‫Tekrar hoş geldiniz.
‫Gördüğümüz son video ise skor veya belirleme katsayısı veya r kare, aynı şey için birkaç farklı
‫isim.
‫Konuştuklarımızı açıklığa kavuşturmak için buraya küçük bir not koydum.
‫Yani R-squared, modelinizin tahminlerini hedeflerin ortalamasıyla karşılaştırır.
‫Değerler, çok zayıf bir model olan negatif sonsuza kadar değişebilir.
‫Dolayısıyla, vahşi şeyleri tahmin eden bir model, mükemmel bir model için bire çok düşük bir puan olacaktır.
‫Örneğin, modelinizin tek yaptığı hedeflerin ortalamasını tahmin etmekse, gördüğümüz gibi R-kare değeri
‫sıfır olacaktır.
‫Ve eğer modeliniz bir dizi sayıyı mükemmel bir şekilde tahmin ediyorsa, r kare puanı bir olacaktır.
‫Dolayısıyla, hedef değerleri mükemmel bir şekilde tahmin ederse, bir r kare puanı alır.
‫Aşağı inelim.
‫Şimdi de ortalama mutlak hatayı ve ortalama karesel hatayı kontrol etme görevini verdim; regresyon
‫matrisine geri dönecek olursak, ana karesel hata, ortalama mutlak hata.
‫Bakabileceğimiz birkaç tane daha var ama onları müfredat dışı olarak bırakacağım.
‫Bunlar, karşılaşacağınız en yaygın olanlardan bazılarıdır.
‫Şimdi de Maya'nın mutlak hatasını ele alalım.
‫Maya ise tahminler ile gerçek değerler arasındaki mutlak farkların ortalamasıdır.
‫Bunu pratikte göreceğiz.
‫Modelinizin tahminlerinin ne kadar yanlış olduğu konusunda size bir fikir verir.
‫Şöyle diyelim.
‫İş başında görün.
‫Gidebiliriz.
‫Maya, çok yaygın olarak kısaltılır veya ortalama mutlak hata bana sessiz metriklerden, ithalattan,
‫ortalamadan, mutlak hatadan çok yaygın olarak kısaltılır.
‫Ve sonra Y iş parçacıkları oluşturacağız.
‫Daha önce oluşturduğumuz modelimizi test veri seti Y üzerinde tahmin yapmak için kullanacağız. Çünkü bir makine modelini değerlendirirken,
‫veri üzerinde tahmin yapmasını istiyoruz.
‫Elbette eğitim seti üzerinden değerlendirme yapabiliriz, ancak çoğu zaman daha önce görmediği test verileri
‫üzerinde nasıl performans gösterdiğiyle daha çok ilgileneceksiniz.
‫Bu nedenle test veri seti üzerinde tahminler yapın ve Maya'yı ortalama mutlak hataya eşit olarak ayarlayabiliriz.
‫Bu, psişik kredinin yerleşik olarak sunduğu güzel işlevlerden bir diğeridir ve psişik
‫kredideki her veya birçok değerlendirme işlevinin öncülü, gerçek değerleri öngörülen değerlerle karşılaştırmaktır.
‫O halde MIA'ya inersek, ortalama mutlak hatanın tahminler ve gerçek değerler arasındaki mutlak farkların
‫ortalaması olduğunu anlamış oluruz.
‫Bu güzel küçük fonksiyonu yazdık ya da aslında içe aktardık.
‫Böylece bizim için doğru olanı öğrenebilirim.
‫Teşekkürler, psişik kredi.
‫Ve Y test değerlerinin ortalama mutlak hatasını modelimizin test özellikleri üzerinde
‫yaptığı tahminlerle karşılaştıracağız.
‫Elbette pred'in neden tanımlanmadığına bir göz atalım y parens.
‫Oh, yani ma 0. 32.
‫Şimdi bu sadece bir ekrandaki sayılar.
‫Şimdi bu değer aslında ne anlama geliyor?
‫Ma'nın doğası gereği, ortalama olarak neden spreadlere bir göz atalım ve y testine bir göz atalım
‫anlamına gelir.
‫Ortalama olarak, tahminlerimizin her biri 0'dır. 3, iki artı veya eksi Y test değeri çünkü oradaki mutlak negatif
‫işaretten kurtulur.
‫Yani tüm olumsuzlukları olumlu hale getirir.
‫Yani burada pozitif bir değer elde edeceksiniz.
‫Şimdi bir göz atalım.
‫Bunu biraz daha görsel hale getirmeye ne dersiniz?
‫Onları karşılaştıralım.
‫Bir veri çerçevesi oluşturacağız, PD nokta veri çerçevesi.
‫Verileri, gerçek değerlere eşit bir sözlüğe eşit olarak ayarlayacağız.
‫Bu, tahmin etmenize izin vereceğim, tabii ki test verileri olacak ve sonra tahmin edilen değerleri yapacağız.
‫Bu nedenle kırmızılar olacak ve ardından DF farklar eşittir'e giderek bir farklar sütunu oluşturacağız.
‫Yani bu sadece gerçek değerlerimiz ile tahmin edilen değerler arasındaki farktır.
‫Yani tahmin edilen değerler.
‫Bunu yapmadan önce bunu mutlak ama gerçek değerlere dönüştürebiliriz.
‫Ama neden bunu çalıştırıp sonra DF'ye bir göz atmıyoruz ve ilk 10'u bulmuyoruz?
‫Beni gözünüzde canlandırın.
‫Tamam, işte oldu.
‫Yani gerçek değerlere sahibiz ve şimdi buradaki dizin elbette karıştırılacak çünkü test
‫verilerimizi karıştırdık.
‫Yani gerçek değerler ve öngörülen değerler.
‫Yani bu, mutlak kimliklerinden önceki farklılıklardır.
‫Bu bir kelime mi?
‫Kesinlikle.
‫Bunu bir kelime olarak ele alacağız.
‫Bunun ne anlama geldiğini birazdan göreceğiz.
‫Yani bir farkımız var.
‫Bu çok yakındı.
‫Yani 0. 01 fark.
‫Bu, oradaki gerçek eşleşmeye daha yakın.
‫Bu biraz daha düşük.
‫Bu, mar değerinden biraz daha yüksek.
‫Yani yine, ortalama olarak bu fark anlamına gelebilir.
‫Dolayısıyla bazıları daha küçük, bazıları daha büyük olacaktır, örneğin buradaki oldukça büyüktür.
‫Bu neredeyse 1 eder. 0 fark.
‫Peki ya farkların ortalamasını alırsak ne olur?
‫Peki ya bu sütunun ortalamasını alırsak oh, farklı bir değer elde ederiz.
‫Doğru.
‫Ama bunun MIA'dan farklı olduğunu düşünmenizin nedeni nedir?
‫Daha önce de ima etmiştik.
‫Bunun nedeni, ana mutlak hatanın bunları negatiften kurtarmasıdır.
‫Dolayısıyla, sadece ana farklılıklara gidersek, oradaki negatifi ve pozitifi dahil edecek ve biraz
‫farklı bir değer elde edeceğiz.
‫Ama ya NP'ye gidersek, MP Absolute için ABS mutlak mıdır, o zaman ana olsun.
‫İşte oldu.
‫Şuna bak.
‫Çok güzel.
‫Yani bu sadece ana mutlak hatanın formülüdür.
‫Gerçek değerlerimiz y testi, tahmin edilen değerlerimiz var.
‫Farkı hesaplıyoruz.
‫Gerçek değerlerden tahmin edilen değerleri çıkarırız, bunun mutlak değerini alırız ve ardından ortalamayı alırız.
‫Yani bu sadece formülleri ve farklılıkları kullanan MIA.
‫Şimdi bunu bilerek, ortalama karesel hatayı nasıl yapabileceğimizi düşünüyorsunuz?
‫Yaptığımız bir sonraki video için meydan okuma ana mutlak hata.
‫Dokümantasyona geri dönmenizi ve ortalama karesel hata için dokümanlara bakmanızı tavsiye ederim.
‫Az önce anlattıklarımıza çok benzeyecek.
‫Tekrarlamak gerekirse, benim E'm modelimizin tahmininin ortalama olarak gerçek değerden ne kadar farklı olduğudur.
‫Şimdi bunun yüz binlerce ölçekte olduğunu hatırlamanız gerekecek.
‫Yani bu 0 olsa bile. 29, 29,000 dolar farklı.
‫Bunu aklınızda tutun, Maya size bu değeri verecektir.
‫Ancak değer, üzerinde çalıştığınız verilerle aynı ölçekte olacaktır.
‫Bu nedenle, mse ortalama karesel hataya uygun bir deneme yapın ve bunu bir sonraki videoda birlikte yapacağız.