Évaluer un modèle par des graphiques

Apprentissage supervisé en R : Régression

Nina Zumel and John Mount

Win-Vector LLC

Tracer la vérité terrain vs. les prédictions

Un bon ajustement du modèle

  • La droite x = y passe au centre des points
  • « ligne de prédiction parfaite »

Un mauvais ajustement du modèle

  • Les points sont tous d'un côté de la droite x = y
  • Erreurs systématiques
Apprentissage supervisé en R : Régression

Le nuage des résidus

Un bon ajustement du modèle

  • Résidu : résultat réel - prédiction
  • Bon ajustement : pas d'erreurs systématiques

Un mauvais ajustement du modèle

  • Erreurs systématiques
Apprentissage supervisé en R : Régression

La courbe de gain

Mesure la capacité du modèle à trier l'issue

  • axe des x : maisons triées par le modèle (décroissant)
  • axe des y : part cumulée des ventes de maisons

Courbe « magicien » : modèle parfait

Apprentissage supervisé en R : Régression

Lire la courbe de gain

GainCurvePlot(houseprices, "prediction", "price", "Home price model")
Apprentissage supervisé en R : Régression

Passons à la pratique !

Apprentissage supervisé en R : Régression

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