Chỉ số đánh giá cho cây hồi quy

Machine Learning với Mô hình Dựa trên Cây trong R

Sandro Raabe

Data Scientist

Đo lường hiệu năng như thế nào?

  • Bài toán phân loại: độ chính xác (ma trận nhầm lẫn)
  • Bài toán hồi quy: "đúng" là tương đối, không có nhị phân đúng/sai

$\Rightarrow$ Đo khoảng cách dự đoán so với giá trị thật

Machine Learning với Mô hình Dựa trên Cây trong R

Chỉ số phổ biến cho hồi quy

  • Sai số tuyệt đối trung bình (MAE)
  • Căn sai số bình phương trung bình (RMSE)

 

Trực giác về MAE:

biểu đồ độ lệch trung bình

 

 

 

 

 

MAE = độ dài trung bình của các thanh màu đỏ

Machine Learning với Mô hình Dựa trên Cây trong R

Công thức và trực giác

 

$$MAE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n\left| actual_i - predicted_i \right|$$

 

  • "Tổng độ lệch tuyệt đối chia cho số dự đoán"

$$\quad MSE = \quad \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n\left( actual_i - predicted_i \right)^2$$

  •                   "Sai số bình phương trung bình"
Machine Learning với Mô hình Dựa trên Cây trong R

Công thức và trực giác

 

$$MAE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n\left| actual_i - predicted_i \right|$$

 

  • "Tổng độ lệch tuyệt đối chia cho số dự đoán"

$$RMSE = \sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n\left( actual - predicted \right)^2}$$

  • "Căn bậc hai của sai số bình phương trung bình"
  • Lỗi lớn bị phạt nặng hơn
Machine Learning với Mô hình Dựa trên Cây trong R

Mã: tạo dự đoán

# parsnip và yardstick có trong tidymodels
library(tidymodels)

# Tạo dự đoán và thêm vào dữ liệu test
predictions <- predict(model, new_data = chocolate_test) %>%

  bind_cols(chocolate_test)

# A tibble: 358 x 7
   .pred final_grade review_date cocoa_percent company_location
   <dbl>       <dbl>       <int>         <dbl> <fct>           
 1  2.5         2.75        2013          0.7  France          
 2  3.64        3.25        2014          0.8  France          
 3  3.3         3.5         2012          0.7  France          
 4  3.25        3.5         2011          0.72 Fiji            
# ... with 354 more rows, and 2 more variables: bean_type <fct>, broad_bean_origin <fct>
Machine Learning với Mô hình Dựa trên Cây trong R

Mã: mae() và rmse()

# Đánh giá bằng mae()
mae(predictions,

    estimate = .pred,

    truth = final_grade)

# A tibble: 1 x 2
  .metric   .estimate
  <chr>         <dbl>
1 mae           0.363

# Đánh giá bằng rmse()
rmse(predictions,
     estimate = .pred,
     truth = final_grade)

# A tibble: 1 x 2
  .metric   .estimate
  <chr>         <dbl>
1 rmse          0.457
Machine Learning với Mô hình Dựa trên Cây trong R

Hãy đánh giá!

Machine Learning với Mô hình Dựa trên Cây trong R

Preparing Video For Download...