‫ยินดีต้อนรับกลับ.
‫ในวิดีโอที่แล้ว เราได้ตรวจสอบค่าเฉลี่ยข้อผิดพลาดสัมบูรณ์ และเห็นว่าคำนวณความแตกต่างเฉลี่ยหรือความแตกต่างสัมบูรณ์ระหว่างค่าจริงและค่าที่คาดการณ์ไว้
‫และฉันก็เลิกกับความท้าทายในการให้คุณทำแบบเดียวกันกับค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย
‫ทีนี้มาดูกันว่าในการดำเนินการ
‫ค่าเฉลี่ยข้อผิดพลาดกำลังสอง MSA
‫ตอนนี้ คุณอาจได้ตรวจสอบสิ่งนี้แล้วและปฏิบัติตามความท้าทาย
‫แต่ข้อผิดพลาดกำลังสองหลักคือ MSA เป็นกำลังสองหลักของข้อผิดพลาดระหว่างค่าจริงและค่าที่คาดการณ์ไว้
‫ตอนนี้ผมอยากให้คุณคิดว่าจตุรัสนี้จะทำอะไรได้บ้าง
‫ถ้าเราได้ผลต่างตรงนี้, ถ้าเรายกกำลังสองค่าเหล่านี้, แน่นอน พวกมันจะเป็นบวกทั้งหมด
‫แต่สิ่งที่อาจทำกับค่าที่ค่อนข้างสูง?
‫สมมุติว่านี่คือค่าที่เรามีค่าคลาดเคลื่อนเป็นสี่
‫นี่คือ 16
‫มันทำอะไรได้บ้าง?
‫เพราะมันจะเป็นกำลังสอง
‫จะเกิดอะไรขึ้นที่นี่ถ้าเรามีความแตกต่างยกกำลังสอง?
‫มันจะใหญ่มากใช่มั้ย?
‫จำไว้เสมอว่าค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองหลัก
‫เมื่อเรายกกำลังสองส่วนต่าง เราจะขยายค่าที่มากกว่า
‫ในขณะที่ข้อผิดพลาดแบบสัมบูรณ์หลักทำให้ทุกอย่างอยู่ในระดับเดียวกัน
‫แน่นอนว่ากำลังสองกำลังสองข้อผิดพลาด
‫ลองมาดูและพูดสิ่งนี้ในทางปฏิบัติกัน
‫ค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนกำลังสองจาก sq.
‫เมตริกที่เรียนรู้
‫ค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนกำลังสองของการนำเข้า
‫และไปกันเถอะ
‫ทำไม
‫Fred's เท่ากับโมเดล
‫ทำนาย.
‫เราไม่ต้องทำสิ่งนี้
‫เราได้ยกตัวอย่างเหล่านี้แล้ว แต่เราจะทำมันต่อไป
‫เพราะสิ่งที่กำลังประเมินแบบจำลองเปรียบเทียบการทำนายกับค่าความจริงพื้นฐาน MSI เท่ากับค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย
‫เราจะเปรียบเทียบสิ่งนี้กับเหตุผลในการทดสอบและทำไม Preds
‫มาเอา MSI ที่นี่กัน
‫เราจะได้อะไร?
‫0. 253.
‫โอเค มันน้อยกว่าข้อผิดพลาดสัมบูรณ์หลัก
‫ตอนนี้ทำไมอาจเป็น?
‫เรามาสร้างคอลัมน์ผลต่างกำลังสองกัน
‫อยากให้ลองคิดดูว่าทำไมเราถึงทำแบบนี้
‫แล้วเราจะทำสิ่งนี้ได้อย่างไร
‫เราจะแยกความแตกต่างที่อยู่บนความแตกต่างกำลังสอง DF ของเรา
‫ลองทำให้ผลต่างกำลังสองนั้นเท่ากับผลต่าง np กำลังสอง DF แล้วลองดูที่หัวจุด
‫df
‫ตกลง.
‫เพราะเรากำลังยกกำลังสองจำนวนน้อย โดยที่ผมเห็นว่ามันเล็กลงตรงนี้
‫ไม่เป็นไร.
‫ตกลง.
‫นั่นเป็นเพียงบางอย่างที่คุณต้องคำนึงว่าค่านิยมของคุณอยู่ในมาตราส่วนใดเมื่อคุณกำลังยกกำลังสอง
‫และเมื่อคุณคิดถึงความแตกต่างที่แตกต่างกันคือ หากคุณต้องการให้ MSA อยู่ในระดับใด ให้คิดถึงค่า
‫คุณกำลังใส่ฟังก์ชันข้อผิดพลาดนี้หรือฟังก์ชันการประเมินนี้
‫ทีนี้ลองคำนวณด้วยมืออีกครั้ง
‫ดังนั้น.
‫คำนวณ MSA ด้วยมือกำลังสองเท่ากับ np square def แล้วเราจะได้ผลต่าง
‫ความแตกต่างของคอลัมน์กำลังสองไม่ได้หมายความว่า
‫มันมีลักษณะอย่างไร?
‫0. 253 อีกแล้ว
‫ทีนี้ มันอาจจะแตกต่างออกไปถ้าเราต้องเปลี่ยนมาตราส่วนของค่าเหล่านี้ทั้งหมด
‫และฉันแค่อยากจะเน้นว่ายุ่งแค่ไหน
‫ดังนั้นส่วนที่ยกกำลังสองจึงขยายค่าหรือส่วนต่างที่ค่อนข้างสูง
‫สมมุติว่าเราเปลี่ยนอันนี้เป็นให้นี่
‫เราจึงมีผลต่างสี่ และผลต่างกำลังสองคือ 16
‫ดังนั้น จำไว้ว่าค่าเหล่านี้มีเป็นแสน
‫ดังนั้นเราจึงมีความแตกต่าง
‫โมเดลของเราสร้างความแตกต่างสี่ประการ
‫ดังนั้น 400,000.
‫มันมีลักษณะอย่างไร?
‫เมื่อเราคำนวณเมตริก MSA เราจะเริ่มบันทึกดัชนีแรก
‫ดังนั้นศูนย์ แม้ว่านี่คือ 20,046 เราก็จะได้ค่านั้น จากนั้นเราจะจัดทำดัชนีในคอลัมน์ผลต่างกำลังสอง
‫และเราจะเปลี่ยนเป็น 16
‫โอ้ สิ่งที่เราได้มาตอนนี้ ค่ากำลังพยายามตั้งค่าบนสำเนาของสไลซ์ของดาต้าเฟรม
‫ไม่เป็นไร.
‫เราสามารถไปข้างหน้าได้
‫เราสามารถเพิกเฉยต่อคำเตือนนั้นได้ในขณะนี้
‫พวกเขาทำเฮดเดฟแล้ว
‫เราต้องการเดฟ
‫ไปกันเถอะ.
‫เราจะสร้าง def ใหม่
‫อันที่จริง def large era เท่ากับ def copy แล้วก็ def large error ในการล็อค
‫อ๊ะ เราจำเป็นต้องคัดลอกที่นั่น
‫แล้วเราได้รับข้อผิดพลาด def ขนาดใหญ่
‫สวยงาม.
‫ดังนั้นเราจึงพบข้อผิดพลาดขนาดใหญ่ที่นั่น
‫มันเป็นข้อผิดพลาด def ขนาดใหญ่
‫เราเพิ่งทำสำเนาของ dataframe ดั้งเดิมของเรา
‫คุณคิดว่าสิ่งนี้จะทำอย่างไรถ้าเราคำนวณ MSSA จากค่านี้
‫ดังนั้นนี่คือต้นฉบับ
‫ลองหาค่าเฉลี่ยของผลต่างกำลังสองนี้กัน
‫ดังนั้นเราจึงต้องการคำนวณ mssa ที่มีข้อผิดพลาดมาก
‫แน่นอนว่านี่คือเราได้ปลอมแปลงข้อมูลนี้ด้วยตนเอง ดังนั้นให้ใส่ข้อมูลนี้ด้วยตนเอง แต่เป็นเพียงการสาธิตว่าเกิดอะไรขึ้นกับ
‫MSSA
‫ลองไปที่ความแตกต่างกำลังสองแล้วเราจะได้ค่าเฉลี่ยของคอลัมน์นี้
‫อ๊ะ def ข้อผิดพลาดขนาดใหญ่เพราะนั่นเป็นข้อผิดพลาดหลักขนาดใหญ่
‫เกิดอะไรขึ้นกับคุณ?
‫โอ้ว้าว.
‫มันไม่ได้เปลี่ยนแปลงอะไรมากแม้ว่าเราจะทำให้เกิดข้อผิดพลาดครั้งใหญ่
‫แล้วเราจะสร้างข้อผิดพลาดขนาดใหญ่สองสามข้อได้อย่างไร
‫ไปกัน def ข้อผิดพลาดขนาดใหญ่และเราได้รับการล็อค
‫เข้าใจแล้ว.
‫เราต้องการเพราะเรายังคงจัดการกับจำนวนน้อย
‫มี 20.
‫มี 4,000 ตัวอย่างที่นี่
‫ดังนั้นค่าเฉลี่ยจึงได้ผล
‫ไปกันเถอะ.
‫1 ถึง 100 เท่ากับ 20
‫เพียงเพื่อก้าวขึ้นนี้จริงๆ
‫แล้วเดฟยุคใหญ่
‫พิมพ์ผิดเยอะมากที่นี่
‫เอาล่ะ 20, 20, 20
‫ทีนี้มาดูข้อผิดพลาดทางตรรกะกัน
‫ใช่.
‫ดังนั้นเราจึงปั๊มขึ้นที่นั่น
‫ถูกต้อง.
‫นั่นคือข้อมูลที่เกินจริง
‫โอ้และเรามีความแตกต่างที่นี่
‫เราทำผิดพลาด เราทำให้กรอบข้อมูลเสียหายที่นี่
‫แต่ไม่เป็นไร
‫นี่เป็นเพียงเพื่อเป็นตัวอย่าง
‫ในกรณีของเรา ความแตกต่างคือโมเดลของเราทำงานได้ดีจริงๆ
‫ดังนั้นความแตกต่างจึงไม่มากเกินไปสำหรับกลุ่มตัวอย่างแต่ละกลุ่ม ซึ่งเป็นสิ่งที่ดี
‫หมายความว่าแบบจำลองของเราทำได้ดีทีเดียว แต่สำหรับ MSSA จะต้องได้รับโทษ
‫ดังนั้นหากเราตัดสินโมเดลของเราตาม MSI และมีความแตกต่างที่นี่ ซึ่งมากกว่าส่วนที่เหลือและค่าผิดปกติมาก
‫มันจะขยายจำนวนนั้นและเพิ่มจำนวนนี้ขึ้นจริง ๆ เพราะโมเดลของเราทำได้ค่อนข้างดีในตัวอย่าง
‫4,000 ตัวอย่าง
‫ค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองนั้นเฉลี่ยตัวมันเองออกมาค่อนข้างดีซึ่งต่ำกว่า NMA
‫มันไม่ได้เป็นเช่นนั้นเสมอไปเพราะโดยทั่วไปแล้ว MSI เนื่องจากค่ากำลังสองสูงกว่า
‫MMA
‫และในฐานะหุ้นส่วน ฉันแค่อยากจะบอกข้อมูลให้คุณมากกว่านี้แต่ไม่ใช่ว่าคุณมีเพียงพอ
‫ข้อผิดพลาดกำลังสองหลักยังมี MSI ซึ่งเป็นเพียงรากที่สองของข้อผิดพลาดกำลังสองหลัก
‫แต่จะกล่าวถึงในเอกสารนี้ที่นี่
‫ตัวชี้วัดและการให้คะแนน
‫หากเราค้นหาค่าคลาดเคลื่อนของค่าเฉลี่ยรูท คุณจะพบว่ามันก็แค่หาค่าสแควร์รูทของค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย
‫และสุดท้าย มาจบกันว่าคุณควรใช้เมทริกซ์การถดถอยแบบใด เพราะเราได้เห็นมาแล้วสองสามราย ยังมีอีกมาก
‫แต่นี่คือสามเมตริกหลักที่คุณจะเจอ
‫ดังนั้นสัมประสิทธิ์การกำหนดกำลังสองของเราจึงคล้ายกับความแม่นยำ ช่วยให้คุณบ่งชี้ได้อย่างรวดเร็วว่าแบบจำลองของคุณอาจทำงานได้ดีเพียงใด
‫แต่ก็ไม่ได้บอกคุณอย่างแน่ชัดว่าแบบจำลองของคุณผิดพลาดเพียงใดในแง่ของการทำนายแต่ละครั้ง
‫หากคุณมีค่า R กำลังสองเป็นค่าหนึ่งในชุดข้อมูลทดสอบของคุณ ฉันคงจะสงสัยมาก
‫ดังนั้นตรวจสอบออก
‫ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้แยกข้อมูลอย่างถูกต้อง
‫MA ให้ข้อบ่งชี้ที่ดีกว่าว่าการคาดการณ์แต่ละแบบจำลองของคุณมีค่าเฉลี่ยอยู่ไกลแค่ไหน
‫ดังนั้นการคาดคะเนโดยเฉลี่ยแต่ละครั้งจึงห่างไกลจากค่าเป้าหมายมาก
‫อยู่ในระดับเดียวกับค่าเป้าหมายของคุณ
‫และเมื่อคุณต้องการเปรียบเทียบ MI หรือ MSI เนื่องจากวิธีคำนวณ MSI ก็จะยกกำลังสองความแตกต่างระหว่างค่าที่คาดการณ์ไว้และค่าจริง
‫ดังนั้นมันจึงขยายความแตกต่างที่ใหญ่ขึ้น
‫ดังนั้น หากคุณต้องการให้ความสำคัญกับฉันมากขึ้นเมื่อส่วนลด $10,000 นั้นแย่กว่าการได้ส่วนลด $5,000 ถึงสองเท่า
‫นั่นคือเมื่อมาตราส่วนถูกต้อง
‫แต่ถ้าการคาดการณ์ของคุณเท่ากับ 10,000 ส่วนลดจะแย่กว่าสองเท่าของส่วนลด 5,000
‫ดังนั้น หากคุณต้องการโมเดลที่ต้องการให้ใกล้เคียงกับมูลค่าจริง ๆ และยิ่งห่างไกลออกไป ข้อผิดพลาดก็ยิ่งแย่ลงเท่านั้น
‫คุณอาจต้องการลองลด MAR แต่จำไว้เสมอ
‫กลับไปที่สไลด์นี้
‫กลับไปที่ตัวอย่างโค้ด
‫อ้างถึงเอกสารเกี่ยวกับวิธีการประเมินแบบจำลอง
‫คุณจะพบสิ่งนี้ค่อนข้างบ่อย
‫ทันทีที่คุณฝึกแบบจำลอง คุณจะต้องการประเมินมัน
‫พูดอย่างนี้แล้ว ไปกันต่อเลย
‫เราจะไปดูวิธีอื่นในการประเมินแบบจำลอง
‫ในที่สุดเราจะดูพารามิเตอร์การให้คะแนน