‫Welkom terug, en de laatste video die we hebben uitgecheckt, betekent een absolute fout.
‫En we zagen dat het het gemiddelde verschil of absolute verschil berekent tussen de werkelijke waarden en de
‫voorspelde waarden.
‫En ik stopte met de uitdaging om jou hetzelfde te laten doen met de gemiddelde kwadratische fout.
‫Laten we dat nu eens in actie zien.
‫Gemiddelde kwadratische fout MSI.
‫Nu heb je hier misschien al naar gekeken en de
‫uitdaging aangegaan, maar de gemiddelde kwadraatfout is rommelig is de belangrijkste kwadraat van de fouten tussen werkelijke en voorspelde waarden.
‫Nu wil ik dat je nadenkt over wat dit plein zou kunnen doen?
‫Dus als we de verschillen hier krijgen, als we deze waarden kwadrateren, zullen ze natuurlijk allemaal positief zijn.
‫Maar wat zou het kunnen doen met de waarden die vrij hoog zijn?
‫Laten we bijvoorbeeld zeggen dat dit een waarde was van dat we een fout van vier hadden.
‫Dit was 16.
‫Wat zou dat kunnen doen?
‫Omdat het vierkant wordt?
‫Wat gaat hier gebeuren als we gekwadrateerde verschillen hadden?
‫Het wordt enorm, nietwaar?
‫Dus houd daar rekening mee met de gemiddelde kwadratische fout wanneer we de verschillen kwadrateren.
‫We gaan waarden versterken die groter zijn, terwijl de gemiddelde absolute fout alles op dezelfde schaal
‫houdt.
‫Kwadraat, natuurlijk, kwadrateert de fout.
‫Dus laten we eens kijken.
‫Laten we zeggen dat dit in de praktijk gemiddelde kwadratische fout van ESC dot matrix import mean squared error is.
‫En laten we gaan waarom Fred's is gelijk aan model dat voorspelt dat we dit niet
‫hoeven te doen, we hebben deze al geïnstantieerd, maar we gaan het toch doen, want wat is een
‫model evalueren, voorspellingen vergelijken met grondwaarheidswaarden barmhartigheid gelijk is aan de gemiddelde kwadratische fout.
‫We gaan dit vergelijken met waarom testen en waarom?
‫Preds Laten we de MSI hier halen.
‫Wat krijgen we?
‫Nulpunt twee vijf drie OK, dus het is minder dan de absolute hoofdfout.
‫Nu, waarom zou dat zijn?
‫Laten we een kolom met vierkante verschillen maken.
‫Ik wil dat je nadenkt over waarom terwijl we dit doen, dus hoe kunnen we dit doen?
‫We gaan dove verschillen.
‫Dat zal zijn op onze diepgewortelde verschillen.
‫Laten we maken dat kwadratische verschillen gelijk zijn aan NP kwadraat def verschillen.
‫En laten we dan eens naar DfT kijken.
‫Oké.
‫Dus omdat we kleine getallen kwadrateren waar ik zie dat ze kleiner worden, zijn ze in orde.
‫OKE?
‫Dus dat is gewoon iets dat u in gedachten moet houden op welke schaal uw waarden zich
‫bevinden wanneer u ze kwadrateert en wanneer u nadenkt over verschillende verschillen, is dat als u wilt dat MSI zich in een bepaalde
‫schaal bevindt.
‫Denk na over de waarden die u in deze foutfunctie of deze evaluatiefunctie invoert.
‫Laten we dit nu opnieuw met de hand berekenen.
‫Dus.
‫Bereken MSI met de hand in het kwadraat is gelijk aan NPY kwadraat def, en we krijgen de verschillen in de kolomverschillen in het
‫kwadraat.
‫Bedoel het niet.
‫Hoe ziet dat eruit?
‫Nulpunt twee vijf drie.
‫Nogmaals, dit zou anders kunnen zijn als we de schaal van al deze waarden
‫zouden veranderen, en ik wil alleen benadrukken hoe rommelig, zodat het vierkante deel ervan waarden of verschillen versterkt die vrij hoog zijn.
‫Dus laten we zeggen dat we deze veranderen in we geven dit was zeggen dat we een verschil van vier hadden.
‫En dus was het gekwadrateerde verschil 16.
‫Onthoud dus dat deze waarden in honderdduizenden zijn.
‫Dus we hadden een verschil.
‫Ons model produceerde een MC, een verschil van vier.
‫Dus $400000.
‫Hoe ziet dat eruit als we de MSI-metriek berekenen?
‫We gaan doof als ik de eerste index log.
‫Dus nul, ook al is dit twintigduizend zesenveertig, we krijgen die waarde en dan indexeren
‫we in de kolom Kwadraatverschillen en veranderen we dat in 16.
‫O, wat hebben we?
‫Er werd geprobeerd een waarde in te stellen op een kopie van een segment van een gegevensframe.
‫Dat klopt.
‫We kunnen gewoon achter ons aan gaan, die waarschuwing kunnen we voorlopig negeren.
‫Ze hebben tegen hoofd Jeff gezegd, we willen de dood.
‫Laten we gaan.
‫We zullen een nieuwe dood creëren.
‫Heb je eigenlijk grote foutartikelen, direct kopiëren en dan hebben ze een grote fout.
‫ik sluit.
‫Oeps.
‫We moeten de dood kopiëren.
‫En toen kregen we een Def Lodge-fout.
‫Mooi.
‫Dus toen kregen we daar een grote fout.
‫Steve, grote fout.
‫We hebben zojuist een kopie gemaakt van ons originele dataframe.
‫Wat denk je dat dit gaat doen als we de MSI op deze waarde berekenen?
‫Dit is dus de originele.
‫Laten we nu het gemiddelde van deze gekwadrateerde verschillen nemen.
‫Dus we willen MSI berekenen met een grote fout.
‫Dit is natuurlijk, we hebben deze gegevens handmatig verprutst om dit handmatig in te voeren, maar het is alleen om te
‫demonstreren wat er met MSI gebeurt.
‫Dus laten we de verschillen in het kwadraat bepalen, en we gaan de main van deze kolom bekijken met def grote fout, want dat is de main
‫met een grote fout.
‫Wat is hier gebeurd?
‫Oh wow.
‫Er is niet veel veranderd, ook al hebben we een groot tijdperk geïntroduceerd.
‫Dus wat als we een paar grote fouten maken?
‫Laten we doof worden.
‫Grote fout en we krijgen oogvergrendeling.
‫Kijk, we willen omdat we nog steeds met kleine aantallen te maken hebben.
‫Er zijn er 20, er zitten hier vierduizend monsters in, dus het gemiddelde komt overeen.
‫Laten we gaan van één tot 100 is gelijk aan 20 om dit echt op te voeren.
‫En dan het tijdperk van Def Lodge.
‫Krijg hier veel typefouten.
‫Ja, we gaan twintig twintig twintig, en laten we nu hetzelfde doen met grotere fouten.
‫Ja.
‫Dus we pompen het daar op, toch?
‫Dat is met kunstmatig opgeblazen gegevens.
‫Oh, we hebben verschillen hier.
‫We hebben het verpest.
‫We hebben het dataframe hier verknoeid, maar dat is oké.
‫Dit is slechts, bijvoorbeeld, doeleinden.
‫In ons geval is het verschil dat ons model eigenlijk best goed presteert, dus
‫de verschillen zijn niet te groot voor een individuele steekproef, en dat is maar goed ook.
‫Het betekent dat ons model het redelijk goed doet.
‫Maar met MSI wordt het bestraft.
‫Dus als we ons model beoordelen op basis van MSI en het verschil hier veel groter was
‫dan de rest, een uitbijter.
‫Het zal dat versterken en dit aantal echt verhogen, omdat ons model het behoorlijk goed
‫deed over vierduizend monsters.
‫De gekwadrateerde fout gemiddelden zichzelf in feite tot een behoorlijk goede waarde lager dan de M. L. A.
‫Nu is dat niet altijd het geval omdat MSI over het algemeen vanwege de kwadratische waarde hoger is dan
‫de mei.
‫En als partner.
‫Ik wil gewoon wat meer informatie naar je gooien.
‫Niet dat je genoeg hebt gehad.
‫Het hoofdvierkant dat er is, heeft ook een R MSI, wat slechts de vierkantswortel is van de fout
‫in het hoofdkwadraat, maar dat wordt in deze documentatie hier behandeld.
‫Statistieken en scoren.
‫Als we de root mean squared error opzoeken, kun je die daar vinden.
‫Gewoon de vierkantswortel nemen van de hoofdkwadraatfout.
‫En tot slot, laten we afmaken welke regressiestatistieken je moet gebruiken, want we hebben er een paar gezien.
‫Nu is er nog veel meer, maar dit zijn de drie belangrijkste die u zult tegenkomen.
‫Dus onze gekwadrateerde determinatiecoëfficiënt is vergelijkbaar met nauwkeurigheid en geeft u een snelle indicatie van hoe goed uw model
‫het zou kunnen doen.
‫Maar het vertelt u niet altijd precies hoe fout uw model is in termen van hoe ver elke voorspelling verwijderd
‫is.
‫Als je nog een gekwadrateerde waarde van één op je testdataset hebt, zou ik erg sceptisch zijn.
‫Dus check dat maar eens.
‫Zorg ervoor dat u de gegevenssplitsingen correct hebt uitgevoerd.
‫Maya geeft een betere indicatie van hoe ver elk van de voorspellingen van uw model gemiddeld verwijderd is, dus
‫elke voorspelling is gemiddeld zo ver verwijderd van de doelwaarde.
‫Het ligt in dezelfde schaal als uw streefwaarden.
‫En als je mij of MSI wilt vergelijken vanwege de manier waarop MSI heeft berekend, kwadrateert het
‫de verschillen tussen voorspelde waarden en werkelijke waarden, zodat grotere verschillen worden versterkt.
‫Dus als je meer aandacht aan Maya wilt besteden, is het kopen van $ 10.000 korting twee keer zo erg als $ 5000 korting.
‫Dus dan klopt de schaal.
‫Maar als uw voorspelling $ 10000 is, is korting meer dan twee keer zo slecht als $ 5000 korting.
‫Dus als je een model nodig hebt dat heel dicht bij de waarde moet zijn, hoe verder het weggaat,
‫hoe erger de fout is.
‫Misschien wil je proberen Maya te verminderen, maar houd hier rekening mee.
‫Verwijs terug naar deze dia.
‫Raadpleeg de codevoorbeelden.
‫Raadpleeg de documentatie voor het evalueren van een model.
‫Dit kom je heel vaak tegen.
‫Zodra je een model traint, wil je het evalueren.
‫Dus met dat gezegd zijnde, laten we verder gaan.
‫We gaan een andere manier bekijken om modellen te evalueren.
‫We gaan eindelijk kijken naar de scoreparameter.