‫Willkommen zurück, und das letzte Video, das wir uns angesehen haben, bedeutet einen absoluten Fehler.
‫Und wir haben gesehen, dass es die durchschnittliche Differenz oder absolute Differenz zwischen den tatsächlichen Werten und den
‫vorhergesagten Werten berechnet.
‫Und ich habe mit der Herausforderung aufgehört, Sie dazu zu bringen, dasselbe mit dem mittleren quadratischen Fehler zu tun.
‫Sehen wir uns das jetzt in Aktion an.
‫Mittlerer quadratischer Fehler MSI.
‫Jetzt haben Sie sich vielleicht schon damit befasst und sich an
‫die Herausforderung gehalten, aber der mittlere quadratische Fehler ist unordentlich, das ist das Hauptquadrat der Fehler zwischen tatsächlichen und vorhergesagten Werten.
‫Jetzt möchte ich, dass Sie darüber nachdenken, was dieses Quadrat tun könnte.
‫Wenn wir also die Unterschiede hier erhalten, wenn wir diese Werte quadrieren, werden sie natürlich alle positiv sein.
‫Aber was könnte es mit den recht hohen Werten machen?
‫Nehmen wir zum Beispiel an, dass dies ein Wert war, bei dem wir einen Fehler von vier hatten.
‫Das war 16.
‫Was könnte das bewirken?
‫Weil es quadriert wird?
‫Was würde hier passieren, wenn wir quadratische Differenzen hätten?
‫Es wird riesig, oder?
‫Denken Sie also daran, wenn wir die Differenzen mit dem mittleren quadratischen Fehler quadrieren.
‫Wir werden größere Werte verstärken, während der mittlere absolute Fehler alles auf der gleichen Skala
‫hält.
‫Squared quadriert natürlich den Fehler.
‫Werfen wir also einen Blick darauf.
‫Nehmen wir an, dass dies in der Praxis der mittlere quadratische Fehler aus dem mittleren quadratischen Fehler des ESC-Punktmatriximports ist.
‫Und lass uns gehen, warum Freds Equals-Modell, das vorhersagt, dass wir dies nicht tun müssen,
‫wir haben diese bereits instanziiert, aber wir werden es trotzdem tun, denn was ist die Bewertung eines Modells,
‫der Vergleich von Vorhersagen mit Ground Truth wertet Barmherzigkeit entspricht dem mittleren quadratischen Fehler.
‫Wir vergleichen dies mit dem Warum testen und warum?
‫Preds Holen wir uns das MSI hier.
‫Was bekommen wir?
‫Null Komma zwei fünf drei OK, also weniger als der absolute Hauptfehler.
‫Nun, warum könnte das so sein?
‫Nun, lassen Sie uns eine Spalte mit den quadrierten Differenzen erstellen.
‫Ich möchte, dass Sie sich überlegen, warum wir das tun, also wie können wir das tun?
‫Wir gehen taub Unterschiede.
‫Das liegt an unseren tiefen quadratischen Differenzen.
‫Nehmen wir an, dass quadratische Differenzen gleich NP-Quadrat-Def-Differenzen sind.
‫Und dann werfen wir einen Blick auf DfT im Voraus.
‫Oh ok.
‫Da wir also kleine Zahlen quadrieren, wo ich sehe, dass sie kleiner werden, sind sie in Ordnung.
‫IN ORDNUNG?
‫Das ist also nur etwas, was Sie beim Quadrieren der Werte im Auge behalten
‫müssen und wenn Sie über verschiedene Unterschiede nachdenken, wenn Sie möchten, dass MSI in einer bestimmten Skala
‫liegt.
‫Denken Sie an die Werte, die Sie in diese Fehlerfunktion oder diese Bewertungsfunktion eingeben.
‫Rechnen wir dies nun noch einmal von Hand aus.
‫So.
‫Berechnen Sie MSI von Hand quadriert gleich NPY quadrat def, und wir erhalten die Differenzen der Spaltendifferenzen quadriert.
‫Nicht gemeint.
‫Wie sieht das aus?
‫Null Komma zwei fünf drei.
‫Auch hier könnte dies anders aussehen, wenn wir die Skala all dieser Werte
‫ändern würden, und ich möchte nur betonen, wie unordentlich der quadrierte Teil davon Werte oder Unterschiede verstärkt, die ziemlich hoch sind.
‫Nehmen wir also an, wir ändern dies in wir geben dies an, dass wir eine Differenz von vier haben.
‫Die quadrierte Differenz war also 16.
‫Denken Sie also daran, dass es sich bei diesen Werten um Hunderttausende handelt.
‫Wir hatten also einen Unterschied.
‫Unser Modell produzierte einen MC, ein Unterschied von vier.
‫Also 400000 Dollar.
‫Wie sieht das aus, wenn wir die MSI-Metrik berechnen?
‫Wir werden taub, um den ersten Index zu loggen.
‫Also null, obwohl dies zwanzigtausendsechsundvierzig ist, erhalten wir diesen Wert und dann indexieren wir
‫in die Spalte Quadratische Differenzen und ändern ihn auf 16.
‫Ach, was haben wir?
‫Es wurde versucht, einen Wert für eine Kopie eines Slice eines Datenrahmens festzulegen.
‫Stimmt.
‫Wir können einfach nach Kopf gehen, wir können diese Warnung vorerst ignorieren.
‫Sie haben dem Chef Jeff gesagt: Wir wollen den Tod.
‫Lass uns gehen.
‫Wir werden einen neuen Tod erschaffen.
‫Tatsächlich haben Sie große Fehlerartikel, direkte Kopien und dann haben sie große Fehler.
‫Ich sperre.
‫Hoppla.
‫Wir müssen den Tod kopieren.
‫Und dann haben wir den Fehler Def Lodge.
‫Wunderschönen.
‫Da haben wir dann einen großen Fehler.
‫Steve, großer Fehler.
‫Wir haben gerade eine Kopie unseres ursprünglichen Datenrahmens erstellt.
‫Was denkst du nun, was passiert, wenn wir den MSI auf diesem Wert berechnen?
‫Das ist also das Original.
‫Lassen Sie uns jetzt den Durchschnitt dieser quadrierten Differenzen berechnen.
‫Wir wollen also MSI mit großem Fehler berechnen.
‫Natürlich haben wir diese Daten manuell manipuliert, um sie manuell einzugeben, aber es dient nur dazu, zu
‫demonstrieren, was mit MSI passiert.
‫Also gehen wir def quadrierte Differenzen, und wir werden den Hauptfehler dieser Spalte erhalten, ops def großer Fehler, denn das ist der Hauptfehler
‫mit einem großen Fehler.
‫Was ist hier passiert?
‫Oh wow.
‫Es hat sich nicht viel geändert, obwohl wir eine große Ära eingeleitet haben.
‫Wie wäre es also, wenn wir ein paar große Fehler erstellen?
‫Lass uns taub werden.
‫Großer Fehler und wir erhalten Augensperre.
‫Sehen Sie, wir wollen, weil wir es immer noch mit kleinen Zahlen zu tun haben.
‫Es sind 20, hier sind viertausend Samples drin, der Durchschnitt reicht also aus.
‫Lassen Sie uns eins zu 100 gleich 20 gehen, nur um dies wirklich zu steigern.
‫Und dann die Ära der Def Lodge.
‫Bekomme hier viele Tippfehler.
‫Ja, wir gehen zwanzig zwanzig zwanzig, und jetzt bekommen wir dasselbe mit größeren Fehlern.
‫Ja.
‫Also pumpen wir es dort hoch, oder?
‫Das ist mit künstlich aufgeblähten Daten.
‫Oh, wir haben hier Unterschiede.
‫Wir haben es vermasselt.
‫Wir haben den Datenrahmen hier durcheinander gebracht, aber das ist in Ordnung.
‫Dies sind nur zum Beispiel Zwecke.
‫In unserem Fall besteht der Unterschied darin, dass unser Modell tatsächlich ziemlich gut
‫abschneidet, sodass die Unterschiede für eine einzelne bestimmte Stichprobe nicht zu groß sind, was gut ist.
‫Das bedeutet, dass unser Modell ziemlich gut abschneidet.
‫Aber mit MSI wird es bestraft.
‫Wenn wir also unser Modell basierend auf MSI beurteilen und es hier einen viel größeren Unterschied als
‫den Rest hätte, einen Ausreißer.
‫Es wird dies verstärken und diese Zahl wirklich nach oben treiben, weil unser Modell bei viertausend Samples
‫ziemlich gut abgeschnitten hat.
‫Der quadrierte Fehler mittelt sich tatsächlich auf einen recht guten Wert unter dem M. ICH. A.
‫Dies ist jedoch nicht immer der Fall, da der MSI aufgrund des quadrierten Wertes im Allgemeinen höher ist als
‫der Mai.
‫Und als Partner.
‫Ich möchte Ihnen nur noch ein paar Informationen zukommen lassen.
‫Nicht, dass Sie genug haben.
‫Das dortige Hauptquadrat hat auch einen R MSI, der nur die Quadratwurzel des quadratischen Hauptfehlers
‫ist, aber das wird in dieser Dokumentation hier behandelt.
‫Metriken und Bewertung.
‫Wenn wir den quadratischen Mittelwert nachschlagen, können Sie ihn dort finden.
‫Einfach die Quadratwurzel des quadratischen Hauptfehlers ziehen.
‫Und zum Schluss lassen Sie uns beenden, welche Regressionsmetriken Sie verwenden sollten, da wir einige gesehen haben.
‫Jetzt gibt es noch viel mehr, aber dies sind drei der wichtigsten, auf die Sie stoßen werden.
‫Unser quadriertes Bestimmtheitsmaß ähnelt also der Genauigkeit und gibt Ihnen einen schnellen Hinweis darauf, wie gut Ihr
‫Modell abschneiden könnte.
‫Aber es sagt Ihnen nicht immer genau, wie falsch Ihr Modell in Bezug auf die Entfernung der einzelnen Vorhersagen
‫liegt.
‫Wenn Sie in Ihrem Testdatensatz einen anderen quadrierten Wert von eins erhalten, wäre ich sehr skeptisch.
‫Überprüfe das also.
‫Stellen Sie sicher, dass Sie die Datenaufteilungen richtig durchgeführt haben.
‫Maya gibt einen besseren Hinweis darauf, wie weit die einzelnen Vorhersagen Ihres Modells im Durchschnitt abweichen, sodass jede
‫Vorhersage im Durchschnitt so weit vom Zielwert entfernt ist.
‫Es liegt in der gleichen Größenordnung wie Ihre Zielwerte.
‫Und wenn Sie mich oder MSI aufgrund der Berechnungen von MSI vergleichen möchten, quadriert es die
‫Differenzen zwischen vorhergesagten Werten und tatsächlichen Werten, sodass größere Unterschiede verstärkt werden.
‫Wenn Sie also Maya mehr Aufmerksamkeit schenken möchten, wenn Sie 10.000 US-Dollar Rabatt kaufen, ist das doppelt so schlimm wie ein Rabatt von 5000 US-Dollar.
‫Dann ist die Skala richtig.
‫Aber wenn Ihre Vorhersage 10.000 US-Dollar beträgt, ist der Rabatt mehr als doppelt so schlecht wie ein Rabatt von 5.000 US-Dollar.
‫Wenn Sie also ein Modell benötigen, das dem Wert sehr nahe kommen muss, je weiter es sich entfernt,
‫desto schlimmer ist der Fehler.
‫Vielleicht möchten Sie versuchen, Maya zu reduzieren, aber denken Sie daran.
‫Beziehen Sie sich auf diese Folie.
‫Beziehen Sie sich auf die Codebeispiele.
‫Schlagen Sie in der Dokumentation zur Bewertung eines Modells nach.
‫Das begegnet Ihnen ziemlich oft.
‫Sobald Sie ein Modell trainieren, möchten Sie es evaluieren.
‫Nachdem das gesagt wurde, gehen wir weiter.
‫Wir werden eine andere Methode zur Bewertung von Modellen ausprobieren.
‫Wir werden uns schließlich den Bewertungsparameter ansehen.