‫Chào mừng trở lại.
‫Và video cuối cùng chúng ta xem là điểm số hoặc hệ số xác định hoặc bình phương r, một vài tên gọi khác nhau cho
‫cùng một thứ.
‫Và tôi chỉ đưa ra một ghi chú nhỏ ở đây chỉ để làm rõ những gì chúng ta đã thảo luận.
‫Vì vậy, những gì R bình phương so sánh dự đoán của mô hình của bạn với giá trị trung bình của các mục tiêu.
‫Giá trị có thể nằm trong khoảng từ âm vô cùng, một mô hình rất kém.
‫Vì vậy, một mô hình dự đoán những điều hoang dã sẽ là một điểm rất thấp đối với một mô hình hoàn hảo.
‫Ví dụ: nếu tất cả những gì mô hình của bạn làm là dự đoán giá trị trung bình của các mục tiêu, thì giá trị bình phương R của nó sẽ
‫bằng 0 như chúng ta đã thấy.
‫Và nếu mô hình của bạn dự đoán một cách hoàn hảo một dải số, điểm bình phương r của nó sẽ là một.
‫Vì vậy, nếu nó dự đoán hoàn hảo các giá trị mục tiêu, nó sẽ nhận được điểm bình phương r là một.
‫Nào chúng ta cùng đi xuống.
‫Và bây giờ tôi đưa ra thử thách kiểm tra lỗi trung bình tuyệt đối và sai số trung bình bình phương, mà nếu chúng ta
‫quay trở lại lỗi bình phương chính của ma trận hồi quy, nghĩa là sai số tuyệt đối.
‫Còn một vài thứ nữa mà chúng ta có thể xem xét, nhưng tôi sẽ để những thứ đó như một chương trình ngoại khóa.
‫Đây là một số trong những cái phổ biến nhất mà bạn sẽ gặp.
‫Vì vậy, bây giờ chúng ta hãy đi sâu vào nghĩa là lỗi tuyệt đối, đó là Maya.
‫Và sau đó Maya là giá trị trung bình của sự khác biệt tuyệt đối giữa các dự đoán và giá trị thực tế.
‫Chúng ta sẽ thấy điều này trong thực tế.
‫Nó cung cấp cho bạn một ý tưởng về mức độ sai lầm của dự đoán mô hình của bạn.
‫Vì vậy, hãy nói điều này.
‫Xem nó trong hành động.
‫Chúng ta có thể đi.
‫Maya, được viết tắt rất phổ biến hoặc có nghĩa là lỗi tuyệt đối được viết tắt rất phổ biến đối
‫với tôi từ các chỉ số im lặng, nhập, trung bình, lỗi tuyệt đối.
‫Và sau đó chúng ta sẽ thiết lập các chuỗi Y.
‫Chúng tôi sẽ sử dụng mô hình của chúng tôi mà chúng tôi đã tạo trước khi lập mô hình dự đoán trên tập dữ liệu thử nghiệm Y Bởi vì đánh giá một
‫mô hình máy, chúng tôi muốn nó dự đoán trên dữ liệu.
‫Tất nhiên chúng ta có thể đánh giá qua tập huấn luyện, nhưng thường thì bạn sẽ quan tâm nhiều hơn đến cách nó hoạt
‫động trên dữ liệu thử nghiệm, tập dữ liệu mà nó chưa từng thấy trước đây.
‫Vì vậy, hãy đưa ra dự đoán trên tập dữ liệu thử nghiệm và chúng ta có thể thiết lập Maya bằng với sai số tuyệt đối trung bình.
‫Đây là một trong những chức năng tuyệt vời khác mà cho vay ngoại cảm đã tích hợp
‫sẵn, và tiền đề của mọi hoặc nhiều chức năng đánh giá trong cho vay ngoại cảm là so sánh giá trị thực với giá trị dự đoán.
‫Vì vậy, nếu chúng ta đi xuống MIA, và do đó chúng ta chỉ tìm ra rằng sai số tuyệt đối có nghĩa là giá trị trung bình của sự khác
‫biệt tuyệt đối giữa các dự đoán và giá trị thực tế.
‫Chúng tôi đã viết hàm nhỏ xinh này hoặc chúng tôi đã nhập nó thực sự.
‫Vì vậy, tôi có thể học ngay điều đó cho chúng tôi.
‫Xin cảm ơn, cho vay ngoại cảm.
‫Và chúng tôi sẽ so sánh, chúng tôi sẽ nhận được sai số tuyệt đối trung bình của các giá trị thử nghiệm Y với dự đoán của
‫mô hình của chúng tôi mà nó thực hiện trên các tính năng thử nghiệm.
‫Hãy xem lý do tại sao pred không được định nghĩa tất nhiên là y parens.
‫Ồ, vậy ma là 0. 32.
‫Bây giờ đây chỉ là những con số trên màn hình.
‫Điều này thực sự có nghĩa là gì bây giờ giá trị này?
‫Bởi vì bản chất của ma, nó có nghĩa là trung bình chúng ta hãy xem tại sao lại lây lan và hãy
‫xem xét thử nghiệm y.
‫Trung bình, mỗi dự đoán của chúng tôi là 0. 3, hai cộng hoặc trừ giá trị thử nghiệm Y vì giá trị tuyệt đối trong
‫đó loại bỏ dấu âm.
‫Vì vậy, nó làm cho tất cả các tiêu cực trở nên tích cực.
‫Vì vậy, bạn sẽ nhận được một giá trị tích cực ở đây.
‫Bây giờ chúng ta hãy xem xét.
‫Làm thế nào về việc chúng tôi làm cho nó để nó trực quan hơn một chút?
‫Hãy so sánh chúng.
‫Chúng tôi sẽ tạo khung dữ liệu, khung dữ liệu chấm PD.
‫Chúng tôi sẽ đặt dữ liệu bằng từ điển bằng giá trị thực.
‫Vì vậy, đây sẽ là kết quả tôi sẽ để bạn đoán, tất nhiên là dữ liệu thử nghiệm, và sau đó chúng tôi sẽ thực hiện các giá trị dự đoán.
‫Và đây sẽ là lý do tại sao màu đỏ và sau đó chúng ta sẽ tạo một cột chênh lệch bằng cách lấy DF chênh lệch bằng.
‫Vì vậy, đây chỉ là sự khác biệt giữa giá trị thực của chúng tôi và giá trị dự đoán.
‫Vì vậy, các giá trị dự đoán.
‫Chúng tôi có thể biến điều đó thành giá trị tuyệt đối mặc dù thực tế trước khi chúng tôi làm điều đó.
‫Nhưng tại sao chúng ta không chạy nó và sau đó xem DF của chúng ta và chúng ta sẽ nhận được 10 điểm đầu tiên.
‫Hãy hình dung tôi.
‫Được rồi, chúng ta bắt đầu.
‫Vì vậy, chúng tôi có các giá trị thực tế và bây giờ chỉ mục ở đây, tất nhiên, sẽ bị xáo trộn vì chúng tôi
‫đã xáo trộn dữ liệu thử nghiệm của mình.
‫Vì vậy, các giá trị thực tế và các giá trị dự đoán.
‫Vì vậy, đây là sự khác biệt trước khi chúng là ID tuyệt đối.
‫Đó là một từ?
‫Chắc chắn rồi.
‫Chà, chúng ta sẽ coi nó như một lời nói.
‫Chúng ta sẽ xem điều đó có nghĩa là gì sau một giây.
‫Vì vậy, chúng tôi đã có một sự khác biệt.
‫Điều này đã rất gần.
‫Vì vậy, 0. 01 điểm khác biệt.
‫Điều này gần với trận đấu thực tế hơn ở đó.
‫Đó là một chút thấp hơn.
‫Đó là một chút cao hơn giá trị mar.
‫Vì vậy, một lần nữa, nó có thể có nghĩa là sự khác biệt trung bình.
‫Vì vậy, một số sẽ nhỏ hơn, một số sẽ lớn hơn, như cái này khá lớn ở đây.
‫Đó là gần 1. Chênh lệch 0.
‫Bây giờ điều gì sẽ xảy ra nếu chúng tôi lấy mức trung bình để khác biệt.
‫Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng tôi lấy giá trị trung bình của cột đó có nghĩa là ồ, chúng tôi nhận được một giá trị khác.
‫Đúng.
‫Nhưng lý do tại sao bạn lại nghĩ rằng điều đó khác với MIA?
‫Chúng tôi đã gợi ý về nó trước đây.
‫Đó có phải là vì lỗi tuyệt đối chính biến chúng được loại bỏ âm.
‫Vì vậy, nếu chúng ta chỉ lấy sự khác biệt là chính, nó sẽ bao gồm tiêu cực ở đó và nó sẽ bao gồm tích cực và
‫chúng ta sẽ nhận được một giá trị hơi khác.
‫Nhưng nếu chúng ta đi có lẽ NP là ABS tuyệt đối cho MP Tuyệt đối, sau đó nhận được chính.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Nhìn kìa.
‫Xinh đẹp.
‫Vì vậy, đó chỉ là công thức cho sai số tuyệt đối chính.
‫Chúng tôi đã kiểm tra các giá trị thực tế của chúng tôi, chúng tôi có các giá trị dự đoán của chúng tôi.
‫Chúng tôi tính toán sự khác biệt.
‫Vì vậy, chúng tôi lấy các giá trị thực tế, trừ đi các giá trị dự đoán, lấy giá trị tuyệt đối và sau đó chúng tôi lấy giá trị trung bình.
‫Vì vậy, đó chỉ là MIA sử dụng công thức và sự khác biệt.
‫Bây giờ biết điều này, bạn nghĩ làm thế nào chúng ta có thể thực hiện được lỗi bình phương?
‫Đó là thách thức của bạn cho video tiếp theo mà chúng tôi đã thực hiện lỗi chính tuyệt đối.
‫Tôi khuyến khích bạn quay lại tài liệu, tra cứu tài liệu để tìm lỗi bình phương trung bình.
‫Nó sẽ rất giống với những gì chúng tôi vừa đề cập.
‫Vì vậy, chỉ để nhắc lại, E của tôi là dự đoán của mô hình của chúng tôi khác biệt như thế nào về trung bình so với giá trị thực tế.
‫Bây giờ bạn sẽ phải nhớ rằng điều này có quy mô hàng trăm nghìn.
‫Vì vậy, mặc dù đây là 0. 29, đó là 29.000 đô la khác nhau.
‫Vì vậy, bạn chỉ cần ghi nhớ điều đó và Maya sẽ mang đến cho bạn giá trị đó.
‫Nhưng giá trị sẽ có cùng tỷ lệ với dữ liệu bạn đang làm việc.
‫Vì vậy, hãy cho rằng một shot phù hợp với sai số bình phương trung bình và chúng ta sẽ cùng nhau thực hiện trong video tiếp theo.