat is Emma.
‫En dan is Maya het gemiddelde van de absolute verschillen tussen voorspellingen en werkelijke waarden.
‫Dat zullen we in de praktijk zeggen.
‫Het geeft u een idee van hoe fout de voorspellingen van uw model zijn.
‫Dus laten we zeggen dat dit het in actie ziet.
‫We kunnen Maya heel vaak afgekort of betekenen absolute fouten, heel vaak afgekort
‫tot Emma van Ashkelon dot matrix import mean absolute error.
‫En dan gaan we instellen waarom Preds ons model zal gebruiken dat we hebben gemaakt voordat het model niet
‫voorspelde op de testdataset.
‫Waarom?
‫Omdat we een machinemodel evalueren, willen we dat het op data voorspelt.
‫Natuurlijk kunnen we de trainingsset evalueren, maar meestal zult u zich meer zorgen maken over hoe deze presteert op
‫de testdatasetgegevens die ze nog niet eerder hebben gezien.
‫Dus maak voorspellingen in de testdataset en we kunnen Maya instellen als gelijk aan de gemiddelde absolute fout.
‫Dit is weer een van die mooie functies die socket line heeft ingebouwd,
‫en het uitgangspunt van elke evaluatiefunctie in socket line is om de werkelijke waarden te vergelijken met de voorspelde
‫waarden.
‫Dus als we naar NIY gaan en we hebben ontdekt dat de gemiddelde absolute fout het gemiddelde is van de
‫absolute verschillen tussen voorspellingen en werkelijke waarden.
‫We hebben deze mooie kleine functie geschreven terwijl we hem eigenlijk importeren, dus ik krijg die voor ons in bruikleen.
‫Dank je, stopcontactlijn.
‫En we gaan vergelijken.
‫We gaan de belangrijkste absolute fout van de Y-testwaarden krijgen voor de voorspellingen van ons model die het heeft
‫gedaan op de testfuncties.
‫Laten we eens kijken waarom PRED natuurlijk niet is gedefinieerd.
‫Waarom parades?
‫Oh, dus de mini is 0. 3 tot nu.
‫Dit zijn slechts cijfers op een scherm.
‫Wat betekent dit eigenlijk?
‫Deze waarde, vanwege de aard van mij, betekent dat we gemiddeld eens kijken waarom
‫Preds en waarom testen.
‫Gemiddeld is elk van onze voorspellingen 0. 3 tot plus of min de Y-testwaarde, omdat het absolute daarbinnen het
‫negatieve teken wegneemt.
‫Dus het maakt alle negatieven positief.
‫Je krijgt hier dus een positieve waarde.
‫Laten we eens kijken.
‫Zullen we het een beetje visueler maken.
‫Laten we ze vergelijken.
‫We maken een dataframe, payday dot-dataframe en stellen de gegevens in op een woordenboek dat gelijk is aan de werkelijke
‫waarden.
‫Dus dit is natuurlijk de testgegevens, en dan doen we de voorspelde waarden.
‫En dit zal de reden zijn waarom Preds.
‫En dan zullen we een verschillenkolom maken door dove verschillen gelijk te gaan.
‫Dus dit is gewoon het verschil tussen onze werkelijke waarden en de voorspelde waarden.
‫Dus voorspelde waarden, we zouden die kunnen omzetten in absolute maar werkelijke waarden voordat we dat doen.
‫Waarom doen we dat niet gewoon en kijken we naar onze RDF en krijgen we de eerste 10?
‫Laten we ons visualiseren.
‫Oke.
‫Daar gaan we.
‫Dus we hebben de werkelijke waarden.
‫En nu wordt de index hier natuurlijk geschud omdat we onze testgegevens hebben geschud.
‫Dus de werkelijke waarden en de voorspelde waarden.
‫Dit zijn dus de verschillen voordat ze absoluut waren.
‫Is dat een woord?
‫Absoluut.
‫Nou, we zullen het als een woord behandelen, we zullen zo zien wat dat betekent.
‫Dus we hebben een verschil.
‫Deze was heel dicht bij nul komma nul één verschil.
‫Dit is dichter bij de werkelijke daar.
‫Dat is wat lager.
‫Dat is iets hoger dan de marktwaarde.
‫Dus nogmaals, het zou kunnen.
‫Het betekent dat ze gemiddeld zo verschillend zijn.
‫Dus sommige zullen kleiner zijn, andere groter.
‫Zoals deze hier vrij groot is.
‫Dat is bijna een punt nul verschil.
‫Wat als we nu het gemiddelde nemen?
‫Dus verschillen hebben?
‫Wat als we het gemiddelde van die kolomhoofd nemen?
‫Oh, we krijgen een andere waarde.
‫Rechts.
‫Maar de reden waarom?
‫Waarom denk je dat dat anders is dan de manier waarop we er eerder op gezinspeeld hebben?
‫Is dat omdat de gemiddelde absolute fout verandert, deze krijgen een soort van negatief.
‫Dus als we gewoon gaan, betekenen de verschillen dat het het negatieve daar zal bevatten en het positieve en dat we
‫een iets andere waarde zullen krijgen.
‫Maar wat als we misschien gaan en poppy als een app absoluut voor mij, absoluut en dan de belangrijkste krijgen, oh, daar
‫gaan we.
‫Kijk dat eens mooi.
‫Dus dat is gewoon de formule voor de gemiddelde absolute fout.
‫We hebben onze werkelijke waarden.
‫Waarom testen?
‫We hebben onze voorspelde waarden, we berekenen het verschil.
‫Dus we gaan werkelijke waarden minus voorspelde waarden krijgen het absolute daarvan en dan nemen we de belangrijkste.
‫Dus dat is gewoon Maya die formules en verschillen gebruikt.
‫Nu we dit weten, hoe denk je dat we een kwadratische fout kunnen maken?
‫Dat is jouw uitdaging voor de volgende video.
‫We hebben een absolute fout gemaakt.
‫Ik moedig u aan om terug te gaan naar de documentatie en de documenten op te zoeken voor een gemiddelde kwadratische fout.
‫Het zal erg lijken op wat we zojuist hebben besproken.
‫Dus om nog maar eens te herhalen: May is hoe verschillend de voorspelling van ons model gemiddeld is van de werkelijke waarde.
‫Nu moet je onthouden dat dit op een schaal van honderdduizenden is.
‫Dus ook al is dit negen, dat is $29000 anders.
‫Dus onthoud dat, Maya zal je die waarde geven, maar de waarde zal in dezelfde
‫schaal zijn als de gegevens waarmee je werkt.
‫Dus geef dat een kans voor MSI mean squared error, en we zullen het samen doen in de volgende video.