‫Chào mừng trở lại.
‫Trong video cuối cùng, chúng tôi đã kiểm tra lỗi trung bình tuyệt đối và chúng tôi thấy rằng nó tính toán sự khác biệt trung bình
‫hoặc chênh lệch tuyệt đối giữa các giá trị thực tế và các giá trị dự đoán.
‫Và tôi đã dừng lại với thử thách bắt bạn làm điều tương tự với sai số bình phương trung bình.
‫Bây giờ chúng ta hãy xem điều đó trong hành động.
‫Lỗi bình phương trung bình MSA.
‫Bây giờ bạn có thể đã xem xét điều này và tuân theo
‫thách thức, nhưng lỗi bình phương chính là MSA là bình phương chính của sai số giữa giá trị thực tế và giá trị dự đoán.
‫Bây giờ tôi muốn bạn suy nghĩ về những gì hình vuông này có thể làm được.
‫Vì vậy, nếu chúng ta nhận được sự khác biệt ở đây, nếu chúng ta bình phương các giá trị này, tất nhiên tất cả chúng đều sẽ dương.
‫Nhưng nó có thể làm gì với các giá trị khá cao?
‫Ví dụ, giả sử rằng đây là một giá trị của chúng tôi có sai số là bốn.
‫Đây là 16.
‫Điều đó có thể làm gì?
‫Bởi vì nó sẽ được bình phương.
‫Điều gì sẽ xảy ra ở đây nếu chúng ta có sự khác biệt bình phương?
‫Nó sẽ rất lớn, phải không?
‫Vì vậy, chỉ cần ghi nhớ điều đó với lỗi bình phương chính.
‫Khi chúng ta bình phương sự khác biệt, chúng ta sẽ khuếch đại các giá trị lớn hơn.
‫Trong khi lỗi tuyệt đối chính giữ mọi thứ trên cùng một quy mô.
‫Bình phương, tất nhiên, bình phương lỗi.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem xét và nói điều này trong thực tế.
‫Sai số trung bình bình phương từ sq.
‫Số liệu đã học.
‫Nhập lỗi bình phương trung bình.
‫Và đi thôi.
‫Tại sao?
‫Mô hình bằng của Fred.
‫Dự đoán.
‫Chúng tôi không cần phải làm điều này.
‫Chúng tôi đã có những khởi tạo này nhưng chúng tôi vẫn sẽ làm điều đó.
‫Bởi vì những gì đang đánh giá một mô hình so sánh các dự đoán với các giá trị trung thực cơ bản MSI bằng sai số trung
‫bình.
‫Chúng ta sẽ so sánh điều này với lý do tại sao kiểm tra và lý do tại sao Preds.
‫Hãy lấy MSI ở đây.
‫Chúng ta nhận được gì?
‫0. 253.
‫Được rồi, vì vậy nó ít hơn lỗi tuyệt đối chính.
‫Bây giờ tại sao có thể là?
‫Chúng ta hãy tạo một cột chênh lệch bình phương.
‫Tôi muốn bạn suy nghĩ về lý do tại sao chúng tôi làm điều này.
‫Vì vậy, làm thế nào chúng ta có thể làm điều này.
‫Chúng ta sẽ đi đến sự khác biệt khác nhau sẽ là về sự khác biệt bình phương DF của chúng ta.
‫Hãy làm cho sự khác biệt bình phương đó bằng sự khác biệt DF bình phương np và sau đó chúng ta hãy xem xét đầu chấm
‫df.
‫Được chứ.
‫Vì chúng ta đang bình phương những con số nhỏ mà tôi thấy chúng đang nhỏ hơn ở đó.
‫Được rồi.
‫Được chứ.
‫Vì vậy, đó chỉ là điều bạn sẽ phải ghi nhớ thang giá trị của bạn đang ở mức
‫nào khi bạn bình phương chúng và khi bạn đang nghĩ về những khác biệt khác nhau, đó là nếu bạn muốn MSA ở
‫một tỷ lệ nhất định, hãy nghĩ về các giá trị bạn đang đưa vào chức năng lỗi này hoặc chức năng đánh giá này.
‫Bây giờ, hãy một lần nữa tính toán điều này bằng tay.
‫Vì thế.
‫Tính toán MSA bằng tay bình phương bằng np độ lệch bình phương và chúng ta sẽ nhận được sự khác biệt.
‫Sự khác biệt cột bình phương không có nghĩa.
‫Điều đó giống như thế nào?
‫0. 253 nữa.
‫Bây giờ điều này có thể khác nếu chúng ta thay đổi quy mô của tất cả các giá trị này.
‫Và tôi chỉ muốn nhấn mạnh rằng nó lộn xộn như thế nào.
‫Vì vậy, phần bình phương của nó khuếch đại các giá trị hoặc sự khác biệt khá cao.
‫Vì vậy, giả sử chúng tôi thay đổi cái này thành chúng tôi sẽ đưa ra cái này.
‫Vì vậy, chúng tôi có một sự khác biệt là bốn và do đó sự khác biệt bình phương là 16.
‫Vì vậy, hãy nhớ rằng các giá trị này tính bằng hàng trăm nghìn.
‫Vì vậy, vì vậy chúng tôi đã có một sự khác biệt.
‫Mô hình của chúng tôi tạo ra sự khác biệt ma là bốn.
‫Vậy là 400.000.
‫Điều đó giống như thế nào?
‫Khi chúng tôi tính toán số liệu MSA, chúng tôi sẽ xác định tôi ghi lại chỉ số đầu tiên.
‫Vì vậy, không mặc dù đây là 20,046, chúng tôi sẽ nhận được giá trị đó và sau đó chúng tôi sẽ lập chỉ mục vào cột chênh lệch bình phương và chúng tôi
‫sẽ thay đổi giá trị đó thành 16.
‫Ồ, những gì chúng ta có nó bây giờ giá trị đang cố gắng được đặt trên một bản sao của một phần của khung dữ liệu.
‫Không sao đâu.
‫Chúng ta chỉ có thể tiếp tục.
‫Chúng ta có thể bỏ qua cảnh báo đó trong lúc này.
‫Họ đã thực hiện đầu def.
‫Chúng tôi muốn đánh bại.
‫Đi nào.
‫Chúng tôi sẽ tạo ra một trận đấu mới.
‫Trên thực tế def lớn kỷ nguyên bằng def sao chép và sau đó xác định lỗi lớn trên khóa.
‫Rất tiếc, chúng tôi cần sao chép ở đó.
‫Và sau đó chúng tôi gặp lỗi lớn def.
‫Xinh đẹp.
‫Vì vậy, sau đó chúng tôi đã có một lỗi lớn ở đó.
‫Đó là một lỗi lớn.
‫Chúng tôi vừa tạo một bản sao của khung dữ liệu ban đầu của chúng tôi.
‫Bây giờ bạn nghĩ điều này sẽ làm gì nếu chúng ta tính MSSA trên giá trị này?
‫Vì vậy, đây là một trong những ban đầu.
‫Bây giờ chúng ta hãy lấy giá trị trung bình của sự khác biệt bình phương này.
‫Vì vậy, chúng tôi muốn tính toán mssa với sai số lớn.
‫Tất nhiên, đây là chúng tôi đã làm giả dữ liệu này theo cách thủ công vì vậy hãy đưa nó vào theo cách thủ công nhưng nó chỉ là một minh chứng cho
‫những gì xảy ra với MSSA.
‫Vì vậy, chúng ta hãy đi xác định sự khác biệt bình phương và chúng ta sẽ lấy giá trị trung bình của cột này.
‫Rất tiếc, lỗi lớn def vì đó là lỗi chính có lỗi lớn.
‫Chuyện gì đã xảy ra với bạn?
‫Tuyệt vời.
‫Nó không thay đổi nhiều, mặc dù chúng tôi đã đưa ra một lỗi lớn.
‫Vì vậy, làm thế nào về việc chúng tôi tạo ra một vài lỗi lớn?
‫Hãy bắt lỗi lớn và chúng tôi nhận được tôi khóa.
‫Tôi thấy.
‫Chúng tôi muốn bởi vì chúng tôi vẫn đang đối phó với số lượng nhỏ.
‫Có 20.
‫Có 4000 mẫu ở đây.
‫Vì vậy, trung bình hoạt động nó ra.
‫Đi nào.
‫1 đến 100 bằng 20.
‫Chỉ để thực sự nâng cao điều này.
‫Và sau đó là kỷ nguyên lớn.
‫Nhận được rất nhiều lỗi chính tả ở đây.
‫Nào, 20, 20, 20.
‫Và bây giờ chúng ta hãy làm tương tự với các lỗi logic.
‫Ừ.
‫Vì vậy, chúng tôi bơm nó lên đó.
‫Đúng.
‫Đó là với dữ liệu bị thổi phồng giả tạo.
‫Ồ, và chúng ta có sự khác biệt ở đây.
‫Chúng tôi đã làm lộn xộn chúng tôi đã làm xáo trộn khung dữ liệu ở đây.
‫Nhưng nó ổn.
‫Đây chỉ là cho các mục đích ví dụ.
‫Trong trường hợp của chúng tôi, sự khác biệt là mô hình của chúng tôi thực sự hoạt động khá tốt.
‫Vì vậy, sự khác biệt không quá lớn đối với bất kỳ mẫu cụ thể nào, đó là một điều tốt.
‫Nó có nghĩa là mô hình của chúng tôi đang hoạt động khá tốt, nhưng với MSSA, nó sẽ bị phạt.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi đánh giá mô hình của mình dựa trên MSI và nó có sự khác biệt ở đây, lớn hơn nhiều
‫so với phần còn lại và ngoại lệ, thì nó sẽ khuếch đại điều đó và thực sự đẩy con số này lên vì mô hình của
‫chúng tôi thực sự đã hoạt động khá tốt trên 4000 mẫu.
‫Sai số bình phương thực sự tự lấy trung bình ra một giá trị khá tốt thấp hơn NMA.
‫Bây giờ điều đó không phải lúc nào cũng vậy vì nói chung MSI vì giá trị bình phương cao
‫hơn MMA.
‫Và với tư cách là một đối tác, tôi chỉ muốn cung cấp thêm một số thông tin cho bạn, nhưng không phải là bạn đã có đủ.
‫Lỗi bình phương chính cũng có MSI, đây chỉ là căn bậc hai của lỗi bình phương chính, nhưng điều đó
‫sẽ được đề cập trong tài liệu này ở đây.
‫Chỉ số và tính điểm.
‫Nếu chúng ta tra cứu lỗi bình phương căn bậc hai, bạn có thể tìm thấy nó ở đó chỉ cần lấy căn bậc hai của sai số bình
‫phương trung bình.
‫Và cuối cùng, hãy kết thúc việc bạn nên sử dụng ma trận hồi quy nào vì chúng ta đã thấy một số ma trận hiện có rất nhiều thứ khác,
‫nhưng đây là ba trong số những ma trận chính mà bạn sẽ xem qua.
‫Vì vậy, hệ số xác định bình phương của chúng tôi tương tự như độ chính xác, cung cấp cho bạn dấu hiệu nhanh chóng về
‫mức độ hoạt động của mô hình, nhưng không phải lúc nào nó cũng cho bạn biết chính xác mức độ sai của mô
‫hình về mức độ sai lệch của mỗi dự đoán.
‫Nếu bạn có giá trị bình phương R của một giá trị trong tập dữ liệu thử nghiệm của mình, tôi sẽ rất nghi ngờ.
‫Vì vậy, hãy kiểm tra điều đó.
‫Đảm bảo rằng bạn đã thực hiện phân chia dữ liệu một cách chính xác.
‫MA cung cấp một dấu hiệu tốt hơn về mức độ trung bình của mỗi dự đoán mô hình của bạn.
‫Vì vậy, trung bình mỗi dự đoán nằm cách xa giá trị mục tiêu.
‫Nó có cùng thang điểm với các giá trị mục tiêu của bạn.
‫Và khi bạn muốn so sánh MI hoặc MSI vì cách tính toán MSI, nó sẽ bình phương sự khác biệt giữa giá
‫trị dự đoán và giá trị thực tế.
‫Vì vậy, nó khuếch đại sự khác biệt lớn hơn.
‫Vì vậy, nếu bạn muốn chú ý đến tôi hơn khi được giảm giá 10.000 đô la sẽ tệ hơn gấp đôi so với giảm giá 5.000 đô la.
‫Vì vậy, đó là khi thang đo chính xác.
‫Nhưng nếu dự đoán của bạn là 10.000, giảm giá còn tệ hơn gấp đôi so với giảm 5.000.
‫Vì vậy, nếu bạn cần một mô hình cần thực sự gần với giá trị và nó càng xa
‫giá trị, lỗi càng nặng.
‫Bạn có thể muốn thử và giảm MAR, nhưng hãy ghi nhớ những điều này.
‫Tham khảo lại trang trình bày này.
‫Tham khảo lại các ví dụ mã.
‫Tham khảo lại tài liệu về cách đánh giá một mô hình.
‫Bạn sẽ gặp điều này khá thường xuyên.
‫Ngay sau khi bạn đào tạo một mô hình, bạn sẽ muốn đánh giá nó.
‫Vì vậy, với những gì đã được nói, chúng ta hãy tiếp tục.
‫Chúng tôi sẽ kiểm tra một cách đánh giá mô hình khác.
‫Cuối cùng chúng ta sẽ xem xét thông số tính điểm.