‫Bentornato, e l'ultimo video che abbiamo controllato significa un errore assoluto.
‫E abbiamo visto che calcola la differenza media o assoluta tra i valori effettivi e i
‫valori previsti.
‫E ho lasciato la sfida di farti fare lo stesso con l'errore quadratico medio.
‫Ora vediamolo in azione.
‫Errore quadratico medio MSI.
‫Ora potresti aver già esaminato questo e aderito alla sfida,
‫ma l'errore quadratico medio è disordinato è il principale del quadrato degli errori tra i valori effettivi e quelli previsti.
‫Ora voglio che pensi a cosa potrebbe fare questo quadrato?
‫Quindi, se otteniamo le differenze qui, se eguagliamo questi valori, ovviamente saranno tutti positivi.
‫Ma cosa potrebbe fare ai valori che sono piuttosto alti?
‫Diciamo, ad esempio, che questo fosse un valore di abbiamo avuto un errore di quattro.
‫Questo era il 16.
‫Cosa potrebbe fare?
‫Perché sarà quadrato?
‫Cosa succederebbe qui se avessimo differenze al quadrato?
‫Sarà enorme, no?
‫Quindi tienilo a mente con l'errore quadratico medio quando eleviamo le differenze.
‫Amplifichiamo i valori più grandi, mentre l'errore medio assoluto mantiene tutto sulla stessa
‫scala.
‫Al quadrato, ovviamente, eleva al quadrato l'errore.
‫Quindi diamo un'occhiata.
‫Diciamo che in pratica errore quadratico medio da ESC dot matrix import errore quadratico medio.
‫E andiamo perché il modello uguale di Fred che prevede che non dobbiamo farlo, abbiamo
‫già istanziato questi, ma lo faremo comunque, perché ciò che sta valutando un modello, confrontando le previsioni
‫con la misericordia dei valori di base della verità è uguale all'errore quadratico medio.
‫Confronteremo questo con perché testare e perché?
‫Preds Prendiamo l'MSI qui.
‫Cosa otteniamo?
‫Zero virgola due cinque tre OK, quindi è inferiore all'errore assoluto principale.
‫Ora, perché potrebbe essere?
‫Bene, creiamo una colonna delle differenze quadrate.
‫Voglio che pensi al perché mentre lo facciamo, quindi come possiamo farlo?
‫Diventiamo sordi differenze.
‫Questo dipenderà dalle nostre profonde differenze al quadrato.
‫Facciamo in modo che le differenze quadrate equivalgano alle differenze di definizione quadrate NP.
‫E poi diamo un'occhiata a DfT avanti.
‫Va bene.
‫Quindi, poiché stiamo elevando al quadrato numeri piccoli dove vedo che stanno diventando più piccoli, vanno bene.
‫OK?
‫Quindi è solo qualcosa che dovrai tenere a mente in quale scala sono i tuoi valori
‫quando li elabori al quadrato e quando pensi a differenze diverse è che se vuoi che MSI sia in una certa
‫scala.
‫Pensa ai valori che stai inserendo in questa funzione di errore o in questa funzione di valutazione.
‫Ora calcoliamolo di nuovo a mano.
‫Così.
‫Calcola MSI al quadrato a mano uguale a NPY quadrato def, e otterremo le differenze di colonna al
‫quadrato.
‫Non intendo.
‫Che aspetto ha?
‫Zero virgola due cinque tre.
‫Di nuovo, ora questo potrebbe essere diverso se dovessimo cambiare la scala di tutti
‫questi valori, e voglio solo sottolineare quanto sia disordinato in modo che la parte quadrata di esso amplifichi valori o differenze piuttosto elevati.
‫Quindi diciamo che cambiamo questo in daremo a questo diciamo che abbiamo avuto una differenza di quattro.
‫E quindi la differenza al quadrato era 16.
‫Quindi ricorda che questi valori sono in centinaia di migliaia.
‫Quindi abbiamo avuto una differenza.
‫Il nostro modello ha prodotto un MC, una differenza di quattro.
‫Quindi $ 400000.
‫Che aspetto ha quando calcoliamo la metrica MSI?
‫Diventeremo sordi a registro il primo indice.
‫Quindi zero, anche se questo è ventimilaquarantasei, otterremo quel valore e poi indicizzeremo la
‫colonna Differenze al quadrato e la cambieremo in 16.
‫Oh, cosa abbiamo?
‫Si stava tentando di impostare un valore su una copia di una porzione di un frame di dati.
‫Giusto.
‫Possiamo semplicemente andare dietro alla testa, possiamo ignorare quell'avvertimento per il momento.
‫Hanno detto al capo Jeff, vogliamo la morte.
‫Andiamo.
‫Creeremo una nuova morte.
‫In realtà, hai articoli di errore di grandi dimensioni, copia diretta e quindi hanno errori di grandi dimensioni.
‫chiudo.
‫Ops.
‫Dobbiamo copiare la morte.
‫E poi abbiamo ricevuto l'errore Def Lodge.
‫Bellissimo.
‫Quindi abbiamo avuto un grosso errore lì.
‫Steve, grosso errore.
‫Abbiamo appena fatto una copia del nostro frame di dati originale.
‫Ora cosa pensi che succederà se calcoliamo l'MSI su questo valore?
‫Quindi questo è quello originale.
‫Prendiamo ora la media di queste differenze al quadrato.
‫Quindi vogliamo calcolare MSI con un errore grande.
‫Ora, ovviamente, abbiamo falsificato manualmente questi dati per inserirli manualmente, ma è solo per dimostrare
‫cosa succede con MSI.
‫Quindi andiamo a definire le differenze al quadrato e otterremo il main di questa colonna ops def large error, perché è quello con
‫un errore grande main.
‫Cos'è successo qui?
‫Oh, wow.
‫Non è cambiato molto, anche se abbiamo introdotto una grande era.
‫Quindi che ne dici di creare alcuni errori di grandi dimensioni?
‫Diventiamo sordi.
‫Grande errore e otteniamo il blocco dell'occhio.
‫Vedi, vogliamo perché abbiamo ancora a che fare con piccoli numeri.
‫Ce ne sono 20, ci sono quattromila campioni qui dentro, quindi la media funziona.
‫Andiamo da uno a 100 uguale a 20 solo per fare un salto di qualità.
‫E poi era Def Lodge.
‫Ottenere molti errori di battitura qui.
‫Sì, facciamo venti venti venti e ora facciamo lo stesso con errori più grandi.
‫Sì.
‫Quindi lo pompiamo lassù, giusto?
‫Questo è con dati gonfiati artificialmente.
‫Oh, abbiamo delle differenze qui.
‫Abbiamo incasinato.
‫Abbiamo incasinato il frame dei dati qui, ma va bene.
‫Questo è solo, ad esempio, scopi.
‫Nel nostro caso, la differenza è che il nostro modello funziona effettivamente abbastanza bene, quindi
‫le differenze non sono troppo grandi per ogni singolo campione particolare, il che è una buona cosa.
‫Significa che il nostro modello sta andando abbastanza bene.
‫Ma con MSI, penalizzerà.
‫Quindi, se stavamo giudicando il nostro modello in base a MSI e qui c'era una differenza molto più grande
‫del resto, un valore anomalo.
‫Lo amplificherà e aumenterà davvero questo numero perché il nostro modello in realtà ha funzionato abbastanza
‫bene su quattromila campioni.
‫L'errore al quadrato in realtà si riduce a un valore abbastanza buono inferiore a quello M. IO. UN.
‫Ora, non è sempre così perché generalmente MSI a causa del valore al quadrato, è superiore a quello
‫di maggio.
‫E come socio.
‫Voglio solo darti qualche informazione in più.
‫Non che tu ne abbia avuto abbastanza.
‫Il quadrato principale ha anche un R MSI, che è solo la radice quadrata dell'errore
‫quadrato principale, ma questo verrà trattato in questa documentazione qui.
‫Metriche e punteggio.
‫Se cerchiamo l'errore quadratico medio della radice, puoi trovarlo lì.
‫Basta prendere la radice quadrata dell'errore al quadrato principale.
‫E infine, finiamo su quali metriche di regressione dovresti usare perché ne abbiamo viste alcune.
‫Ora c'è molto di più, ma questi sono tre dei principali che incontrerai.
‫Quindi il nostro coefficiente di determinazione al quadrato è simile all'accuratezza e ti dà una rapida indicazione di come potrebbe
‫funzionare il tuo modello.
‫Ma non sempre ti dice esattamente quanto sia sbagliato il tuo modello in termini di distanza da ogni
‫previsione.
‫Se avessi un altro valore al quadrato di uno sul tuo set di dati di test, sarei molto scettico.
‫Quindi dai un'occhiata.
‫Assicurati di aver eseguito correttamente le suddivisioni dei dati.
‫Maya fornisce un'indicazione migliore della distanza media di ciascuna previsione del modello, quindi ogni previsione
‫in media è così lontana dal valore target.
‫È nella stessa scala dei valori target.
‫E quando vuoi confrontare me o MSI a causa di come ha calcolato MSI, eguaglia le differenze
‫tra i valori previsti e i valori effettivi, quindi amplifica le differenze più grandi.
‫Quindi, se vuoi prestare più attenzione a Maya quando acquisti uno sconto di $ 10.000 è due volte più grave di $ 5000 di sconto.
‫Quindi è allora che la scala è corretta.
‫Ma se la tua previsione è di $ 10.000, lo sconto è più del doppio rispetto a $ 5000 di sconto.
‫Quindi, se hai bisogno di un modello che deve essere molto vicino al valore più lontano si
‫allontana, peggiore è l'errore.
‫Potresti provare a ridurre Maya, ma tienilo a mente.
‫Fare riferimento a questa diapositiva.
‫Fare riferimento agli esempi di codice.
‫Fare riferimento alla documentazione su come valutare un modello.
‫Ti imbatti in questo abbastanza spesso.
‫Non appena si addestra un modello, lo si vuole valutare.
‫Quindi, detto questo, andiamo avanti.
‫Verificheremo un altro modo di valutare i modelli.
‫Daremo infine un'occhiata al parametro di punteggio.