‫Selamat datang kembali.
‫Pada video terakhir yang kita lihat adalah ke sekolah atau koefisien determinasi atau kuadrat, beberapa nama berbeda untuk hal yang sama, dan
‫saya baru saja membuat catatan kecil di sini hanya untuk memperjelas apa yang telah kita diskusikan.
‫Jadi apa yang bertanya di mana welas asih model prediksi ke target utama?
‫Nilai dapat berkisar dari tak terhingga negatif, model yang sangat buruk.
‫Jadi model yang memprediksi hal-hal liar akan menjadi skor yang sangat rendah untuk satu model yang sempurna.
‫Misalnya, jika semua yang dilakukan model Anda adalah memprediksi rata-rata target, nilai kuadratnya akan menjadi nol, seperti
‫yang kita lihat.
‫Dan jika model Anda dengan sempurna memprediksi rentang angka, skor R kuadratnya adalah satu.
‫Jadi jika itu memprediksi nilai target dengan sempurna, ia mendapat skor R kuadrat satu.
‫Ayo turun.
‫Dan sekarang saya mengeluarkan tantangan untuk memeriksa kesalahan absolut rata-rata dan kesalahan kuadrat utama, yang jika
‫kita kembali ke metrik regresi, kuadrat utama, maksud saya, kesalahan absolut.
‫Ada beberapa lagi yang bisa kita lihat, tapi saya akan meninggalkannya sebagai ekstra kurikuler.
‫Ini adalah beberapa yang paling umum yang akan Anda temui.
‫Jadi mari selami sekarang untuk mengartikan kesalahan mutlak, yaitu Emma.
‫Dan kemudian Maya adalah rata-rata dari perbedaan mutlak antara prediksi dan nilai sebenarnya.
‫Kami akan mengatakan ini dalam praktik.
‫Ini memberi Anda gambaran tentang seberapa salah prediksi model Anda.
‫Jadi katakanlah ini melihatnya beraksi.
‫Kita bisa pergi Maya sangat sering disingkat atau berarti kesalahan mutlak, sangat sering
‫disingkat Emma dari Ashkelon dot matrix impor berarti kesalahan mutlak.
‫Dan kemudian kita akan mengatur mengapa Preds akan menggunakan model yang kita buat sebelum model tidak memprediksi
‫pada dataset uji.
‫Mengapa?
‫Karena mengevaluasi model mesin, kami ingin memprediksi pada data.
‫Tentu saja, kami dapat mengevaluasi set pelatihan, tetapi paling sering Anda akan lebih memperhatikan bagaimana kinerjanya pada data
‫set data pengujian yang belum pernah dilihat sebelumnya.
‫Jadi buatlah prediksi dalam kumpulan data pengujian dan kita dapat mengatur Maya sebagai kesalahan absolut yang sama.
‫Ini adalah salah satu dari fungsi-fungsi indah yang telah dibangun oleh saluran
‫soket, dan premis dari setiap fungsi evaluasi di saluran soket adalah untuk membandingkan nilai sebenarnya dengan nilai yang
‫diprediksi.
‫Jadi jika kita turun ke NIY dan jadi kita baru tahu bahwa kesalahan absolut rata-rata adalah rata-rata perbedaan
‫absolut antara prediksi dan nilai aktual.
‫Kami menulis fungsi kecil yang indah ini saat kami mengimpornya, sebenarnya, jadi saya mendapatkan hak pinjaman itu untuk kami.
‫Terima kasih, saluran soket.
‫Dan kita akan membandingkan.
‫Kami akan mendapatkan kesalahan absolut utama dari nilai uji Y ke prediksi model kami yang dibuat
‫pada fitur uji.
‫Mari kita lihat mengapa PRED tidak didefinisikan, tentu saja.
‫Mengapa parade?
‫Oh, jadi mininya 0. 3 sampai sekarang.
‫Ini hanya angka di layar.
‫Apa arti sebenarnya?
‫Sekarang nilai ini, karena sifat saya, itu berarti rata-rata, mari kita lihat mengapa Preds dan mari
‫kita lihat mengapa tes.
‫Rata-rata, masing-masing prediksi kami adalah 0. 3 untuk plus atau minus nilai uji Y, karena absolut di sana
‫menghilangkan tanda negatif.
‫Jadi itu membuat semua hal negatif menjadi positif.
‫Jadi Anda akan mendapatkan nilai positif di sini.
‫Sekarang, mari kita lihat.
‫Bagaimana kalau kita membuatnya jadi sedikit lebih visual.
‫Mari kita bandingkan.
‫Kami akan membuat bingkai data, bingkai data titik gajian dan mengatur data sama dengan kamus sama dengan nilai
‫sebenarnya.
‫Jadi ini adalah saya akan membiarkan Anda menebak data pengujian, tentu saja, dan kemudian kami akan melakukan nilai prediksi.
‫Dan inilah mengapa Preds.
‫Dan kemudian kita akan membuat kolom perbedaan dengan menyamakan perbedaan tuli.
‫Jadi ini hanyalah perbedaan antara nilai kita yang sebenarnya dan nilai prediksi.
‫Jadi nilai prediksi, kita mungkin mengubahnya menjadi nilai absolut meskipun sebenarnya sebelum kita melakukannya.
‫Mengapa kita tidak menjalankannya saja dan kemudian melihat RDF kita dan kita akan mendapatkan 10 yang pertama?
‫Mari kita visualisasikan saya.
‫Baiklah.
‫Di sana kita pergi.
‫Jadi kami memiliki nilai sebenarnya.
‫Dan sekarang indeks di sini, tentu saja, akan dikocok karena kami mengacak data pengujian kami.
‫Jadi nilai aktual dan nilai prediksi.
‫Jadi ini adalah perbedaan sebelum mereka menjadi mutlak.
‫Apakah itu sebuah kata?
‫Sangat.
‫Yah, kita akan memperlakukannya sebagai sebuah kata, kita akan melihat apa artinya dalam sedetik.
‫Jadi kita punya perbedaan.
‫Yang satu ini sangat dekat dengan nol koma nol satu perbedaan.
‫Ini lebih dekat dengan yang sebenarnya di sana.
‫Itu sedikit lebih rendah.
‫Itu sedikit lebih tinggi dari nilai pasar.
‫Jadi sekali lagi, itu mungkin.
‫Artinya rata-rata, mereka sangat berbeda.
‫Jadi beberapa akan lebih kecil, beberapa akan lebih besar.
‫Seperti yang satu ini cukup besar di sini.
‫Itu hampir satu titik nol perbedaan.
‫Sekarang bagaimana jika kita mengambil rata-rata?
‫Jadi memiliki perbedaan?
‫Bagaimana jika kita mengambil rata-rata dari kolom utama itu?
‫Oh, kita mendapatkan nilai yang berbeda.
‫Benar.
‫Tapi alasannya kenapa?
‫Mengapa menurut Anda itu berbeda dengan cara yang kami tunjukkan sebelumnya?
‫Apakah itu karena kesalahan absolut rata-rata ternyata ini menjadi semacam negatif.
‫Jadi jika kita pergi saja, perbedaannya berarti akan memasukkan yang negatif di sana dan akan memasukkan yang positif dan kita
‫akan mendapatkan nilai yang sedikit berbeda.
‫Tapi bagaimana jika kita pergi mungkin dan poppy sebagai aplikasi mutlak bagi saya, mutlak dan kemudian mendapatkan yang utama,
‫oh, begitulah.
‫Lihat itu indah.
‫Jadi itu hanya rumus untuk mean absolute error.
‫Kami mendapatkan nilai kami yang sebenarnya.
‫Mengapa tes?
‫Kami mendapatkan nilai prediksi kami, kami menghitung selisihnya.
‫Jadi kita pergi nilai aktual dikurangi nilai yang diprediksi, dapatkan yang absolut dan kemudian kita ambil yang utama.
‫Jadi itu saja Maya menggunakan rumus dan perbedaan.
‫Sekarang mengetahui ini, bagaimana menurut Anda kita bisa melakukan kesalahan kuadrat?
‫Itu tantanganmu untuk video selanjutnya.
‫Kami telah melakukan kesalahan absolut yang berarti.
‫Saya mendorong Anda untuk kembali ke dokumentasi, mencari dokumen untuk kesalahan kuadrat rata-rata.
‫Ini akan sangat mirip dengan apa yang baru saja kita bahas.
‫Jadi hanya untuk mengulangi, Mei adalah seberapa berbeda prediksi model kami rata-rata dengan nilai sebenarnya.
‫Sekarang Anda harus ingat bahwa ini dalam skala ratusan ribu.
‫Jadi meskipun ini sembilan, itu berbeda $29.000.
‫Jadi ingatlah itu, Maya akan memberi Anda nilai itu, tetapi nilainya akan berada dalam skala
‫yang sama dengan data yang sedang Anda kerjakan.
‫Jadi cobalah untuk MSI mean squared error, dan kita akan melakukannya bersama di video berikutnya.