‫Bem-vindo de volta, e o último vídeo que conferimos significa erro absoluto.
‫E vimos que ele calcula a diferença média ou diferença absoluta entre os valores reais e os
‫valores previstos.
‫E parei com o desafio de fazer você fazer o mesmo com o erro quadrático médio.
‫Agora vamos ver isso em ação.
‫Erro quadrático médio MSI.
‫Agora você já deve ter olhado para isso e aderido ao
‫desafio, mas o erro quadrático médio é confuso é o principal do quadrado dos erros entre os valores reais e previstos.
‫Agora eu quero que você pense sobre o que este quadrado pode fazer.
‫Portanto, se obtivermos as diferenças aqui, se elevarmos os valores ao quadrado, é claro que todos serão positivos.
‫Mas o que isso pode fazer com os valores que são bastante elevados?
‫Digamos, por exemplo, que este seja um valor de tivemos um erro de quatro.
‫Isso tinha 16 anos.
‫O que isso pode fazer?
‫Porque vai ser quadrado?
‫O que aconteceria aqui se tivéssemos diferenças quadradas?
‫Vai ser enorme, não é?
‫Portanto, apenas tenha isso em mente com o erro quadrático médio quando elevarmos ao quadrado as diferenças.
‫Vamos amplificar valores maiores, ao passo que o erro absoluto médio mantém tudo na mesma
‫escala.
‫Ao quadrado, é claro, o erro é quadrático.
‫Então, vamos dar uma olhada.
‫Vamos dizer que isso na prática significa erro quadrático médio da importação da matriz de pontos ESC. Erro quadrático médio.
‫E vamos ver porque o modelo igual de Fred que prevê que não temos que fazer
‫isso, nós já os instanciamos, mas vamos fazer de qualquer maneira, porque o que é avaliar um modelo,
‫comparar previsões com a verdade fundamental valoriza a misericórdia é igual a erro quadrático médio.
‫Vamos comparar isso com o porquê testar e por quê?
‫Preds Vamos pegar o MSI aqui.
‫O que nós temos?
‫Zero vírgula dois cinco três OK, então é menor que o principal erro absoluto.
‫Agora, por que isso seria?
‫Bem, vamos criar uma coluna de diferenças quadradas.
‫Eu quero que você pense sobre o porquê enquanto fazemos isso, então como podemos fazer isso?
‫Ficamos surdos diferenças.
‫Isso vai estar em nossas diferenças profundas de quadrados.
‫Vamos fazer que as diferenças quadradas sejam iguais às diferenças NP quadrados def.
‫E então vamos dar uma olhada no DfT adiante.
‫Uh, ok.
‫Então, como estamos elevando o quadrado a pequenos números onde vejo que estão ficando menores, eles estão bem.
‫OK?
‫Então, isso é algo que você deve ter em mente em que escala seus valores estão quando
‫você os está elevando ao quadrado e quando está pensando em diferenças diferentes, é se quiser que o MSI esteja em uma
‫determinada escala.
‫Pense nos valores que você está colocando nesta função de erro ou nesta função de avaliação.
‫Agora vamos calcular isso manualmente.
‫Assim.
‫Calcule o MSI ao quadrado à mão igual a NPY def ao quadrado, e obteremos as diferenças das colunas ao
‫quadrado.
‫Não quero dizer.
‫Como é isso?
‫Zero vírgula dois cinco três.
‫Novamente, agora isso poderia ser diferente se mudássemos a escala de todos esses valores,
‫e eu só quero enfatizar como isso é confuso, pois a parte quadrada amplifica os valores ou diferenças que são bastante altos.
‫Então, digamos que alteremos este para dar a este foi, digamos, uma diferença de quatro.
‫E então a diferença de quadrados era 16.
‫Portanto, lembre-se de que esses valores estão em centenas de milhares.
‫Então nós tínhamos uma diferença.
‫Nosso modelo produziu um MC, uma diferença de quatro.
‫Portanto, $ 400.000.
‫Como fica quando calculamos a métrica MSI?
‫Nós ficaremos surdos para eu logar o primeiro índice.
‫Portanto, zero, mesmo que seja vinte mil e quarenta e seis, obteremos esse valor e,
‫em seguida, indexaremos na coluna Diferenças quadradas e mudaremos para 16.
‫Oh, o que temos?
‫Um valor estava tentando ser definido em uma cópia de uma fatia de um quadro de dados.
‫Está certo.
‫Podemos apenas ir atrás da cabeça, podemos ignorar esse aviso por enquanto.
‫Disseram ao chefe Jeff: Queremos a morte.
‫Vamos lá.
‫Vamos criar uma nova morte.
‫Na verdade, você tem grandes artigos de erro, cópia direta e, em seguida, eles têm grande erro.
‫Eu tranco.
‫Opa.
‫Precisamos copiar a morte.
‫E então temos o erro Def Lodge.
‫Lindo.
‫Então, temos um grande erro aí.
‫Steve, grande erro.
‫Acabamos de fazer uma cópia do nosso quadro de dados original.
‫Agora, o que você acha que isso fará se calcularmos o MSI neste valor?
‫Então este é o original.
‫Vamos obter a média dessas diferenças quadradas agora.
‫Portanto, queremos calcular o MSI com grande erro.
‫Agora, é claro, nós alteramos manualmente esses dados para inseri-los manualmente, mas é apenas para demonstrar o
‫que acontece com o MSI.
‫Então, vamos definir diferenças quadradas, e vamos obter o principal desta coluna ops de erro grande, porque esse é o principal com
‫um grande erro.
‫O que aconteceu aqui?
‫Oh, uau.
‫Não mudou muito, embora tenhamos introduzido uma grande era.
‫Então, que tal criarmos alguns erros grandes?
‫Vamos surdos.
‫Erro grande e obtemos bloqueio de olho.
‫Veja, nós queremos porque ainda estamos lidando com números pequenos.
‫Há 20, há quatro mil amostras aqui, então a média dá certo.
‫Vamos de um a 100 igual a 20 só para realmente intensificar isso.
‫E então era Def Lodge.
‫Recebendo muitos erros de digitação aqui.
‫Sim, vamos vinte vinte vinte e agora vamos obter o mesmo com erros maiores.
‫Sim.
‫Então vamos bombar lá, certo?
‫Isso com dados artificialmente inflados.
‫Oh, nós temos diferenças aqui.
‫Nós estragamos tudo.
‫Nós bagunçamos o quadro de dados aqui, mas tudo bem.
‫Isso é apenas, por exemplo, propósitos.
‫Em nosso caso, a diferença é que nosso modelo realmente tem um desempenho muito bom,
‫então as diferenças não são muito grandes para nenhuma amostra individual específica, o que é uma coisa boa.
‫Isso significa que nosso modelo está indo muito bem.
‫Mas com o MSI, isso vai penalizar.
‫Então, se estivéssemos julgando nosso modelo com base no MSI e houvesse uma diferença aqui que era muito maior
‫do que o resto, um outlier.
‫Isso vai amplificar e realmente aumentar esse número, porque nosso modelo realmente se saiu muito bem
‫em quatro mil amostras.
‫O erro quadrático, na verdade, tem a média de um valor bastante bom inferior a M. EU. UMA.
‫Bem, nem sempre é esse o caso, porque geralmente MSI, por causa do valor ao quadrado, é maior do que o
‫de maio.
‫E como parceiro.
‫Eu só quero jogar mais algumas informações para você.
‫Não que você tenha o suficiente.
‫O quadrado principal também tem um R MSI, que é apenas a raiz quadrada do
‫erro quadrado principal, mas isso será abordado nesta documentação aqui.
‫Métricas e pontuação.
‫Se pesquisarmos o erro quadrático médio da raiz, você poderá encontrá-lo lá.
‫Apenas calculando a raiz quadrada do erro quadrático principal.
‫E, finalmente, vamos concluir quais métricas de regressão você deve usar porque vimos algumas.
‫Agora há muito mais, mas esses são os três principais que você vai encontrar.
‫Portanto, nosso coeficiente de determinação quadrado é semelhante à precisão, o que lhe dá uma indicação rápida de como seu modelo
‫pode estar se saindo.
‫Mas nem sempre diz exatamente o quão errado seu modelo está em termos de quão longe está cada
‫previsão.
‫Se você obtivesse outro valor ao quadrado de um em seu conjunto de dados de teste, ficaria muito cético.
‫Portanto, verifique isso.
‫Certifique-se de ter feito as divisões de dados corretamente.
‫O Maya dá uma indicação melhor de quão longe cada uma das previsões do seu modelo estão em
‫média, então cada previsão está muito longe do valor alvo.
‫Está na mesma escala que seus valores alvo.
‫E quando você quiser comparar a mim ou ao MSI por causa de como o MSI calculou, ele eleva ao quadrado
‫as diferenças entre os valores previstos e os reais, de modo que amplifica as diferenças maiores.
‫Então, se você quiser prestar mais atenção ao Maya ao comprar $ 10.000 de desconto, é duas vezes mais ruim do que $ 5.000 de desconto.
‫Então é aí que a escala está correta.
‫Mas se sua previsão for de $ 10.000, um desconto é mais do que duas vezes pior do que um desconto de $ 5.000.
‫Portanto, se você precisa de um modelo que precisa estar muito próximo do valor quanto mais longe ele se
‫afasta, pior é o erro.
‫Você pode tentar reduzir o Maya, mas tenha isso em mente.
‫Consulte este slide.
‫Consulte os exemplos de código.
‫Consulte a documentação de como avaliar um modelo.
‫Você se depara com isso com bastante frequência.
‫Assim que você treina um modelo, você quer avaliá-lo.
‫Dito isso, vamos em frente.
‫Vamos verificar outra forma de avaliar modelos.
‫Vamos finalmente dar uma olhada no parâmetro de pontuação.