‫Tekrar hoş geldiniz.
‫Son videoda ortalama mutlak hatayı kontrol ettik ve gerçek değerler ile tahmin edilen değerler arasındaki
‫ortalama farkı veya mutlak farkı hesapladığını gördük.
‫Ve aynı şeyi ortalama karesel hata için de yapmanızı sağlayarak meydan okumayı bıraktım.
‫Şimdi bunu iş başında görelim.
‫Ortalama karesel hata MSA.
‫Şimdi bunu zaten incelemiş ve meydan okumaya bağlı kalmış olabilirsiniz,
‫ancak ana karesel hata MSA, gerçek ve tahmin edilen değerler arasındaki hataların karesinin ana değeridir.
‫Şimdi bu meydanın ne işe yarayabileceğini düşünmenizi istiyorum.
‫Dolayısıyla, buradaki farkları alırsak, bu değerlerin karesini alırsak, elbette hepsi pozitif olacaktır.
‫Ancak oldukça yüksek olan değerlere ne yapabilir?
‫Diyelim ki bu değer dörtlük bir hataydı.
‫Bu 16 yaşındaydı.
‫Bu ne işe yarayabilir?
‫Çünkü kare olacak.
‫Farkların karesini alsaydık burada ne olacaktı?
‫Çok büyük olacak, değil mi?
‫Bu yüzden ana karesel hatayı aklınızda bulundurun.
‫Farkların karesini aldığımızda, daha büyük olan değerleri yükselteceğiz.
‫Oysa ana mutlak hata her şeyi aynı ölçekte tutar.
‫Karesi, tabii ki, hatanın karesidir.
‫Şimdi bir bakalım ve bunu pratikte söyleyelim.
‫Sq'dan ortalama karesel hata.
‫Öğrenilen Metrikler.
‫Ortalama karesel hatayı içe aktar.
‫Ve gidelim.
‫Neden?
‫Fred'in eşitler modeli.
‫Tahmin et.
‫Bunu yapmak zorunda değiliz.
‫Bunları zaten örneklemiştik ama yine de yapacağız.
‫Çünkü bir modeli değerlendiren şey, tahminleri temel gerçek değerleriyle karşılaştırmaktır MSI, ortalama karesel hataya eşittir.
‫Bunu neden test ve neden Preds ile karşılaştıracağız.
‫MSI'ı buraya getirelim.
‫Elimizde ne var?
‫0. 253.
‫Tamam, yani ana mutlak hatadan daha az.
‫Peki bu neden olabilir?
‫Peki, hadi bir karesel farklar sütunu oluşturalım.
‫Bunu neden yaptığımızı düşünmenizi istiyorum.
‫Peki bunu nasıl yapabiliriz?
‫DF kare farklarımızda olacak olan fark farklarına gideceğiz.
‫Bu karesel farkları np karesel DF farklarına eşit yapalım ve sonra df nokta kafasına bir göz atalım.
‫Tamam.
‫Yani küçük sayıları karelediğimiz için orada küçüldüklerini görüyorum.
‫Tamam.
‫Dolayısıyla, karelerini alırken ve farklı farklılıklar hakkında düşünürken değerlerinizin
‫hangi ölçekte olduğunu aklınızda tutmanız gereken bir şey, MSA'nın belirli bir ölçekte olmasını istiyorsanız,
‫bu hata fonksiyonuna veya bu değerlendirme fonksiyonuna koyduğunuz değerleri düşünün.
‫Şimdi bunu tekrar elle hesaplayalım.
‫Evet.
‫MSA'yı el karesi eşittir np kare def ile hesaplayın ve farkları alacağız.
‫Sütun farklarının karesi bir anlam ifade etmez.
‫Bu neye benziyor?
‫0. Tekrar 253.
‫Şimdi, tüm bu değerlerin ölçeğini değiştirirsek bu farklı olabilir.
‫Ve ne kadar dağınık olduğunu vurgulamak istiyorum.
‫Dolayısıyla, kareli kısmı oldukça yüksek değerleri veya farklılıkları güçlendirir.
‫Diyelim ki bunu şunu vereceğiz olarak değiştirdik.
‫Yani dörtlük bir farkımız vardı ve böylece karesel fark 16 oldu.
‫Bu yüzden bu değerlerin yüz binlerle ifade edildiğini unutmayın.
‫Bu yüzden aramızda bir fark vardı.
‫Modelimiz dört ma fark üretmiştir.
‫Yani 400,000.
‫Bu neye benziyor?
‫MSA metriğini hesapladığımızda, ilk endeksi günlüğe kaydedeceğiz.
‫Bu 20.046 olsa bile sıfırdır, bu değeri alacağız ve sonra karesel farklar sütununa indeksleyeceğiz ve bunu
‫16 olarak değiştireceğiz.
‫Oh, şimdi elimizde ne var değer bir veri çerçevesinin bir diliminin kopyasına ayarlanmaya çalışıyor.
‫Sorun değil.
‫Devam edebiliriz.
‫Bu uyarıyı şimdilik görmezden gelebiliriz.
‫Kafa savunması yaptılar.
‫Savunma istiyoruz.
‫Hadi gidelim.
‫Yeni bir def oluşturacağız.
‫Aslında def large era eşittir def copy ve ardından def large error on lock.
‫Oops, orayı kopyalamamız gerekiyor.
‫Ve sonra büyük bir hata aldık.
‫Çok güzel.
‫O zaman orada büyük bir hata var.
‫Bu büyük bir hata.
‫Orijinal veri çerçevemizin bir kopyasını oluşturduk.
‫Şimdi bu değer üzerinden MSSA'yı hesaplarsak bunun ne yapacağını düşünüyorsunuz?
‫Yani bu orijinal olan.
‫Şimdi bu karesel farkların ortalamasını alalım.
‫Bu yüzden mssa'yı büyük bir hata ile hesaplamak istiyoruz.
‫Tabii ki bu verileri manuel olarak değiştirdik, bu yüzden manuel olarak koyduk ama bu sadece MSSA'da ne olduğunu
‫gösteriyor.
‫O halde karesel farkları tanımlayalım ve bu sütunun ortalamasını alalım.
‫Oops, def large error çünkü ana hatası büyük olan bu.
‫Ne oldu sana böyle?
‫Vay canına.
‫Büyük bir hata yapmış olmamıza rağmen çok fazla değişmiyor.
‫Peki birkaç büyük hata yaratmaya ne dersiniz?
‫Def büyük hataya gidelim ve kilitlenelim.
‫Anlıyorum.
‫İstiyoruz çünkü hala küçük sayılarla uğraşıyoruz.
‫20 tane var.
‫Burada 4000 örnek var.
‫Yani ortalama bunu çözer.
‫Hadi gidelim.
‫1'den 100'e eşittir 20.
‫Bunu gerçekten hızlandırmak için.
‫Ve sonra df büyük dönem.
‫Burada bir sürü yazım hatası var.
‫İşte oldu, 20, 20, 20.
‫Şimdi de aynı şeyi mantık hatalarıyla yapalım.
‫Evet.
‫O yüzden oraya pompalıyoruz.
‫Doğru.
‫Bu, yapay olarak şişirilmiş verilerle yapılmıştır.
‫Burada da farklılıklarımız var.
‫Buradaki veri çerçevesini karıştırdık.
‫Ama sorun değil.
‫Bu sadece örnek amaçlıdır.
‫Bizim durumumuzda fark, modelimizin aslında oldukça iyi performans göstermesidir.
‫Dolayısıyla, herhangi bir örnek için farklılıklar çok büyük değildir, ki bu da iyi bir şeydir.
‫Bu, modelimizin oldukça iyi iş çıkardığı, ancak MSSA ile cezalandırılacağı anlamına geliyor.
‫Dolayısıyla, modelimizi MSI'a göre değerlendiriyor olsaydık ve burada diğerlerinden ve aykırı değerden
‫çok daha büyük bir fark olsaydı, bunu artıracak ve bu sayıyı gerçekten yükseltecektir çünkü modelimiz aslında 4000
‫örnekte oldukça iyi performans göstermiştir.
‫Karesel hata aslında kendini NMA'dan oldukça düşük bir değere ortalamaktadır.
‫Bu her zaman böyle değildir çünkü genellikle MSI, karesel değer nedeniyle MMA'dan daha
‫yüksektir.
‫Ve bir ortak olarak size biraz daha bilgi vermek istiyorum, ama yeterince bilgi aldığınızdan değil.
‫Ana karesel hatanın bir de MSI değeri vardır, bu da ana karesel hatanın kareköküdür, ancak
‫bu konu buradaki belgelerde ele alınacaktır.
‫Metrikler ve puanlama.
‫Ortalama karesel hatanın köküne bakarsak, bunu sadece ortalama karesel hatanın karekökünü alarak bulabilirsiniz.
‫Ve son olarak, hangi regresyon matrisini kullanmanız gerektiğini bitirelim çünkü birkaç tane gördük, şimdi çok daha fazlası
‫var, ancak bunlar karşılaşacağınız ana matrislerden üçü.
‫Dolayısıyla, karesel belirleme katsayımız doğruluğa benzer, modelinizin ne kadar iyi performans gösterebileceğine
‫dair hızlı bir gösterge verir, ancak her tahminin ne kadar uzak olduğu açısından modelinizin tam olarak ne kadar
‫yanlış olduğunu size her zaman söylemez.
‫Test veri setinizde R kare değeriniz birse, çok şüpheci olurdum.
‫Şuna bir bak.
‫Veri bölmelerini doğru yaptığınızdan emin olun.
‫MA, model tahminlerinizin her birinin ortalama olarak ne kadar uzakta olduğuna dair daha iyi bir gösterge verir.
‫Yani her tahmin ortalama olarak hedef değerden bu kadar uzaktır.
‫Hedef değerlerinizle aynı ölçektedir.
‫Ve MSI'ın hesaplanma şekli nedeniyle MI veya MSI'ı karşılaştırmak istediğinizde, tahmin edilen değerler ile gerçek
‫değerler arasındaki farkları kareler.
‫Yani daha büyük farklılıkları büyütür.
‫Bu nedenle, 10.000 $ eksik olmanın 5.000 $ eksik olmaktan iki kat daha kötü olduğu durumlarda bana daha fazla dikkat etmek istiyorsanız.
‫İşte o zaman ölçek doğru olur.
‫Ancak tahmininiz 10.000 ise, 5000'den fazla yanılmak iki kattan daha kötüdür.
‫Dolayısıyla, değere gerçekten yakın olması gereken bir modele ihtiyacınız varsa ve ne kadar uzaklaşırsa
‫hata o kadar kötü olur.
‫MAR'ı azaltmayı denemek isteyebilirsiniz, ancak bunları aklınızda bulundurun.
‫Bu slayta geri dönün.
‫Kod örneklerine geri dönün.
‫Bir modelin nasıl değerlendirileceğine ilişkin belgelere geri dönün.
‫Buna oldukça sık rastlayacaksınız.
‫Bir modeli eğitir eğitmez, onu değerlendirmek isteyeceksiniz.
‫Bunu söyledikten sonra, devam edelim.
‫Modelleri değerlendirmenin başka bir yolunu kontrol edeceğiz.
‫Son olarak puanlama parametresine bakacağız.