‫お帰りなさい｡
‫そして､ 最後に見たビデオは､ スコア､ 決定係数､ rの2乗など､ 同じものを表すいくつかの異なる呼び方です｡
‫そして､ 私たちが話し合ったことを明確にするために､ ここに小さなメモを書きました｡
‫つまり､ R2乗は､ モデルの予測値とターゲットの平均値を比較するものです｡
‫値は負の無限大から､ 非常に貧弱なモデルまであります｡
‫だから､ 荒唐無稽なことを予測するモデルは､ 完璧なモデルに対して1点という非常に低いスコアになる｡
‫例えば､ モデルがターゲットの平均を予測するだけであれば､ R2乗の値は見たとおりゼロになります｡
‫また､ モデルがある範囲の数値を完全に予測する場合､ そのr二乗のスコアは1になります｡
‫つまり､ 目標値を完全に予測できれば､ rの2乗のスコアが1になるわけです｡
‫降りてみよう｡
‫そして今度は､ 平均絶対誤差と平均二乗誤差をチェックするという課題を出しました｡
‫回帰行列に戻ると､ 主二乗誤差､ 平均絶対誤差があります｡
‫他にもいくつかありますが､ それは課外授業ということにしておきます｡
‫これらは､ よく目にするものです｡
‫それでは､ マヤである絶対誤差の意味について､ 今から飛び込んでみましょう｡
‫そして､ Mayaは予測値と実測値の差の絶対値の平均値です｡
‫これは実際に見てみないとわかりません｡
‫モデルの予測がどの程度間違っているかを知ることができるのです｡
‫では､ こう言ってみましょう｡
‫実際にご覧ください｡
‫行けるよ｡
‫マヤ､ 非常に一般的に省略されたり､ 平均絶対誤差は､ サイレントメトリクス､ インポート､
‫平均､ 絶対誤差から私に非常に一般的に省略されています｡
‫そして､ Yスレッドを設定します｡
‫先に作成したモデルを使って､ テストデータセットYに対して予測を行います｡ 機械モデルを評価するのですから､
‫データに対して予測させたいのです｡
‫もちろん､ トレーニングセットで評価することもできますが､ 多くの場合､ テストデータ､ つまり見たことのないデータセットでどのように動作するかを気にすることになります｡
‫そこで､ テストデータセットで予測を行い､ Mayaは平均絶対誤差に等しいと設定することができます｡
‫これもサイキックローンが内蔵している美しい機能の一つで､ サイキックローンのあらゆる､
‫あるいは多くの評価機能の前提は､ 真の値と予測値を比較することです｡
‫平均絶対誤差とは､ 予測値と実測値の差の絶対値の平均であることがわかりました｡
‫この美しい小さな関数を作成し､ 実際にインポートしました｡
‫だから､ 私は私たちのためにそれを正しく学ぶことができます｡
‫サイキックローン､ ありがとうございます｡
‫そして､ Y個のテスト値と､ テスト機能で行ったモデルの予測値の平均絶対誤差を比較します｡
‫なぜpredが定義されていないのかを見てみましょう｡
‫あ､ マが0なんですね｡ 32.
‫今､ これは画面に表示されている数字に過ぎない｡
‫実際に今この値はどうなっているのでしょうか？
‫マの性質上､ 平均的になぜスプレッドを見てみよう､ yテストを見てみようということです｡
‫平均すると､ それぞれの予測値は0です｡ 3､ 2プラスまたはマイナスのYテスト値､ そこにあるアブソリュートがマイナス記号を取り除くからです｡
‫つまり､ すべてのマイナスをプラスにするわけです｡
‫ここでプラスの値を得るわけです｡
‫では､ 見てみましょう｡
‫もうちょっと視覚的にわかるようにしたらどうだろう？
‫比べてみよう｡
‫データフレーム､ PDドットデータフレームを作成することにします｡
‫ディクショナリーイコール実際の値に等しいデータを設定することにします｡
‫これは推測させます､ もちろんテストデータです､ そして予測値をやります｡
‫そしてこれが赤の理由となり､ 次にDF differences equalsで差分の列を作ります｡
‫つまり､ これはちょうど我々の真の値と予測値の差になります｡
‫だから予測値｡
‫その前に､ 絶対値や実測値にしておくかもしれませんね｡
‫でも､ それを実行してからDFを見たら､ 最初の10個は手に入るんじゃないですか？
‫私を可視化しよう｡
‫よし､ これでいいんだ｡
‫テストデータをシャッフルしたため､ インデックスもシャッフルされています｡
‫つまり､ 実際の値と予測値です｡
‫これが絶対IDになる前の違いなんですね｡
‫それは言葉なのか？
‫もちろんです｡
‫まあ､ 単語として扱いますが｡
‫それが何を意味するのか､ ちょっと見てみましょう｡
‫だから､ 違いがあるんです｡
‫これは非常に惜しいことをしました｡
‫だから0｡ 01差分｡
‫この方が､ より実際のマッチングに近いものがそこにあります｡
‫少し低くなりましたね｡
‫マー値より少し高いですね｡
‫つまり､ 平均的にその差があるということかもしれません｡
‫そのため､ 小さいものもあれば､ このようにかなり大きいものもあります｡
‫これはほぼ1. 差は0です｡
‫では､ その差の平均をとったらどうでしょう｡
‫その列の平均をとったらどうだろう......ああ､ 違う値が出る｡
‫そうですね｡
‫でも､ なぜかというと､ それはMIAとは違うからです｡
‫以前からほのめかしはしていました｡
‫主な絶対誤差は､ これらがマイナスを取り除くために回すからですか｡
‫だから､ 差分メインにすれば､ そこにマイナスも含まれるし､ プラスも含まれるし､
‫微妙に違う値が出るんです｡
‫でも､ MP AbsoluteのためにNPがABS Absoluteになって､ それからメインを手に入れたらどうでしょう｡
‫これでよしとしよう｡
‫あれを見てください｡
‫美しい｡
‫つまり､ 主絶対誤差の計算式だけなんです｡
‫実測値yテスト､ 予測値yテストがあります｡
‫その差を計算するのです｡
‫そこで､ 実際の値から予測値を引いて､ その絶対値を求め､ 平均値を取る｡
‫つまり､ 数式や差分を使っているだけのMIAなんです｡
‫さて､ これを知った上で､ 平均二乗誤差はどのようにすればいいと思いますか？
‫それは､ 私たちがメイン絶対誤差を行った次のビデオへの挑戦です｡
‫ドキュメントに戻って､ 平均二乗誤差のドキュメントを調べてみることをお勧めします｡
‫先ほど取り上げた内容とほぼ同じになりそうです｡
‫つまり､ もう一度言いますが､ 私のEは､ モデルの予測が実際の値と平均してどれだけ違うかということです｡
‫あとは､ これが何十万人という規模であることを忘れてはいけません｡
‫だから､ これが0であっても 29､ 2万9千円も違うんですね｡
‫だから､ そのことを心に留めておけば､ マヤはその価値を教えてくれるでしょう｡
‫しかし､ その価値は､ 扱うデータと同じスケールになるのです｡
‫次のビデオで一緒にやってみましょう｡