‫Bon retour, et la dernière vidéo que nous avons consultée signifie une erreur absolue.
‫Et nous avons vu qu'il calcule la différence moyenne ou la différence absolue entre les valeurs réelles et
‫les valeurs prédites.
‫Et j'ai laissé le défi de vous faire faire la même chose avec l'erreur quadratique moyenne.
‫Voyons maintenant cela en action.
‫Erreur quadratique moyenne MSI.
‫Maintenant, vous avez peut-être déjà examiné cela et accepté le
‫défi, mais l'erreur quadratique moyenne est désordonnée est le principal du carré des erreurs entre les valeurs réelles et prédites.
‫Maintenant, je veux que vous réfléchissiez à ce que ce carré pourrait faire ?
‫Donc, si nous obtenons les différences ici, si nous mettons ces valeurs au carré, bien sûr, elles seront toutes positives.
‫Mais qu'est-ce que cela pourrait faire aux valeurs qui sont assez élevées?
‫Disons, par exemple, que c'était une valeur de nous avions une erreur de quatre.
‫C'était 16 ans.
‫Qu'est-ce que ça peut faire ?
‫Parce que ça va être carré ?
‫Que se passerait-il ici si nous avions mis les différences au carré ?
‫Ça va être énorme, non ?
‫Gardez donc cela à l'esprit avec l'erreur quadratique moyenne lorsque nous mettons les différences au carré.
‫Nous allons amplifier des valeurs plus grandes, alors que l'erreur absolue moyenne maintient tout à la même
‫échelle.
‫Carré, bien sûr, carré l'erreur.
‫Jetons donc un coup d'œil.
‫Disons que dans la pratique, l'erreur quadratique moyenne de l'erreur quadratique moyenne de l'importation de la matrice de points ESC.
‫Et allons-y est
‫égal à l'erreur
‫quadratique moyenne.
‫Nous allons comparer cela à pourquoi tester et pourquoi ?
‫Preds Prenons le MSI ici.
‫Qu'obtenons-nous?
‫Zéro virgule deux cinq trois OK, donc c'est moins que l'erreur absolue principale.
‫Maintenant, pourquoi cela pourrait-il être?
‫Eh bien, créons une colonne de différences au carré.
‫Je veux que vous réfléchissiez au pourquoi pendant que nous faisons cela, alors comment pouvons-nous faire cela?
‫Nous allons sourds différences.
‫Cela va être sur nos différences carrées profondes.
‫Faisons en sorte que les différences carrées soient égales à NP différences carrées def.
‫Et puis jetons un coup d'œil à DfT à venir.
‫Euh, d'accord.
‫Donc, parce que nous élevons de petits nombres là où je vois qu'ils diminuent, ils vont bien.
‫D'ACCORD?
‫Donc, c'est juste quelque chose que vous devrez garder à l'esprit à quelle échelle se trouvent vos valeurs
‫lorsque vous les mettez au carré et lorsque vous pensez aux différentes différences, c'est que si vous voulez que MSI soit dans une
‫certaine échelle.
‫Pensez aux valeurs que vous mettez dans cette fonction d'erreur ou cette fonction d'évaluation.
‫Maintenant, calculons à nouveau cela à la main.
‫Alors.
‫Calculez MSI à la main au carré égal à NPY carré def, et nous obtiendrons les différences de colonnes de différences au
‫carré.
‫Ne veux pas dire.
‫A quoi cela ressemble-t-il?
‫Zéro virgule deux cinq trois.
‫Encore une fois, cela pourrait être différent si nous devions changer l'échelle de
‫toutes ces valeurs, et je veux juste souligner à quel point la partie carrée amplifie les valeurs ou les différences assez élevées.
‫Alors disons que nous changeons celui-ci pour que nous donnions cela, disons que nous avions une différence de quatre.
‫Et donc la différence au carré était de 16.
‫Alors n'oubliez pas que ces valeurs sont en centaines de milliers.
‫Nous avions donc une différence.
‫Notre modèle a produit un MC, une différence de quatre.
‫Donc 400 000 $.
‫À quoi cela ressemble-t-il lorsque nous calculons la métrique MSI ?
‫Nous deviendrons sourds à I log le premier index.
‫Donc zéro, même s'il s'agit de vingt mille quarante six, nous obtiendrons cette valeur, puis nous l'indexerons
‫dans la colonne Différences au carré et nous la remplacerons par 16.
‫Oh, qu'avons-nous ?
‫Une valeur tentait d'être définie sur une copie d'une tranche d'une trame de données.
‫C'est vrai.
‫Nous pouvons simplement nous en prendre à la tête, nous pouvons ignorer cet avertissement pour le moment.
‫Ils ont dit au chef Jeff : Nous voulons la mort.
‫Allons-y.
‫Nous allons créer une nouvelle mort.
‫En fait, avez-vous de gros articles d'erreur, une copie directe et ensuite ils ont une grosse erreur.
‫je bloque.
‫Oups.
‫Nous devons copier la mort.
‫Et puis nous avons eu l'erreur Def Lodge.
‫Beau.
‫Nous avons donc une grosse erreur là-bas.
‫Steve, grosse erreur.
‫Nous venons de faire une copie de notre bloc de données d'origine.
‫Maintenant, que pensez-vous que cela va faire si nous calculons le MSI sur cette valeur ?
‫C'est donc celui d'origine.
‫Faisons maintenant la moyenne de ces différences au carré.
‫Nous voulons donc calculer le MSI avec une grande erreur.
‫Maintenant, bien sûr, nous avons truqué manuellement ces données pour les mettre manuellement, mais c'est juste pour démontrer ce
‫qui se passe avec MSI.
‫Alors allons-y def différences au carré, et nous allons obtenir le principal de cette colonne ops def grande erreur, car c'est le principal
‫avec une grande erreur.
‫Que s'est-il passé ici ?
‫Oh wow.
‫Cela n'a pas beaucoup changé du tout, même si nous avons introduit une grande ère.
‫Alors, que diriez-vous de créer quelques grosses erreurs ?
‫Devenons sourds.
‫Grande erreur et nous obtenons un verrouillage des yeux.
‫Vous voyez, nous voulons parce que nous avons toujours affaire à de petits nombres.
‫Il y en a 20, il y a quatre mille échantillons ici, donc la moyenne fonctionne.
‫Allons un à 100 égale 20 juste pour vraiment intensifier cela.
‫Et puis l'ère Def Lodge.
‫Obtenir beaucoup de fautes de frappe ici.
‫Ouais, nous allons vingt vingt vingt, et maintenant obtenons la même chose avec des erreurs plus importantes.
‫Ouais.
‫Alors on le pompe là-haut, n'est-ce pas ?
‫C'est avec des données artificiellement gonflées.
‫Oh, nous avons des différences ici.
‫Nous avons foiré.
‫Nous avons foiré le cadre de données ici, mais ce n'est pas grave.
‫Ce ne sont que, par exemple, des fins.
‫Dans notre cas, la différence est que notre modèle fonctionne en fait assez bien, donc
‫les différences ne sont pas trop importantes pour un échantillon particulier, ce qui est une bonne chose.
‫Cela signifie que notre modèle se porte plutôt bien.
‫Mais avec MSI, ça va pénaliser.
‫Donc, si nous jugeions notre modèle basé sur MSI et qu'il y avait une différence ici qui était beaucoup plus grande
‫que le reste, une valeur aberrante.
‫Cela va amplifier cela et vraiment augmenter ce nombre car notre modèle a en fait assez bien
‫fonctionné sur quatre mille échantillons.
‫L'erreur quadratique s'établit en fait à une assez bonne valeur inférieure à la valeur M. JE. UNE.
‫Maintenant, ce n'est pas toujours le cas car généralement le MSI en raison de la valeur au carré, est plus élevé que le
‫mois de mai.
‫Et en tant que partenaire.
‫Je veux juste vous donner plus d'informations.
‫Non pas que vous en ayez assez.
‫Le carré principal a également un R MSI, qui n'est que la racine carrée de l'erreur
‫quadratique principale, mais cela sera couvert dans cette documentation ici.
‫Métriques et notation.
‫Si nous recherchons l'erreur quadratique moyenne, vous pouvez la trouver ici.
‫Il suffit de prendre la racine carrée de l'erreur quadratique principale.
‫Et enfin, terminons sur les métriques de régression que vous devez utiliser, car nous en avons vu quelques-unes.
‫Maintenant, il y en a beaucoup plus, mais ce sont trois des principaux que vous allez rencontrer.
‫Ainsi, notre coefficient de détermination au carré est similaire à la précision et vous donne une indication rapide de la
‫performance de votre modèle.
‫Mais cela ne vous dit pas toujours exactement à quel point votre modèle est erroné en termes de distance de chaque
‫prédiction.
‫Si vous obteniez une autre valeur au carré de un sur votre ensemble de données de test, je serais très sceptique.
‫Alors vérifiez cela.
‫Assurez-vous d'avoir effectué les fractionnements de données correctement.
‫Maya donne une meilleure indication de la distance moyenne de chacune des prédictions de votre modèle, de sorte que
‫chaque prédiction en moyenne est si éloignée de la valeur cible.
‫C'est dans la même échelle que vos valeurs cibles.
‫Et lorsque vous voulez me comparer ou comparer MSI en raison de la façon dont MSI a calculé, il met au carré
‫les différences entre les valeurs prédites et les valeurs réelles, ce qui amplifie les différences plus importantes.
‫Donc, si vous voulez faire plus attention à Maya lorsque vous achetez 10 000 $ de réduction, c'est deux fois plus mauvais que 5 000 $ de réduction.
‫C'est alors que l'échelle est correcte.
‫Mais si votre prédiction est de 10 000 $, la remise est plus de deux fois plus mauvaise qu'une remise de 5 000 $.
‫Donc, si vous avez besoin d'un modèle qui doit être très proche de la valeur, plus il s'éloigne,
‫plus l'erreur est grave.
‫Vous voudrez peut-être essayer de réduire Maya, mais gardez cela à l'esprit.
‫Reportez-vous à cette diapositive.
‫Reportez-vous aux exemples de code.
‫Reportez-vous à la documentation sur la façon d'évaluer un modèle.
‫Vous rencontrez cela assez souvent.
‫Dès que vous entraînez un modèle, vous souhaitez l'évaluer.
‫Cela étant dit, passons à autre chose.
‫Nous allons découvrir une autre façon d'évaluer les modèles.
‫Nous allons enfin nous pencher sur le paramètre de notation.