‫مرحبًا بعودتك.
‫في الفيديو الأخير ، قمنا بفحص متوسط الخطأ المطلق ورأينا أنه يحسب متوسط الفرق أو
‫الفرق المطلق بين القيم الفعلية والقيم المتوقعة.
‫وتوقفت عن التحدي المتمثل في جعلك تفعل الشيء نفسه مع متوسط الخطأ التربيعي.
‫الآن دعونا نرى ذلك في العمل.
‫يعني الخطأ التربيعي MSA.
‫ربما تكون قد نظرت بالفعل في هذا الأمر والتزمت بالتحدي
‫، لكن الخطأ التربيعي الرئيسي هو أن MSA هو المربع الرئيسي للأخطاء بين القيم الفعلية والمتوقعة.
‫الآن أريدك أن تفكر فيما يمكن أن يفعله هذا المربع.
‫لذا إذا حصلنا على الاختلافات هنا ، إذا قمنا بتربيع هذه القيم ، فستكون جميعها بالطبع موجبة.
‫ولكن ما الذي يمكن أن يفعله بالقيم العالية جدًا؟
‫لنفترض ، على سبيل المثال ، أن هذه كانت قيمة خطأ لدينا بأربعة.
‫كان هذا 16.
‫ماذا يمكن أن يفعل ذلك؟
‫لأنها ستكون مربعة.
‫ماذا سيحدث هنا إذا كان لدينا اختلافات مربعة؟
‫ستكون ضخمة ، أليس كذلك؟
‫لذلك فقط ضع ذلك في الاعتبار مع الخطأ التربيعي الرئيسي.
‫عندما نقوم بتربيع الاختلافات ، سنقوم بتضخيم القيم الأكبر.
‫في حين أن الخطأ المطلق الرئيسي يبقي كل شيء على نفس المقياس.
‫تربيع ، بالطبع ، تربيع الخطأ.
‫لذلك دعونا نلقي نظرة ونقول هذا عمليًا.
‫يعني الخطأ التربيعي من مربع.
‫المقاييس المكتسبة.
‫استيراد متوسط الخطأ التربيعي.
‫ودعونا نذهب.
‫لماذا ا؟
‫نموذج يساوي فريد.
‫يتنبأ.
‫ليس علينا القيام بذلك.
‫لقد حصلنا بالفعل على هذه النسخ ولكننا سنفعلها على أي حال.
‫لأن ما يقيم نموذجًا يقارن التنبؤات بقيم الحقيقة الأساسية MSI يساوي متوسط الخطأ التربيعي.
‫سنقوم بمقارنة هذا مع سبب الاختبار ولماذا Preds.
‫دعنا نحصل على MSI هنا.
‫ماذا نحصل؟
‫0. 253.
‫حسنًا ، إنه أقل من الخطأ المطلق الرئيسي.
‫الآن لماذا قد يكون ذلك؟
‫حسنًا ، دعنا ننشئ عمودًا مربعًا للاختلافات.
‫أريدك أن تفكر في سبب قيامنا بذلك.
‫إذا كيف يمكننا أن نفعل هذا.
‫سنذهب إلى اختلافات الفرق التي ستكون على اختلافاتنا التربيعية.
‫لنجعل هذه الفروق التربيعية تساوي اختلافات في np.
‫تمام.
‫لذلك لأننا نربيع الأعداد الصغيرة حيث أرى أنها تتضاءل هناك.
‫حسنا.
‫تمام.
‫لذلك هذا مجرد شيء عليك أن تضعه في اعتبارك ما هو مقياس قيمك عند تربيعها
‫وعندما تفكر في اختلافات مختلفة هو أنك إذا كنت تريد أن يكون الفصحى العربي في نطاق
‫معين ، ففكر في القيم أنت تضعه في وظيفة الخطأ هذه أو وظيفة التقييم هذه.
‫الآن ، دعنا نحسب هذا يدويًا مرة أخرى.
‫لذا.
‫احسب MSA باليد تربيع يساوي np square def وسنحصل على الاختلافات.
‫لا تعني تربيع الفروق بين الأعمدة.
‫كيف يبدو ذلك؟
‫0. 253 مرة أخرى.
‫الآن قد يكون هذا مختلفًا إذا أردنا تغيير مقياس كل هذه القيم.
‫وأريد فقط التأكيد على مدى الفوضى.
‫لذا فإن الجزء التربيعي منه يضخم القيم أو الاختلافات العالية جدًا.
‫لنفترض أننا غيرنا هذا لنعطي هذا.
‫إذن كان لدينا فرق أربعة ، فالفرق التربيعي كان 16.
‫لذلك تذكر أن هذه القيم بمئات الآلاف.
‫لذلك كان لدينا فرق.
‫أنتج نموذجنا فرقًا يساوي أربعة.
‫إذن 400000.
‫كيف يبدو ذلك؟
‫عندما نحسب مقياس MSA ، سنذهب def I تسجيل الفهرس الأول.
‫إذن ، على الرغم من أن هذا يساوي 20،046 ، فسنحصل على هذه القيمة ثم نفهرسها في عمود مربع الفروق
‫وسنغيرها إلى 16.
‫أوه ، ما حصلنا عليه الآن هو محاولة ضبطه على نسخة من شريحة من إطار البيانات.
‫لا بأس.
‫يمكننا المضي قدما.
‫يمكننا تجاهل هذا التحذير في الوقت الحالي.
‫لقد فعلوا هزيمة الرأس.
‫نريد مواطنه.
‫لنذهب.
‫سنقوم بإنشاء def جديد.
‫في الواقع عصر كبير يساوي مواطنه مواطنه نسخة ثم عيب خطأ كبير على القفل.
‫عفوًا ، نحتاج إلى النسخ هناك.
‫ثم حصلنا على خطأ كبير مواطن.
‫جميلة.
‫ثم حصلنا على خطأ كبير هناك.
‫إنه خطأ مواطنة كبير.
‫لقد صنعنا للتو نسخة من إطار البيانات الأصلي الخاص بنا.
‫الآن ماذا تعتقد أن هذا سيفعل إذا قمنا بحساب MSSA على هذه القيمة؟
‫لذلك هذا هو الأصل.
‫دعنا نحصل على متوسط هذه الفروق التربيعية الآن.
‫لذلك نريد حساب mssa بخطأ كبير.
‫الآن بالطبع ، لقد تم تزوير هذه البيانات يدويًا ، لذا أدخلها يدويًا ولكنها مجرد توضيح
‫لما يحدث مع MSSA.
‫لننتقل إلى قيم def تربيعية ونحصل على متوسط هذا العمود.
‫عفوًا ، خطأ كبير لأن هذا هو الخطأ الرئيسي الكبير.
‫ماذا حدث لك؟
‫أوه ، واو.
‫إنه لا يتغير كثيرًا على الإطلاق ، على الرغم من أننا قدمنا خطأً كبيرًا.
‫إذن ماذا عن إنشاء بعض الأخطاء الكبيرة؟
‫دعنا نذهب لمواطن خطأ كبير ونحصل على قفل.
‫أرى.
‫نريد لأننا ما زلنا نتعامل مع أعداد صغيرة.
‫هناك 20.
‫يوجد 4000 عينة هنا.
‫لذا فإن المتوسط يحسبها.
‫لنذهب.
‫من 1 إلى 100 يساوي 20.
‫فقط لتكثيف هذا الأمر.
‫ثم df عصر كبير.
‫الحصول على الكثير من الأخطاء المطبعية هنا.
‫ها نحن ذا ، 20 ، 20 ، 20.
‫والآن دعونا نحصل على نفس الشيء مع الأخطاء المنطقية.
‫نعم.
‫لذلك نقوم بضخها هناك.
‫الصحيح.
‫هذا مع البيانات المتضخمة بشكل مصطنع.
‫أوه ، ولدينا اختلافات هنا.
‫لقد أخطأنا لقد أفسدنا إطار البيانات هنا.
‫لكن لا مشكلة.
‫هذا فقط لأغراض المثال.
‫في حالتنا ، الاختلاف هو أن نموذجنا يؤدي أداءً جيدًا بالفعل.
‫لذا فإن الاختلافات ليست كبيرة جدًا بالنسبة لأي عينة فردية معينة ، وهذا أمر جيد.
‫هذا يعني أن نموذجنا يعمل بشكل جيد ، ولكن مع MSSA سوف يعاقب.
‫لذلك إذا كنا نحكم على نموذجنا بناءً على MSI وكان له فرق هنا ، كان ذلك أكبر بكثير
‫من البقية والأخرى ، فسيؤدي ذلك إلى تضخيم ذلك ورفع هذا الرقم حقًا لأن نموذجنا حقق أداءً
‫جيدًا بالفعل عبر 4000 عينة.
‫يقوم الخطأ التربيعي في الواقع بتقريب نفسه إلى قيمة جيدة أقل من NMA.
‫الآن هذا ليس هو الحال دائمًا لأن MSI عمومًا بسبب القيمة التربيعية أعلى
‫من MMA.
‫وكشريك ، أريد فقط إلقاء المزيد من المعلومات عليك ، لكن لا يعني ذلك أن لديك ما يكفي.
‫يحتوي الخطأ التربيعي الرئيسي أيضًا على MSI ، وهو مجرد الجذر التربيعي للخطأ التربيعي الرئيسي
‫، ولكن سيتم تناول ذلك في هذه الوثائق هنا.
‫المقاييس والتسجيل.
‫إذا بحثنا عن جذر متوسط الخطأ التربيعي ، يمكنك أن تجده هناك فقط بأخذ الجذر التربيعي للخطأ التربيعي
‫المتوسط.
‫وأخيرًا ، دعنا ننتهي من أي مصفوفة انحدار يجب أن تستخدمها لأننا رأينا القليل منها الآن هناك الكثير ، لكن
‫هذه ثلاثة من المصفوفات الرئيسية التي ستصادفها.
‫لذا فإن معامل التحديد التربيعي الخاص بنا مشابه للدقة ، ويمنحك مؤشرًا
‫سريعًا لمدى جودة أداء نموذجك ، لكنه لا يخبرك دائمًا بمدى خطأ نموذجك
‫من حيث مدى بُعد كل توقع.
‫إذا كان لديك قيمة R التربيعية لواحد في مجموعة بيانات الاختبار الخاصة بك ، فسأكون متشككًا للغاية.
‫لذا تحقق من ذلك.
‫تأكد من قيامك بتقسيم البيانات بشكل صحيح.
‫يعطي MA مؤشرًا أفضل على المدى المتوسط لتنبؤات كل من نماذجك.
‫لذا فإن كل توقع في المتوسط يكون بعيدًا عن القيمة المستهدفة.
‫إنه بنفس مقياس قيمك المستهدفة.
‫وعندما تريد مقارنة MI أو MSI بسبب كيفية حساب MSI ، فإنها تربيع الاختلافات بين القيم
‫المتوقعة والقيم الفعلية.
‫لذلك فهو يضخم الاختلافات الكبيرة.
‫لذلك إذا كنت تريد أن تولي مزيدًا من الاهتمام لي عندما يكون خصم 10000 دولار هو ضعف ضعف كونك 5000 دولار.
‫هذا عندما يكون المقياس صحيحًا.
‫ولكن إذا كان توقعك هو 10000 ، فإن الإيقاف يكون سيئًا أكثر من ضعف كونه 5000.
‫لذلك إذا كنت بحاجة إلى نموذج يجب أن يكون قريبًا جدًا من القيمة وكلما ابتعد
‫، كان الخطأ أسوأ.
‫قد ترغب في محاولة تقليل MAR ، لكن ضع ذلك في الاعتبار.
‫الرجوع إلى هذه الشريحة.
‫الرجوع إلى أمثلة التعليمات البرمجية.
‫ارجع إلى توثيق كيفية تقييم النموذج.
‫ستصادف هذا كثيرًا.
‫بمجرد تدريب النموذج ، سترغب في تقييمه.
‫لذلك مع ما يقال ، دعنا ننتقل.
‫سنقوم بفحص طريقة أخرى لتقييم النماذج.
‫سنلقي نظرة أخيرًا على معلمة التسجيل.