‫Selamat datang kembali, dan video terakhir yang kami periksa berarti kesalahan mutlak.
‫Dan kami melihat bahwa itu menghitung perbedaan rata-rata atau perbedaan absolut antara nilai aktual dan
‫nilai prediksi.
‫Dan saya berhenti dengan tantangan untuk membuat Anda melakukan hal yang sama dengan kesalahan kuadrat rata-rata.
‫Sekarang mari kita lihat itu dalam tindakan.
‫Rata-rata kuadrat kesalahan MSI.
‫Sekarang Anda mungkin sudah melihat ini dan mengikuti
‫tantangannya, tetapi kesalahan kuadrat rata-rata berantakan adalah kuadrat kesalahan utama antara nilai aktual dan prediksi.
‫Sekarang saya ingin Anda berpikir tentang apa yang bisa dilakukan kotak ini?
‫Jadi jika kita mendapatkan perbedaannya di sini, jika kita kuadratkan nilai-nilai ini, tentu saja semuanya akan menjadi positif.
‫Tapi apa yang mungkin dilakukan untuk nilai-nilai yang cukup tinggi?
‫Katakanlah, misalnya, bahwa ini adalah nilai kami memiliki kesalahan empat.
‫Ini adalah 16.
‫Apa yang mungkin dilakukan?
‫Karena itu akan dikuadratkan?
‫Apa yang akan terjadi di sini jika kita memiliki perbedaan kuadrat?
‫Ini akan menjadi besar, bukan?
‫Jadi ingatlah itu dengan kesalahan kuadrat rata-rata saat kita kuadratkan perbedaannya.
‫Kami akan memperkuat nilai yang lebih besar, sedangkan kesalahan absolut rata-rata membuat semuanya tetap pada skala yang
‫sama.
‫Mengkuadratkan, tentu saja, mengkuadratkan kesalahan.
‫Jadi mari kita lihat.
‫Katakanlah ini dalam praktiknya mean squared error dari ESC dot matrix import mean squared error.
‫Dan mari kita lihat mengapa model persamaan Fred yang memprediksi kita tidak perlu melakukan
‫ini, kita sudah mendapatkan ini, tetapi kita akan tetap melakukannya, karena apa yang mengevaluasi sebuah model,
‫membandingkan prediksi dengan kebenaran dasar, menghargai belas kasihan sama dengan kesalahan kuadrat rata-rata.
‫Kami akan membandingkan ini dengan mengapa tes dan mengapa?
‫Preds Ayo dapatkan MSI di sini.
‫Apa yang kita dapatkan?
‫Nol koma dua lima tiga OK, jadi kurang dari kesalahan mutlak utama.
‫Sekarang, mengapa bisa demikian?
‫Baiklah, mari kita buat kolom perbedaan kuadrat.
‫Saya ingin Anda memikirkan mengapa saat kita melakukan ini, jadi bagaimana kita bisa melakukan ini?
‫Kami menjadi tuli perbedaan.
‫Itu akan menjadi perbedaan kuadrat kita yang dalam.
‫Mari kita buat perbedaan kuadrat itu sama dengan perbedaan def kuadrat NP.
‫Dan kemudian mari kita lihat DfT di depan.
‫Oke.
‫Jadi karena kita mengkuadratkan angka-angka kecil di mana saya melihat mereka semakin kecil, mereka baik-baik saja.
‫OKE?
‫Jadi itu hanya sesuatu yang harus Anda ingat pada skala apa nilai Anda saat
‫Anda mengkuadratkannya dan ketika Anda memikirkan perbedaan yang berbeda adalah jika Anda ingin MSI berada dalam skala
‫tertentu.
‫Pikirkan tentang nilai yang Anda masukkan ke dalam fungsi kesalahan ini atau fungsi evaluasi ini.
‫Sekarang mari kita hitung lagi ini dengan tangan.
‫Jadi.
‫Hitung MSI dengan tangan kuadrat sama dengan NPY kuadrat def, dan kita akan mendapatkan perbedaan kolom perbedaan kuadrat.
‫Jangan berarti.
‫Seperti apa itu?
‫Nol koma dua lima tiga.
‫Sekali lagi, sekarang ini mungkin berbeda jika kita mengubah skala semua
‫nilai ini, dan saya hanya ingin menekankan betapa berantakannya sehingga bagian kuadratnya memperkuat nilai atau perbedaan yang cukup tinggi.
‫Jadi katakanlah kita mengubah yang ini menjadi kita akan memberikan ini katakanlah kita memiliki perbedaan empat.
‫Jadi selisih kuadratnya adalah 16.
‫Jadi ingatlah bahwa nilai-nilai ini dalam ratusan ribu.
‫Jadi kami memiliki perbedaan.
‫Model kami menghasilkan MC, perbedaan empat.
‫Jadi $400.000.
‫Seperti apa tampilannya saat kami menghitung metrik MSI?
‫Kami akan tuli untuk saya log indeks pertama.
‫Jadi nol, meskipun ini adalah dua puluh ribu empat puluh enam, kita akan mendapatkan nilai itu dan kemudian kita
‫akan mengindeks ke dalam kolom Perbedaan Kuadrat dan kita akan mengubahnya menjadi 16.
‫Oh, apa yang kita punya?
‫Nilai sedang mencoba untuk ditetapkan pada salinan sepotong bingkai data.
‫Itu benar.
‫Kita bisa mengejar kepala, kita bisa mengabaikan peringatan itu untuk saat ini.
‫Mereka telah memberi tahu kepala Jeff, Kami menginginkan kematian.
‫Ayo pergi.
‫Kami akan membuat kematian baru.
‫Sebenarnya, apakah Anda memiliki artikel kesalahan besar, salin langsung dan kemudian mereka memiliki kesalahan besar.
‫saya kunci.
‫Ups.
‫Kita perlu meniru kematian.
‫Dan kemudian kami mendapat kesalahan Def Lodge.
‫Cantik.
‫Jadi kami mendapat kesalahan besar di sana.
‫Steve, kesalahan besar.
‫Kami baru saja membuat salinan dari bingkai data asli kami.
‫Sekarang menurut Anda apa yang akan dilakukan jika kita menghitung MSI pada nilai ini?
‫Jadi ini yang asli.
‫Mari kita dapatkan rata-rata perbedaan kuadrat ini sekarang.
‫Jadi kami ingin menghitung MSI dengan kesalahan besar.
‫Sekarang, tentu saja, ini adalah kami telah memalsukan data ini secara manual untuk memasukkan ini secara manual, tetapi ini hanya untuk
‫menunjukkan apa yang terjadi dengan MSI.
‫Jadi mari kita pergi def kuadrat perbedaan, dan kita akan mendapatkan utama kolom ini ops def kesalahan besar, karena itulah dengan
‫kesalahan besar utama.
‫Apa yang terjadi di sini?
‫Oh wow.
‫Itu tidak banyak berubah sama sekali, meskipun kami telah memperkenalkan era yang besar.
‫Jadi bagaimana kalau kita membuat beberapa kesalahan besar?
‫Mari kita tuli.
‫Kesalahan besar dan kami mendapatkan kunci mata.
‫Lihat, kami ingin karena kami masih berurusan dengan jumlah kecil.
‫Ada 20, ada empat ribu sampel di sini, jadi rata-rata berhasil.
‫Mari kita pergi satu sampai 100 sama dengan 20 hanya untuk benar-benar meningkatkan ini.
‫Dan kemudian era Def Lodge.
‫Mendapatkan banyak kesalahan ketik di sini.
‫Ya, kita pergi dua puluh dua puluh, dan sekarang mari kita sama dengan kesalahan yang lebih besar.
‫Ya.
‫Jadi kita memompanya ke sana, kan?
‫Itu dengan data yang digelembungkan secara artifisial.
‫Oh, kita punya perbedaan di sini.
‫Kami sudah kacau.
‫Kami telah mengacaukan kerangka data di sini, tapi tidak apa-apa.
‫Ini hanya, misalnya, tujuan.
‫Dalam kasus kami, perbedaannya adalah model kami benar-benar berkinerja cukup baik,
‫sehingga perbedaannya tidak terlalu besar untuk sampel tertentu individu, yang merupakan hal yang baik.
‫Ini berarti model kami bekerja dengan cukup baik.
‫Tapi dengan MSI, itu akan menghukum.
‫Jadi jika kami menilai model kami berdasarkan MSI dan ada perbedaan di sini yang jauh lebih besar
‫daripada yang lain, sebuah outlier.
‫Ini akan memperkuat itu dan benar-benar mendorong angka ini karena model kami sebenarnya cukup baik
‫di empat ribu sampel.
‫Kesalahan kuadrat sebenarnya rata-rata sendiri ke nilai yang cukup baik lebih rendah dari M. SAYA. SEBUAH.
‫Nah, itu tidak selalu terjadi karena umumnya MSI karena nilai kuadrat, lebih tinggi dari
‫Mei.
‫Dan sebagai mitra.
‫Saya hanya ingin memberikan lebih banyak informasi kepada Anda.
‫Bukan berarti Anda sudah cukup.
‫Kotak utama di sana juga memiliki R MSI, yang merupakan akar kuadrat dari kesalahan kuadrat
‫utama, tetapi itu akan dibahas dalam dokumentasi ini di sini.
‫Metrik dan penilaian.
‫Jika kita mencari root mean squared error, Anda dapat menemukannya di sana.
‫Hanya mengambil akar kuadrat dari kesalahan kuadrat utama.
‫Dan akhirnya, mari selesaikan metrik regresi mana yang harus Anda gunakan karena kita telah melihat beberapa.
‫Sekarang ada lebih banyak lagi, tetapi ini adalah tiga dari yang utama yang akan Anda temui.
‫Jadi, koefisien determinasi kuadrat kami yang mirip dengan akurasi memberi Anda indikasi cepat tentang seberapa baik
‫kinerja model Anda.
‫Tapi itu tidak selalu memberi tahu Anda dengan tepat seberapa salah model Anda dalam hal seberapa jauh setiap
‫prediksi.
‫Jika Anda mendapatkan nilai kuadrat lain pada dataset pengujian Anda, saya akan sangat skeptis.
‫Jadi periksa itu.
‫Pastikan Anda telah melakukan pemisahan data dengan benar.
‫Maya memberikan indikasi yang lebih baik tentang seberapa jauh rata-rata setiap prediksi model Anda,
‫sehingga setiap prediksi rata-rata jauh dari nilai target.
‫Itu dalam skala yang sama dengan nilai target Anda.
‫Dan ketika Anda ingin membandingkan saya atau MSI karena cara MSI menghitung, ini akan mengkuadratkan perbedaan
‫antara nilai yang diprediksi dan nilai aktual, sehingga memperkuat perbedaan yang lebih besar.
‫Jadi, jika Anda ingin lebih memperhatikan Maya saat membeli diskon $1000 dua kali lebih buruk daripada diskon $5000.
‫Jadi saat itulah skalanya benar.
‫Tetapi jika prediksi Anda adalah $1000, diskon lebih dari dua kali lebih buruk daripada diskon $5000.
‫Jadi, jika Anda membutuhkan model yang harus benar-benar mendekati nilainya, semakin jauh ia lolos,
‫semakin buruk kesalahannya.
‫Anda mungkin ingin mencoba dan mengurangi Maya, tetapi ingatlah ini.
‫Lihat kembali slide ini.
‫Lihat kembali contoh kode.
‫Lihat kembali dokumentasi tentang cara mengevaluasi model.
‫Anda cukup sering menemukan ini.
‫Segera setelah Anda melatih model, Anda ingin mengevaluasinya.
‫Jadi dengan itu dikatakan, mari kita lanjutkan.
‫Kami akan memeriksa cara lain untuk mengevaluasi model.
‫Kami akhirnya akan melihat parameter penilaian.