‫ยินดีต้อนรับกลับ.
‫และวิดีโอสุดท้ายที่เราเห็นคือการทำคะแนน หรือสัมประสิทธิ์ความมุ่งมั่น หรือ r กำลังสอง ชื่อต่างกันสองสามชื่อสำหรับสิ่งเดียวกัน
‫และผมเพิ่งจะเขียนโน้ตไว้ตรงนี้ เพื่อชี้แจงสิ่งที่เราได้พูดคุยกัน
‫ดังนั้นสิ่งที่ R-squared เปรียบเทียบการคาดคะเนของแบบจำลองของคุณกับค่าเฉลี่ยของเป้าหมาย
‫ค่าอาจมีตั้งแต่ลบอนันต์ ซึ่งเป็นแบบจำลองที่แย่มาก
‫ดังนั้นแบบจำลองที่ทำนายสิ่งแปลกปลอมจะมีคะแนนต่ำมากสำหรับแบบจำลองที่สมบูรณ์แบบ
‫ตัวอย่างเช่น หากแบบจำลองทั้งหมดของคุณทำนายค่าเฉลี่ยของเป้าหมาย ค่า R-squared จะเป็นศูนย์ตามที่เราเห็น
‫และถ้าแบบจำลองของคุณทำนายช่วงของตัวเลขได้อย่างสมบูรณ์แบบ คะแนน r กำลังสองของมันจะเป็นหนึ่ง
‫ดังนั้นถ้ามันทำนายค่าเป้าหมายได้อย่างสมบูรณ์แบบ มันก็จะได้คะแนน r กำลังสองเท่ากับหนึ่ง
‫ลงไปกันเถอะ
‫และตอนนี้ ฉันได้ออกความท้าทายในการตรวจสอบหาค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์และข้อผิดพลาดกำลังสองเฉลี่ย ซึ่งถ้าเรากลับไปหาความคลาดเคลื่อนกำลังสองหลักของเมทริกซ์ถดถอย
‫ค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์
‫มีอีกสองสามอย่างที่เราสามารถดูได้ แต่ฉันจะปล่อยให้มันเป็นหลักสูตรเสริม
‫นี่คือบางส่วนที่พบบ่อยที่สุดที่คุณจะเจอ
‫ทีนี้มาเจาะลึกกันถึงข้อผิดพลาดแบบสัมบูรณ์ ซึ่งก็คือมายา
‫แล้วมายาคือค่าเฉลี่ยของความแตกต่างสัมบูรณ์ระหว่างการคาดคะเนและค่าจริง
‫เราจะเห็นสิ่งนี้ในทางปฏิบัติ
‫ช่วยให้คุณทราบว่าการคาดคะเนของแบบจำลองของคุณผิดพลาดเพียงใด
‫เอาเป็นว่าแบบนี้
‫ดูในการดำเนินการ
‫เราไปกันได้
‫มายา คำที่ย่อมาก ๆ หรือข้อผิดพลาดแบบสัมบูรณ์หมายถึง มักย่อสำหรับฉันจากเมตริกแบบเงียบ
‫การนำเข้า ค่าเฉลี่ย ข้อผิดพลาดแบบสัมบูรณ์
‫จากนั้นเราจะตั้งค่าเธรด Y
‫เราจะใช้แบบจำลองของเราที่เราสร้างขึ้นก่อนที่จะสร้างแบบจำลองทำนายบนชุดข้อมูลการทดสอบ Y เนื่องจากการประเมินแบบจำลองเครื่อง
‫เราจึงต้องการให้แบบจำลองทำนายจากข้อมูล
‫แน่นอน เราสามารถประเมินชุดการฝึกได้ แต่ส่วนใหญ่แล้วคุณจะกังวลมากขึ้นกับประสิทธิภาพของข้อมูลการทดสอบ
‫ชุดข้อมูลที่ไม่เคยเห็นมาก่อน
‫ดังนั้นให้ทำการคาดคะเนชุดข้อมูลทดสอบและเราสามารถตั้งค่า Maya ให้เท่ากับค่าความผิดพลาดแบบสัมบูรณ์
‫นี่เป็นอีกหนึ่งในหน้าที่ที่สวยงามซึ่งการยืมพลังจิตได้สร้างขึ้น และสมมติฐานของฟังก์ชันการประเมินทุกๆ
‫หรือหลายๆ อย่างในการยืมพลังจิตคือการเปรียบเทียบค่าที่แท้จริงกับค่าที่คาดการณ์ไว้
‫แล้วถ้าเราลงไปที่ MIA และเราเพิ่งหาว่า ค่าเฉลี่ยความผิดพลาดแบบสัมบูรณ์ คือค่าเฉลี่ยของความแตกต่างแบบสัมบูรณ์
‫ระหว่างการคาดคะเนกับค่าจริง
‫เราเขียนฟังก์ชันเล็กๆ ที่สวยงามนี้ หรือเรานำเข้ามาจริงๆ
‫ดังนั้นฉันจึงสามารถเรียนรู้สิ่งที่ถูกต้องสำหรับเรา
‫ขอบคุณเงินกู้กายสิทธิ์
‫และเราจะเปรียบเทียบกัน เราจะได้ค่าความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์เฉลี่ยของค่าการทดสอบ Y กับการคาดคะเนของแบบจำลองของเราที่ทำขึ้นจากคุณลักษณะการทดสอบ
‫มาดูกันว่าทำไม pred ถึงไม่ถูกกำหนดแน่นอน y parens
‫โอ้ ดังนั้น ma เป็น 0 32.
‫ตอนนี้เป็นเพียงตัวเลขบนหน้าจอ
‫สิ่งนี้หมายความว่าอย่างไรในตอนนี้ ค่านี้?
‫เนื่องจากธรรมชาติของ ma หมายความว่าโดยเฉลี่ยแล้ว เรามาดูกันว่าทำไมการแพร่กระจาย และมาดูการทดสอบ
‫y กัน
‫โดยเฉลี่ย การคาดคะเนของเราแต่ละรายการเป็น 0 3, สองบวกหรือลบค่าทดสอบ Y เพราะค่าสัมบูรณ์ในนั้นกำจัดเครื่องหมายลบ
‫มันเลยทำให้แง่ลบทั้งหมดเป็นบวก
‫คุณจะได้ค่าบวกตรงนี้
‫ตอนนี้เรามาดูกัน
‫เราจะทำให้มันดูมีมิติขึ้นอีกหน่อยได้มั้ยคะ?
‫มาเปรียบเทียบกัน
‫เราจะสร้างดาต้าเฟรม PD dot dataframe
‫เราจะตั้งค่าข้อมูลให้เท่ากับพจนานุกรมเท่ากับค่าจริง
‫นี่จะเป็น I'll ให้คุณเดา ข้อมูลการทดสอบ แล้วเราจะทำการทำนายค่า
‫และนี่คือสาเหตุที่สีแดง จากนั้นเราจะสร้างคอลัมน์ผลต่างโดยให้ค่า DF เท่ากับ
‫นี่จึงเป็นเพียงความแตกต่างระหว่างค่าที่แท้จริงของเรากับค่าที่คาดการณ์ไว้
‫ค่าทำนายดังนั้น
‫เราอาจเปลี่ยนสิ่งนั้นเป็นค่าสัมบูรณ์แม้ว่าจริงก่อนที่เราจะทำอย่างนั้น
‫แต่ทำไมเราไม่ลองดำเนินการดู แล้วดูที่ DF ของเรา แล้วเราจะได้สิบอันดับแรก
‫ลองนึกภาพฉัน
‫เอาล่ะเราไปกันเถอะ
‫เราจึงมีค่าจริง และตอนนี้ดัชนีที่นี่ แน่นอน จะถูกสับเปลี่ยนเพราะเราสับข้อมูลทดสอบของเรา
‫ดังนั้นค่าจริงและค่าที่คาดการณ์ไว้
‫นี่คือความแตกต่างก่อนที่จะเป็น ID สัมบูรณ์
‫นั่นคือคำ?
‫อย่างแน่นอน.
‫เราจะถือว่ามันเป็นคำ
‫เราจะเห็นความหมายในอีกสักครู่
‫ดังนั้นเราจึงมีความแตกต่าง
‫หนึ่งนี้อยู่ใกล้มาก
‫ดังนั้น 0 01 ความแตกต่าง
‫นี่ยิ่งใกล้เคียงกับการแข่งขันจริงที่นั่นมากขึ้น
‫ที่ต่ำกว่าเล็กน้อย
‫ซึ่งสูงกว่าค่า mar เล็กน้อย
‫อีกครั้ง มันอาจหมายถึงความแตกต่างนั้นโดยเฉลี่ย
‫บ้างก็จะเล็กลงบ้างก็ใหญ่ขึ้นเช่นอันนี้ค่อนข้างใหญ่ตรงนี้
‫ก็เกือบ 1 แล้ว 0 ความแตกต่าง
‫ทีนี้จะเป็นอย่างไรถ้าเราเอาผลต่างค่าเฉลี่ย ดังนั้น ดิฟ
‫ถ้าเราหาค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยของคอลัมน์นั้น โอ้ เราได้ค่าที่ต่างออกไป
‫ถูกต้อง.
‫แต่เหตุผลที่ว่าทำไมคุณถึงคิดว่ามันต่างจาก MIA?
‫เราบอกใบ้ไปก่อนหน้านี้แล้ว
‫นั่นเป็นเพราะข้อผิดพลาดหลักแน่นอนจะเปลี่ยนสิ่งเหล่านี้เป็นค่าลบ
‫ถ้าเราพูดถึงส่วนต่างหลัก มันจะรวมค่าลบไว้ตรงนั้น และรวมค่าบวก เราจะได้ค่าที่ต่างกันเล็กน้อย
‫แต่ถ้าเราไปบางที NP ก็คือ ABS สัมบูรณ์สำหรับ MP Absolute แล้วรับหลัก
‫เราจะไปที่นั่น.
‫ดูนั่นสิ
‫สวยงาม.
‫นั่นก็แค่สูตรของค่าคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์หลัก
‫เราได้ค่าจริงแล้ว การทดสอบ y เราได้ค่าที่คาดการณ์ไว้
‫เราคำนวณส่วนต่าง
‫เราไปค่าจริง ลบค่าที่ทำนาย หาค่าสัมบูรณ์ของค่านั้น แล้วเราหาค่าเฉลี่ย
‫นั่นเป็นเพียง MIA โดยใช้สูตรและความแตกต่าง
‫เมื่อรู้อย่างนี้แล้ว คุณคิดว่าเราจะหมายถึงความคลาดเคลื่อนกำลังสองได้อย่างไร?
‫นั่นคือความท้าทายของคุณสำหรับวิดีโอหน้าที่เราได้ทำผิดพลาดแน่นอน
‫ฉันแนะนำให้คุณกลับไปที่เอกสารประกอบ ค้นหาเอกสารเพื่อหาข้อผิดพลาดกำลังสองเฉลี่ย
‫มันจะคล้ายกับที่เราเพิ่งพูดถึงมาก
‫เพื่อเป็นการย้ำอีกครั้งว่า E ของฉันคือความแตกต่างจากการคาดคะเนของแบบจำลองโดยเฉลี่ยกับค่าจริง
‫ตอนนี้คุณจะต้องจำไว้ว่านี่เป็นระดับหลายแสนคน
‫แม้ว่านี่จะเป็น 0 29 นั่นต่างกัน $29,000
‫จำไว้เสมอว่ามายาจะให้คุณค่านั้นแก่คุณ
‫แต่ค่าจะอยู่ในระดับเดียวกับข้อมูลที่คุณใช้งาน
‫ให้ช็อตที่พอดี mse ค่าเฉลี่ยคลาดเคลื่อนแล้วเราจะทำมันร่วมกันในวิดีโอหน้า