‫Bem vindo de volta.
‫No último vídeo que vimos são para a escola ou o coeficiente de determinação ou são quadrados, alguns nomes diferentes para a
‫mesma coisa, e acabei de colocar uma pequena nota aqui apenas para esclarecer o que discutimos.
‫Então, o que perguntar onde a compaixão modela as previsões para o alvo principal?
‫Os valores podem variar de infinito negativo, um modelo muito pobre.
‫Portanto, um modelo que prevê coisas selvagens terá uma pontuação muito baixa para um para um modelo perfeito.
‫Por exemplo, se tudo o que o seu modelo faz é prever a média dos alvos, nosso valor ao quadrado
‫seria zero, como vimos.
‫E se o seu modelo prediz perfeitamente um intervalo de números, sua pontuação R ao quadrado seria um.
‫Portanto, se prediz perfeitamente os valores alvo, obtém uma pontuação R ao quadrado de um.
‫Vamos descer.
‫E agora lancei o desafio de verificar o erro absoluto médio e o erro quadrático principal, que
‫se voltarmos às métricas de regressão, quadrado principal, quero dizer, erro absoluto.
‫Há mais alguns que poderíamos dar uma olhada, mas vou deixá-los como extracurriculares.
‫Estes são alguns dos mais comuns que você encontrará.
‫Então, vamos mergulhar agora para significar o erro absoluto, que é Emma.
‫E então Maya é a média das diferenças absolutas entre as previsões e os valores reais.
‫Diremos isso na prática.
‫Dá uma ideia de como as previsões do seu modelo estão erradas.
‫Então, vamos ver isso em ação.
‫Podemos ir Maya muito comumente abreviado ou significa erros absolutos, muito comumente abreviado para Emma
‫de importação de matriz de ponto de Ashkelon erro absoluto médio.
‫E então vamos configurar porque Preds usará nosso modelo que criamos antes do modelo não prever no conjunto
‫de dados de teste.
‫Por quê?
‫Por avaliar um modelo de máquina, queremos que ele faça uma previsão com base nos dados.
‫Claro, podemos avaliar o conjunto de treinamento, mas na maioria das vezes você estará mais preocupado com o desempenho dele nos dados
‫do conjunto de dados de teste que não viu antes.
‫Portanto, faça previsões no conjunto de dados de teste e podemos configurar o Maya como sendo igual ao erro absoluto médio.
‫Esta é mais uma daquelas lindas funções que a linha de soquete incorporou, e
‫a premissa dela em todas as muitas funções de avaliação na linha de soquete é comparar os valores verdadeiros com os
‫valores preditos.
‫Então, se descermos para NIY e descobrirmos que o erro absoluto médio é a média das diferenças absolutas entre
‫as previsões e os valores reais.
‫Na verdade, escrevemos esta pequena função bonita enquanto a importamos, então eu consigo o empréstimo certo para nós.
‫Obrigado, linha de soquete.
‫E vamos comparar.
‫Obteremos o principal erro absoluto dos valores de teste Y para as previsões de nosso modelo feitas
‫nos recursos de teste.
‫Vamos dar uma olhada porque o PRED não está definido, é claro.
‫Por que desfiles?
‫Oh, então o mini é 0. 3 até agora.
‫São apenas números em uma tela.
‫O que isso realmente significa?
‫Agora, esse valor, por causa da minha natureza, significa que, em média, vamos dar uma olhada no porquê do Preds
‫e ver o motivo do teste.
‫Em média, cada uma de nossas previsões é 0. 3 para mais ou menos o valor do teste Y, porque o absoluto ali
‫elimina o sinal negativo.
‫Portanto, torna todos os negativos positivos.
‫Portanto, você obterá um valor positivo aqui.
‫Agora, vamos dar uma olhada.
‫Que tal torná-lo um pouco mais visual.
‫Vamos compará-los.
‫Vamos criar um quadro de dados, quadro de dados de ponto do dia de pagamento e definir os dados iguais a um dicionário igual aos valores
‫reais.
‫Portanto, este será o deixarei você adivinhar os dados de teste, é claro, e então faremos os valores previstos.
‫E é por isso que Preds.
‫E então criaremos uma coluna de diferenças tornando as diferenças surdas iguais.
‫Portanto, esta é apenas a diferença entre nossos valores verdadeiros e os valores previstos.
‫Portanto, valores preditos, podemos transformá-los em valores absolutos, embora reais, antes de fazermos isso.
‫Por que simplesmente não executamos isso e, em seguida, damos uma olhada em nosso RDF e obteremos os primeiros 10?
‫Vamos me visualizar.
‫Tudo bem.
‫Aqui vamos nós.
‫Portanto, temos os valores reais.
‫E agora o índice aqui, é claro, será embaralhado porque embaralhamos nossos dados de teste.
‫Portanto, os valores reais e os valores previstos.
‫Então, essas são as diferenças antes de serem absolutas.
‫Isso é uma palavra?
‫Absolutamente.
‫Bem, vamos tratar isso como uma palavra, veremos o que isso significa em um segundo.
‫Portanto, temos uma diferença.
‫Este estava muito perto de zero vírgula zero uma diferença.
‫Isso está mais próximo do real lá.
‫Isso é um pouco mais baixo.
‫Isso é um pouco mais alto do que o valor de mercado.
‫Então, novamente, pode.
‫Isso significa que, em média, eles são tão diferentes.
‫Portanto, alguns serão menores, alguns serão maiores.
‫Como se este aqui fosse bem grande.
‫Isso é quase um ponto zero de diferença.
‫Agora, e se pegássemos a média?
‫Então, tem diferenças?
‫E se pegássemos a média dessa coluna principal?
‫Oh, nós temos um valor diferente.
‫Direito.
‫Mas por quê?
‫Por que você acha que isso é diferente da forma como sugerimos antes?
‫É porque o erro médio absoluto transforma isso meio que negativo.
‫Então, se formos, as diferenças significam que incluirá o negativo ali e incluirá o positivo e
‫obteremos um valor ligeiramente diferente.
‫Mas e se formos talvez e papoula como um aplicativo absoluto para mim, absoluto e depois obtivermos o principal, oh, lá
‫vamos nós.
‫Olha que lindo.
‫Portanto, essa é apenas a fórmula para o erro médio absoluto.
‫Temos nossos valores reais.
‫Por que testar?
‫Temos nossos valores previstos, calculamos a diferença.
‫Então vamos os valores reais menos os valores previstos, obtemos o absoluto disso e então pegamos o principal.
‫Então, isso é apenas o Maya usando fórmulas e diferenças.
‫Agora, sabendo disso, como você acha que podemos significar erro quadrático?
‫Esse é o seu desafio para o próximo vídeo.
‫Realizamos erro absoluto médio.
‫Recomendo que você volte à documentação, procure na documentação um erro quadrático médio.
‫Será muito semelhante ao que acabamos de cobrir.
‫Então, apenas para reiterar, maio é o quão diferente a previsão do nosso modelo é, em média, do valor real.
‫Agora você terá que lembrar que isso está em uma escala de centenas de milhares.
‫Portanto, mesmo que seja nove, isso é $ 29.000 diferente.
‫Portanto, mantenha isso em mente, o Maya fornecerá esse valor, mas o valor estará na mesma
‫escala dos dados com os quais você está trabalhando.
‫Então, tente isso para MSI significa erro quadrado, e faremos isso juntos no próximo vídeo.