‫欢迎回来｡
‫在上一个视频中, 我们查看了平均绝对误差,
‫我们看到它计算实际值和预测值之间的平均差或绝对差｡
‫我最后的挑战是让你们也用同样的方法来计算均方误差｡
‫现在, 让我们来看看它的实际效果｡
‫均方误差MSA｡
‫现在,
‫您可能已经了解了这一点, 并坚持了这一挑战, 但主平方误差是MSA, 是实际值和预测值之间误差平方的主要部分｡
‫现在我想让你们想想这个正方形会有什么作用｡
‫所以如果我们得到这些差值, 如果我们把这些值平方, 当然它们都是正的｡
‫但是, 它会对非常高的值产生什么影响呢？
‫比如说, 这个值是我们有一个误差4｡
‫这是16｡
‫那会有什么用呢？
‫因为它会被平方｡
‫如果我们有平方差会怎么样呢？
‫会很轰动的, 对吧？
‫所以记住主平方误差｡
‫当我们对差值进行平方时, 我们会放大较大的值｡
‫而主绝对误差则使一切保持在同一尺度上｡
‫平方, 当然, 平方误差｡
‫让我们来看看, 并在实践中说这一点｡
‫与sq的均方误差
‫学习的指标｡
‫导入均方误差｡
‫我们走吧
‫为什么？
‫弗雷德就是模特｡
‫预测｡
‫我们没必要这么做.
‫我们已经实例化了这些, 但我们还是要这样做｡
‫因为评估一个将预测值与真实值进行比较的模型, MSI等于均方误差｡
‫我们将把它与为什么测试和为什么Preds进行比较｡
‫让我们在这里得到MSI｡
‫我们得到了什么？
‫0. 253.
‫好的, 所以它小于主绝对误差｡
‫为什么呢？
‫好吧, 让我们, 让我们创建一个平方差列｡
‫我想让你好好想想我们为什么要这么做｡
‫那么我们该怎么做呢｡
‫我们会计算DF平方差的差｡
‫我们让差的平方等于np平方DF差, 然后我们来看看df点头｡
‫好吧, 我会的
‫因为我们在平方一个小的数, 我看到它们在那里变小了｡
‫好吧, 我会的
‫所以你需要记住,
‫当你求平方的时候, 你的数值是多少,
‫当你考虑不同的差异的时候, 如果你想要MSA在某个尺度上, 考虑一下你在这个误差函数或者这个评估函数中的数值｡
‫现在, 让我们再次用手计算一下｡
‫是这样｡
‫手工计算MSA的平方等于np的平方def, 我们将得到差值｡
‫列差平方不等于平均值｡
‫那看起来像什么？
‫0. 又是253｡
‫如果我们改变所有这些值的比例, 情况可能会有所不同｡
‫我只想强调一下有多乱｡
‫因此, 它的平方部分放大了非常高的值或差值｡
‫假设我们给予这个改成这个.
‫所以我们的差是4, 所以差的平方是16｡
‫请记住, 这些值的单位是数十万｡
‫所以, 所以我们有不同｡
‫我们的模型产生了一个4的ma差｡
‫所以四十万｡
‫那看起来像什么？
‫当我们计算MSA指标时, 我们将记录第一个索引｡
‫所以0, 即使它是20,046, 我们也会得到这个值, 然后我们会在平方差列中索引,
‫我们会把它改为16｡
‫哦, 我们现在得到的值是尝试在数据帧的切片副本上设置的值｡
‫没关系的｡
‫我们可以继续前进｡
‫我们可以暂时忽略这一警告｡
‫他们做了头部防护｡
‫我们要def｡
‫我们走吧｡
‫我们将创建一个新的定义｡
‫实际上, def大纪元等于def复制, 然后def大错误锁定｡
‫哎呀, 我们需要复制那里｡
‫然后我们得到了def大误差｡
‫真漂亮｡
‫所以我们得到了一个很大的误差｡
‫这是一个很大的错误｡
‫我们刚刚复制了原始数据帧｡
‫现在, 如果我们根据该值计算MSSA, 您认为这会产生什么影响？
‫这是原来的那个｡
‫现在我们来求这个平方差的平均值｡
‫因此, 我们希望计算误差较大的mssa｡
‫当然, 这是我们手动伪造的数据, 所以手动将其放入, 但这只是演示MSSA的情况｡
‫我们来定义差的平方, 然后得到这一列的平均值｡
‫哎呀, def大错误, 因为这是一个与大错误主要｡
‫你怎么了？
‫哦, 哇哦｡
‫即使我们引入了一个很大的误差, 它也不会有太大的变化｡
‫所以我们制造一些大的错误怎么样？
‫让我们去定义大错误, 我们得到我锁定｡
‫我明白了｡
‫我们想要, 因为我们还在处理小数字｡
‫有20个｡
‫这里有4000个样本
‫所以平均数就能计算出来｡
‫我们走吧｡
‫1到100等于20｡
‫只是为了更进一步｡
‫然后是df大纪元｡
‫这里有很多错别字｡
‫好了20 20 20
‫现在我们来看看逻辑错误｡
‫是的, 我知道
‫所以我们把它抽上去｡
‫好吧, 我知道了
‫这是人为夸大的数据｡
‫哦, 我们有分歧｡
‫我们搞砸了我们搞砸了这里的数据框架｡
‫不过没关系
‫这只是为了举例说明｡
‫在我们的例子中, 不同之处在于我们的模型实际上表现得相当不错｡
‫所以对于任何一个特定的样本来说, 差异都不会太大, 这是件好事.
‫这意味着我们的模型做得很好, 但与MSSA它将惩罚｡
‫因此, 如果我们基于MSI判断我们的模型, 这里有一个差异,
‫它比其余的和离群值大得多, 它将放大这个差异, 并真正推动这个数字上升,
‫因为我们的模型在4000个样本中表现相当好｡
‫平方误差实际上是一个很好的平均值, 低于NMA｡
‫但情况并非总是如此, 因为通常MSI的平方值高于MMA｡
‫作为合伙人, 我想再给你一些信息, 但不是说你已经听够了｡
‫主平方误差也有一个MSI, 它只是主平方误差的平方根,
‫但这将在本文档中进行介绍｡
‫指标和评分｡
‫如果我们查一下均方根误差, 你可以在这里找到它, 只要取均方根误差的平方根｡
‫最后, 我们来看看应该使用哪种回归矩阵, 因为我们已经看到了一些, 现在还有很多,
‫但这是你会遇到的三个主要的回归矩阵｡
‫因此, 我们的平方决定系数类似于准确度,
‫它能让你快速地了解你的模型可能做得有多好, 但它并不总是能告诉你, 你的模型在每个预测的误差方面有多准确｡
‫如果你的测试数据集的R平方值为1, 我会非常怀疑｡
‫看看这个｡
‫确保您已正确地进行了数据拆分｡
‫MA可以更好地指示每个模型预测的平均偏差程度｡
‫所以平均每个预测值都离目标值很远｡
‫它和你的目标值在同一个尺度上｡
‫当你因为MSI的计算方式而想比较MI或MSI时, 它会对预测值和实际值之间的差异进行平方｡
‫所以它放大了更大的差异｡
‫所以如果你想多关注我的话, 少1万美元比少5千美元糟糕两倍｡
‫所以这就是比例正确的时候｡
‫但是, 如果你的预测是10,000, 关闭是两倍以上的坏是5000关闭｡
‫所以如果你需要一个模型, 它需要非常接近这个值, 而它离得越远, 误差就越大｡
‫您可能想尝试减少MAR, 但请记住这些｡
‫请回头参考本幻灯片｡
‫请参考代码示例｡
‫请参阅有关如何评估模型的文档｡
‫你会经常遇到这种情况｡
‫一旦训练了模型, 您就需要对其进行评估｡
‫话虽如此, 我们继续吧｡
‫我们来看看另一种评估模型的方法｡
‫最后我们来看看得分参数｡