‫Ben tornato.
‫Nell'ultimo video che abbiamo visto sono a scuola o il coefficiente di determinazione o sono al quadrato, alcuni nomi diversi per la stessa
‫cosa, e ho appena messo una piccola nota qui solo per chiarire ciò di cui abbiamo discusso.
‫Quindi cosa chiedere dove la compassione modella le previsioni rispetto al target principale?
‫I valori possono variare da infinito negativo, un modello molto scadente.
‫Quindi un modello che prevede cose selvagge sarà un punteggio molto basso rispetto a uno per un modello perfetto.
‫Ad esempio, se tutto ciò che fa il tuo modello è prevedere la media degli obiettivi, il nostro valore al quadrato sarebbe
‫zero, come abbiamo visto.
‫E se il tuo modello prevede perfettamente un intervallo di numeri, il punteggio R al quadrato sarebbe uno.
‫Quindi, se prevede perfettamente i valori target, ottiene un punteggio R al quadrato di uno.
‫Scendiamo.
‫E ora ho lanciato la sfida di verificare l'errore assoluto medio e l'errore quadratico principale, che
‫se torniamo alle metriche di regressione, quadrato principale, intendo errore assoluto.
‫Ce ne sono altri che potremmo guardare, ma li lascerò come extra curriculari.
‫Questi sono alcuni dei più comuni che incontrerai.
‫Quindi tuffiamoci ora per indicare l'errore assoluto, che è Emma.
‫E poi Maya è la media delle differenze assolute tra previsioni e valori effettivi.
‫Lo diremo in pratica.
‫Ti dà un'idea di quanto siano sbagliate le previsioni del tuo modello.
‫Quindi diciamo che lo vediamo in azione.
‫Possiamo andare Maya molto comunemente abbreviato o significare errori assoluti, molto comunemente abbreviato
‫in Emma da Ashkelon dot matrix import significa errore assoluto.
‫E poi imposteremo il motivo per cui Preds utilizzerà il nostro modello che abbiamo creato prima che il modello non preveda sul
‫set di dati di test.
‫Come mai?
‫Perché valutando un modello di macchina, vogliamo che preveda sui dati.
‫Naturalmente, possiamo valutare il set di addestramento, ma molto spesso sarai più interessato a come si comporta sui dati del
‫set di dati di test che non ha visto prima.
‫Quindi fai previsioni nel set di dati di test e possiamo impostare Maya come uguale all'errore assoluto medio.
‫Questa è un'altra di quelle bellissime funzioni che socket line ha integrato,
‫e la premessa di ogni funzione di valutazione in socket line è confrontare i valori veri con i valori
‫previsti.
‫Quindi, se scendiamo a NIY e quindi abbiamo appena capito che l'errore assoluto medio è la media delle differenze
‫assolute tra previsioni e valori effettivi.
‫Abbiamo scritto questa bellissima piccola funzione mentre la importiamo, in realtà, così ho ottenuto il prestito giusto per noi.
‫Grazie, presa di corrente.
‫E faremo un confronto.
‫Otterremo l'errore assoluto principale dei valori del test Y alle previsioni del nostro modello che ha fatto
‫sulle caratteristiche del test.
‫Diamo un'occhiata perché PRED non è definito, ovviamente.
‫Perché le sfilate?
‫Oh, quindi il mini è 0. 3 ad oggi.
‫Questi sono solo numeri su uno schermo.
‫Cosa significa questo in realtà?
‫Ora questo valore, a causa della mia natura, significa che in media, diamo un'occhiata al perché Preds e
‫diamo un'occhiata al perché test.
‫In media, ciascuna delle nostre previsioni è 0. 3 a più o meno il valore del test Y, perché l'assoluto lì dentro
‫elimina il segno negativo.
‫Quindi rende tutti i negativi positivi.
‫Quindi otterrai un valore positivo qui.
‫Ora, diamo un'occhiata.
‫Che ne dici di farlo in modo che sia un po' più visivo.
‫Confrontiamoli.
‫Creeremo un data frame, payday dot frame e imposteremo i dati uguali a un dizionario uguale ai valori
‫effettivi.
‫Quindi questo sarà il ti lascerò indovinare i dati del test, ovviamente, e poi faremo i valori previsti.
‫E questo sarà il motivo Preds.
‫E poi creeremo una colonna delle differenze rendendo le differenze sorde uguali.
‫Quindi questa è solo la differenza tra i nostri veri valori e i valori previsti.
‫Quindi i valori previsti, potremmo trasformarli in valori assoluti sebbene reali prima di farlo.
‫Perché non lo eseguiamo e poi diamo un'occhiata al nostro RDF e otterremo i primi 10?
‫Visualizzami.
‫Tutto bene.
‫Ci siamo.
‫Quindi abbiamo i valori reali.
‫E ora l'indice qui, ovviamente, verrà mescolato perché abbiamo mescolato i nostri dati di test.
‫Quindi i valori effettivi e i valori previsti.
‫Quindi queste sono le differenze prima che fossero assolute.
‫È una parola?
‫Assolutamente.
‫Bene, la tratteremo come una parola, vedremo cosa significa tra un secondo.
‫Quindi abbiamo una differenza.
‫Questo era molto vicino allo zero virgola zero una differenza.
‫Questo è più vicino al reale lì.
‫È un po' più basso.
‫È un po' più alto del valore di mercato.
‫Quindi, di nuovo, potrebbe.
‫Significa che in media sono così diversi.
‫Quindi alcuni saranno più piccoli, altri saranno più grandi.
‫Come questo è abbastanza grande qui.
‫È quasi uno virgola zero di differenza.
‫E se prendessimo la media?
‫Quindi ci sono differenze?
‫E se prendessimo la media di quella colonna principale?
‫Oh, otteniamo un valore diverso.
‫Destra.
‫Ma il motivo?
‫Perché pensi che sia diverso dal modo in cui l'abbiamo accennato prima?
‫È perché l'errore assoluto medio trasforma questi in una sorta di negativo.
‫Quindi, se andiamo, le differenze significano che includerà il negativo lì e includerà il positivo e
‫otterremo un valore leggermente diverso.
‫Ma cosa succede se andiamo forse e papavero come un'app assoluta per me, assoluta e poi otteniamo il principale, oh,
‫ci siamo.
‫Guarda che bella.
‫Quindi questa è solo la formula per l'errore medio assoluto.
‫Abbiamo i nostri valori reali.
‫Perché testare?
‫Abbiamo i nostri valori previsti, calcoliamo la differenza.
‫Quindi andiamo ai valori effettivi meno i valori previsti, otteniamo l'assoluto di quello e poi prendiamo il principale.
‫Quindi è solo Maya che usa formule e differenze.
‫Sapendo questo, come pensi che potremmo significare un errore al quadrato?
‫Questa è la tua sfida per il prossimo video.
‫Abbiamo fatto significare errore assoluto.
‫Ti incoraggio a tornare alla documentazione, cercare i documenti per un errore quadratico medio.
‫Sarà molto simile a quello che abbiamo appena trattato.
‫Quindi, solo per ribadire, May è quanto la previsione del nostro modello sia in media diversa dal valore effettivo.
‫Ora dovrai ricordare che questo è in una scala di centinaia di migliaia.
‫Quindi, anche se sono nove, sono $29000 diversi.
‫Quindi tienilo a mente, Maya ti darà quel valore, ma il valore sarà nella
‫stessa scala dei dati con cui stai lavorando.
‫Quindi prova con MSI significa errore quadratico e lo faremo insieme nel prossimo video.