‫Content de te revoir.
‫Sur la dernière vidéo que nous avons vue sont à l'école ou le coefficient de détermination ou sont au carré, quelques noms différents pour la
‫même chose, et j'ai juste mis une petite note ici juste pour clarifier ce dont nous avons discuté.
‫Alors, que demander où la compassion modélise-t-elle les prédictions de la cible principale ?
‫Les valeurs peuvent aller de l'infini négatif, un modèle très pauvre.
‫Ainsi, un modèle qui prédit des choses sauvages aura un score très faible à un pour un modèle parfait.
‫Par exemple, si tout ce que votre modèle fait est de prédire la moyenne des cibles, notre valeur au carré serait zéro,
‫comme nous l'avons vu.
‫Et si votre modèle prédit parfaitement une plage de nombres, son score R au carré serait égal à un.
‫Donc, s'il prédit parfaitement les valeurs cibles, il obtient un score R au carré de un.
‫Descendons.
‫Et maintenant, j'ai lancé le défi de vérifier l'erreur absolue moyenne et l'erreur quadratique principale, qui si nous
‫revenons aux métriques de régression, carré principal, je veux dire, erreur absolue.
‫Il y en a quelques autres que nous pourrions regarder, mais je vais les laisser comme parascolaires.
‫Ce sont quelques-uns des plus courants que vous rencontrerez.
‫Alors plongeons maintenant pour signifier l'erreur absolue, qui est Emma.
‫Et puis Maya est la moyenne des différences absolues entre les prédictions et les valeurs réelles.
‫Nous dirons cela en pratique.
‫Cela vous donne une idée à quel point les prédictions de votre modèle sont fausses.
‫Alors disons que le voir en action.
‫Nous pouvons aller Maya très couramment abrégé ou signifier des erreurs absolues, très souvent
‫abrégé en Emma d'Ashkelon dot matrix import signifie erreur absolue.
‫Et puis nous allons définir pourquoi Preds utilisera notre modèle que nous avons créé avant que le modèle ne prédise sur l'ensemble
‫de données de test.
‫Pourquoi?
‫Parce qu'en évaluant un modèle de machine, nous voulons qu'il prédise sur des données.
‫Bien sûr, nous pouvons évaluer l'ensemble d'apprentissage, mais le plus souvent, vous serez plus préoccupé par ses performances sur les données de
‫l'ensemble de données de test qu'il n'a jamais vues auparavant.
‫Faites donc des prédictions dans l'ensemble de données de test et nous pouvons configurer Maya comme étant égal à l'erreur absolue moyenne.
‫C'est une autre de ces belles fonctions intégrées à socket line, et
‫le principe de toutes les fonctions d'évaluation de socket line est de comparer les vraies valeurs aux valeurs
‫prédites.
‫Donc, si nous descendons à NIY et que nous venons de comprendre que l'erreur absolue moyenne est la moyenne des différences absolues
‫entre les prédictions et les valeurs réelles.
‫Nous avons écrit cette belle petite fonction pendant que nous l'importions, en fait, donc je l'ai prêté pour nous.
‫Merci, ligne de prise.
‫Et on va comparer.
‫Nous allons obtenir la principale erreur absolue des valeurs de test Y par rapport aux prédictions de notre modèle qu'il a faites
‫sur les fonctionnalités de test.
‫Voyons pourquoi PRED n'est pas défini, bien sûr.
‫Pourquoi des défilés ?
‫Oh, donc le mini est 0. 3 à maintenant.
‫Ce ne sont que des chiffres sur un écran.
‫Qu'est-ce que cela signifie réellement?
‫Maintenant, cette valeur, en raison de ma nature, cela signifie qu'en moyenne, regardons pourquoi Preds
‫et regardons pourquoi tester.
‫En moyenne, chacune de nos prédictions est de 0. 3 à plus ou moins la valeur de test Y, car l'absolu là-dedans
‫élimine le signe négatif.
‫Cela rend donc tous les points négatifs positifs.
‫Vous allez donc obtenir une valeur positive ici.
‫Voyons maintenant.
‫Que diriez-vous de faire en sorte que ce soit un peu plus visuel.
‫Comparons-les.
‫Nous allons créer un cadre de données, un cadre de données de points de paie et définir les données égales à un dictionnaire égal aux valeurs
‫réelles.
‫Ce sera donc le je vous laisse deviner les données de test, bien sûr, puis nous ferons les valeurs prédites.
‫Et ce sera pourquoi Preds.
‫Et puis nous créerons une colonne de différences en devenant sourds aux différences égales.
‫C'est donc juste la différence entre nos vraies valeurs et les valeurs prédites.
‫Donc, les valeurs prédites, nous pourrions les transformer en valeurs absolues bien que réelles avant de faire cela.
‫Pourquoi ne pas simplement exécuter cela, puis jeter un œil à notre RDF et nous obtiendrons les 10 premiers ?
‫Visualisons-moi.
‫Très bien.
‫On y va.
‫Nous avons donc les valeurs réelles.
‫Et maintenant, l'index ici, bien sûr, va être mélangé parce que nous avons mélangé nos données de test.
‫Donc les valeurs réelles et les valeurs prédites.
‫Voilà donc les différences avant qu'elles n'aient été absolues.
‫C'est un mot ?
‫Absolument.
‫Eh bien, nous allons le traiter comme un mot, nous verrons ce que cela signifie dans une seconde.
‫Nous avons donc une différence.
‫Celui-ci était très proche de zéro point zéro un différence.
‫C'est plus proche de la réalité là-bas.
‫C'est un peu plus bas.
‫C'est un peu plus élevé que la valeur marchande.
‫Donc encore une fois, ça pourrait.
‫Cela signifie qu'en moyenne, ils sont si différents.
‫Certains seront donc plus petits, d'autres plus grands.
‫Comme celui-ci est assez grand ici.
‫C'est près d'un point zéro de différence.
‫Et si on prenait la moyenne ?
‫Alors, avez-vous des différences ?
‫Et si on prenait la moyenne de cette colonne principale ?
‫Oh, nous obtenons une valeur différente.
‫À droite.
‫Mais pourquoi ?
‫Pourquoi pensez-vous que c'est différent de la façon dont nous l'avons laissé entendre auparavant ?
‫Est-ce parce que l'erreur absolue moyenne se transforme en une sorte de négatif.
‫Donc, si nous y allons, les différences signifient que cela inclura le négatif là-bas et cela inclura le positif et
‫nous obtiendrons une valeur légèrement différente.
‫Mais que se passe-t-il si nous allons peut-être et Poppy comme une application est absolu pour moi, absolu et puis obtenons le principal, oh, nous
‫y voilà.
‫Regardez cette belle.
‫C'est donc juste la formule pour l'erreur absolue moyenne.
‫Nous avons nos valeurs réelles.
‫Pourquoi tester ?
‫Nous avons nos valeurs prédites, nous calculons la différence.
‫Donc, nous allons les valeurs réelles moins les valeurs prédites, obtenons l'absolu de cela, puis nous prenons le principal.
‫C'est juste Maya qui utilise des formules et des différences.
‫Maintenant, sachant cela, comment pensez-vous que nous pourrions faire une erreur quadratique ?
‫C'est votre défi pour la prochaine vidéo.
‫Nous avons fait une erreur absolue.
‫Je vous encourage à revenir à la documentation, recherchez dans la documentation une erreur quadratique moyenne.
‫Cela va être très similaire à ce que nous venons de couvrir.
‫Donc, juste pour réitérer, mai est la différence en moyenne entre la prédiction de notre modèle et la valeur réelle.
‫Maintenant, vous devez vous rappeler qu'il s'agit d'une échelle de centaines de milliers.
‫Donc, même si c'est neuf, c'est 29 000 $ de différent.
‫Gardez donc cela à l'esprit, Maya vous donnera cette valeur, mais la valeur sera à la
‫même échelle que les données avec lesquelles vous travaillez.
‫Alors essayez-le pour l'erreur quadratique moyenne MSI, et nous le ferons ensemble dans la prochaine vidéo.