‫Willkommen zurück.
‫Auf dem letzten Video, das wir gesehen haben, sind in der Schule das Bestimmtheitsmaß oder das Quadrat, ein paar verschiedene Namen für dasselbe,
‫und ich habe hier nur eine kleine Notiz eingefügt, um zu verdeutlichen, was wir besprochen haben.
‫Was fragt sich also, wo die Vorhersagen des Mitgefühls zum Hauptziel des Ziels modelliert werden?
‫Die Werte können von negativ unendlich reichen, ein sehr schlechtes Modell.
‫Ein Modell, das wilde Dinge vorhersagt, hat also eine sehr niedrige Punktzahl für ein perfektes Modell.
‫Wenn Ihr Modell beispielsweise nur den Mittelwert der Ziele vorhersagt, wäre unser quadrierter Wert null, wie
‫wir gesehen haben.
‫Und wenn Ihr Modell einen Zahlenbereich perfekt vorhersagt, wäre sein R-Quadrat-Score eins.
‫Wenn es also die Zielwerte perfekt vorhersagt, erhält es einen R-Quadrat-Wert von eins.
‫Gehen wir runter.
‫Und jetzt stellte ich die Herausforderung, den mittleren absoluten Fehler und den quadratischen Hauptfehler zu überprüfen, was,
‫wenn wir zu den Regressionsmetriken zurückkehren, Hauptquadrat, ich meine, absoluten Fehler.
‫Es gibt noch ein paar mehr, nach denen wir suchen könnten, aber ich belasse diese als außerschulischen.
‫Dies sind einige der häufigsten, denen Sie begegnen werden.
‫Lassen Sie uns jetzt in den absoluten Fehler eintauchen, der Emma ist.
‫Und dann ist Maya der Durchschnitt der absoluten Differenzen zwischen Vorhersagen und tatsächlichen Werten.
‫Wir werden das in der Praxis sagen.
‫Es gibt Ihnen eine Vorstellung davon, wie falsch die Vorhersagen Ihres Modells sind.
‫Nehmen wir also an, es in Aktion zu sehen.
‫Wir können Maya sehr häufig abkürzen oder absolute Fehler bedeuten, sehr häufig
‫abgekürzt Emma von Ashkelon Punktmatriximport bedeuten absoluten Fehler.
‫Und dann legen wir fest, warum Preds unser Modell verwenden wird, das wir erstellt haben, bevor das Modell nicht
‫für das Test-Dataset vorhersagt.
‫Wieso den?
‫Denn bei der Auswertung eines Maschinenmodells möchten wir, dass es anhand von Daten vorhersagt.
‫Natürlich können wir den Trainingssatz evaluieren, aber meistens werden Sie sich mehr darum kümmern, wie er mit den
‫Testdatensatzdaten funktioniert, die er noch nie zuvor gesehen hat.
‫Machen Sie also Vorhersagen im Testdatensatz und wir können Maya als gleich dem mittleren absoluten Fehler einrichten.
‫Dies ist eine weitere dieser schönen Funktionen, die Socket Line eingebaut hat, und
‫die Prämisse von jeder der vielen Bewertungsfunktionen in Socket Line besteht darin, die wahren Werte mit den vorhergesagten Werten zu
‫vergleichen.
‫Wenn wir also zu NIY gehen und gerade herausgefunden haben, dass der mittlere absolute Fehler der Durchschnitt der absoluten
‫Unterschiede zwischen Vorhersagen und tatsächlichen Werten ist.
‫Wir haben diese schöne kleine Funktion geschrieben, während wir sie importieren, also leihe ich uns das richtig aus.
‫Danke, Steckdosenleitung.
‫Und wir werden vergleichen.
‫Wir erhalten den absoluten Hauptfehler der Y-Testwerte zu den Vorhersagen unseres Modells, die es für die
‫Testmerkmale gemacht hat.
‫Schauen wir uns an, warum PRED natürlich nicht definiert ist.
‫Warum Paraden?
‫Oh, der Mini ist also 0. 3 bis jetzt.
‫Dies sind nur Zahlen auf einem Bildschirm.
‫Was bedeutet das eigentlich?
‫Nun, dieser Wert bedeutet aufgrund meiner Natur, dass wir uns im Durchschnitt ansehen, warum
‫Preds und warum testen.
‫Im Durchschnitt ist jede unserer Vorhersagen 0. 3 auf plus oder minus den Y-Testwert, weil das Absolute dort das
‫negative Vorzeichen beseitigt.
‫Es macht also alle negativen Aspekte positiv.
‫Sie erhalten hier also einen positiven Wert.
‫Werfen wir nun einen Blick darauf.
‫Wie wäre es, wenn wir es etwas visueller machen.
‫Vergleichen wir sie.
‫Wir erstellen einen Datenrahmen, Zahltag-Punkt-Datenrahmen und setzen die Daten gleich einem Wörterbuch gleich den tatsächlichen Werten.
‫Dies wird natürlich der Fall sein, in dem ich Sie die Testdaten erraten lasse, und dann werden wir die vorhergesagten Werte berechnen.
‫Und deshalb wird Preds.
‫Und dann erstellen wir eine Spalte mit den Unterschieden, indem wir die Unterschiede für Gehörlose gleichsetzen.
‫Das ist also nur der Unterschied zwischen unseren wahren Werten und den vorhergesagten Werten.
‫Also vorhergesagte Werte, wir könnten diese in absolute, aber tatsächliche Werte umwandeln, bevor wir das tun.
‫Warum lassen wir das nicht einfach laufen und schauen uns dann unser RDF an und wir kriegen die ersten 10?
‫Lassen Sie uns mich visualisieren.
‫Gut.
‫Na, bitte.
‫Wir haben also die tatsächlichen Werte.
‫Und jetzt wird der Index hier natürlich gemischt, weil wir unsere Testdaten gemischt haben.
‫Also die tatsächlichen Werte und die vorhergesagten Werte.
‫Das sind also die Unterschiede, bevor sie absolut waren.
‫Ist das ein Wort?
‫Absolut.
‫Nun, wir behandeln es wie ein Wort, wir werden gleich sehen, was das bedeutet.
‫Wir haben also einen Unterschied.
‫Dieser war sehr nahe am Nullpunkt Null Eins Unterschied.
‫Dies ist näher am tatsächlichen dort.
‫Das ist etwas niedriger.
‫Das ist etwas höher als der Marktwert.
‫Also wieder könnte es sein.
‫Es bedeutet, dass sie im Durchschnitt so unterschiedlich sind.
‫Manche werden kleiner, manche größer.
‫So wie dieser hier ziemlich groß ist.
‫Das ist fast ein Komma null Unterschied.
‫Was wäre, wenn wir den Durchschnitt nehmen würden?
‫Also Unterschiede?
‫Was wäre, wenn wir den Durchschnitt dieser Hauptspalte nehmen würden?
‫Oh, wir erhalten einen anderen Wert.
‫Richtig.
‫Aber der Grund warum?
‫Warum denkst du, dass das anders ist, als wir es vorher angedeutet haben?
‫Liegt das daran, dass der mittlere absolute Fehler diese ins Negative umschlägt?
‫Wenn wir also einfach gehen, bedeuten die Unterschiede, dass dort das Negative und das Positive enthalten sind und
‫wir einen etwas anderen Wert erhalten.
‫Aber was ist, wenn wir vielleicht gehen und Poppy als absolute App für mich, absolut und dann die Hauptsache kriegen, oh,
‫los geht's.
‫Schau dir das schön an.
‫Das ist also nur die Formel für den mittleren absoluten Fehler.
‫Wir haben unsere tatsächlichen Werte.
‫Warum testen?
‫Wir haben unsere vorhergesagten Werte, wir berechnen die Differenz.
‫Wir gehen also von tatsächlichen Werten abzüglich vorhergesagter Werte aus, um das Absolute davon zu erhalten, und dann nehmen wir den Hauptwert.
‫Das ist also nur Maya, die Formeln und Unterschiede verwendet.
‫Nun, da wir dies wissen, wie könnten wir den quadratischen Fehler Ihrer Meinung nach meinen?
‫Das ist deine Herausforderung für das nächste Video.
‫Wir haben meinen absoluten Fehler gemacht.
‫Ich ermutige Sie, zur Dokumentation zurückzukehren und in den Dokumenten nach einem mittleren quadratischen Fehler zu suchen.
‫Es wird dem, was wir gerade behandelt haben, sehr ähnlich sein.
‫Um es noch einmal zu wiederholen: Im Mai unterscheidet sich die Vorhersage unseres Modells im Durchschnitt vom tatsächlichen Wert.
‫Jetzt müssen Sie sich daran erinnern, dass dies in einer Größenordnung von Hunderttausenden liegt.
‫Obwohl dies neun sind, sind das 29.000 US-Dollar anders.
‫Denken Sie also daran, Maya gibt Ihnen diesen Wert, aber der Wert wird in der gleichen
‫Größenordnung wie die Daten sein, mit denen Sie arbeiten.
‫Probieren Sie den mittleren quadratischen Fehler von MSI aus, und wir werden es im nächsten Video gemeinsam tun.