‫欢迎回来｡
‫我们最后看到的视频是分数, 决定系数, 或者r平方, 对于同一个东西有几个不同的名字｡
‫我在这里做了一个小小的说明, 来澄清我们讨论过的内容｡
‫因此, R平方的作用是将模型的预测值与目标值的平均值进行比较｡
‫值的范围可以从负无穷大开始, 这是一个非常差的模型｡
‫所以一个预测野生动物的模型对于一个完美的模型来说是一个非常低的分数｡
‫例如, 如果您的模型只预测目标值的均值, 那么它的R平方值将为零, 正如我们所看到的｡
‫如果你的模型完美地预测了一个数字范围, 它的r平方分数将是1｡
‫所以如果它完美地预测了目标值, 它的r平方值就是1｡
‫我们下去吧
‫现在我提出了检验平均绝对误差和均方误差的挑战, 如果我们回到回归矩阵, 主方差,
‫平均绝对误差｡
‫还有一些我们可以看, 但我会把这些作为课外活动｡
‫这些是你会遇到的一些最常见的问题｡
‫现在让我们来看看绝对误差的含义, 也就是Maya｡
‫然后Maya是预测值和实际值之间绝对差值的平均值｡
‫我们将在实践中看到这一点｡
‫它让你知道你的模型的预测有多错误｡
‫我们这么说吧｡
‫观看它的实际运行｡
‫我们可以走了｡
‫Maya, 通常缩写为mean绝对误差, 通常缩写为mean绝对误差, 来自沉默的度量, 导入,
‫平均, 绝对误差｡
‫然后我们将设置Y线程｡
‫我们将使用我们在模型升级之前创建的模型, 对测试数据集进行预测, 因为评估机器模型,
‫我们希望它对数据进行预测｡
‫当然, 我们可以在训练集上进行评估, 但通常您更关心的是它在测试数据上的表现,
‫即它以前从未见过的数据集｡
‫因此, 对测试数据集进行预测, 我们可以将Maya设置为等于平均绝对误差｡
‫这也是心理借贷所具有的另一个美丽的功能, 心理借贷中的每一个或许多评估功能的前提都是将真实值与预测值进行比较｡
‫如果我们再往下看MIA, 我们就可以得出平均绝对误差是预测值和实际值之间绝对差的平均值｡
‫我们编写了这个漂亮的小函数, 或者说导入了它｡
‫这样我就能学到正确的东西｡
‫谢谢你, 通灵贷款｡
‫我们将比较Y测试值的平均绝对误差与模型对测试要素的预测值｡
‫让我们来看看为什么pred不是用括号定义的｡
‫哦, 所以ma是0｡ 32.
‫这只是屏幕上的数字｡
‫这实际上意味着什么呢？
‫由于ma的性质, 它意味着平均我们来看看为什么利差, 我们来看看y检验｡
‫平均来说, 我们的每一个预测都是0｡ 3､ 两个正负Y检验值因为绝对值在那里去掉了负号｡
‫所以它使所有的负面都变成了正面｡
‫所以你会得到一个正值｡
‫现在让我们来看看｡
‫我们把它弄得更直观一点怎么样？
‫我们来比较一下｡
‫我们将创建一个数据帧, PD点数据帧｡
‫我们将数据设置为等于字典等于实际值｡
‫这就是我让你们猜的, 当然是测试数据, 然后是预测值｡
‫这就是为什么红色, 然后我们创建一个差异列, 通过DF差异等于｡
‫所以这就是我们的真实值和预测值之间的差异｡
‫所以预测值｡
‫我们可能会把它变成绝对的, 虽然在我们这样做之前, 实际的价值｡
‫但我们为什么不运行它, 然后看看我们的DF, 我们会得到前10个｡
‫让我们想象一下我｡
‫好了, 我们走吧｡
‫所以我们有了实际的值, 当然, 这里的指数会被打乱,
‫因为我们打乱了测试数据｡
‫所以实际值和预测值｡
‫这就是它们被绝对ID之前的差异｡
‫这是个词吗？
‫绝对的｡
‫好吧, 我们就把它当作一个词｡
‫我们马上就知道这意味着什么｡
‫所以我们有不同｡
‫这一次非常接近｡
‫所以0｡ 01差异｡
‫这更接近于实际的匹配｡
‫这是一个有点低｡
‫这比mar值高了一点｡
‫所以, 这可能意味着平均来说, 差异｡
‫所以有些会小一些, 有些会大一些, 像这个就很大了｡
‫差不多是1｡ 0差异｡
‫如果我们取一个平均值, 那么差异会如何呢？
‫如果我们取这一列的平均值, 我们会得到一个不同的值｡
‫好吧, 我知道了
‫但是为什么你认为这和MIA不同呢？
‫我们之前暗示过｡
‫是, 因为主要的绝对误差把这些负数去掉了｡
‫如果我们只计算差值, 它会包含负的和正的, 我们会得到一个稍微不同的值｡
‫但是如果我们去也许NP是它ABS绝对MP绝对, 然后得到主要的｡
‫我们走吧｡
‫你看那个｡
‫真漂亮｡
‫这就是主绝对误差的公式｡
‫我们得到了y测试的实际值, 我们得到了预测值｡
‫我们计算差额｡
‫所以我们用实际值减去预测值, 得到绝对值, 然后取平均值｡
‫这只是MIA使用公式和差异｡
‫现在知道了这些, 你认为我们如何计算均方误差？
‫这就是下一个视频的挑战, 我们已经做了主要的绝对误差｡
‫我建议你回到文档中, 查找文档中的均方误差｡
‫它将与我们刚刚介绍的内容非常相似｡
‫重申一下, E是我们模型的预测值与实际值的平均差值｡
‫现在你要记住这是一个数十万的规模｡
‫所以即使这是0｡ 29, 这是$29, 000不同｡
‫记住这一点, Maya会给予该值｡
‫但是这个值和你正在处理的数据是一样的｡
‫给予出一个拟合mse均方误差, 我们将在下一个视频中一起进行｡