Évaluer un modèle graphiquement

Apprentissage supervisé en R : régression

Nina Zumel and John Mount

Win-Vector LLC

Tracer la vérité terrain vs les prédictions

Un modèle bien ajusté

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

Un modèle mal ajusté

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

Le diagramme des résiduels

Un modèle bien ajusté

  • Résiduel : résultat réel − prédiction
  • Bon ajustement : pas d'erreurs systématiques

Un modèle mal ajusté

  • Erreurs systématiques
Apprentissage supervisé en R : régression

La courbe de gain

Mesure la capacité du modèle à ordonner le résultat

  • axe x : maisons classées par le modèle (décroissant)
  • axe y : fraction cumulée des ventes totales

Courbe « sorcière » : modèle parfait

Apprentissage supervisé en R : régression

Lire la courbe de gain

GainCurvePlot(houseprices, "prediction", "price", "Home price model")
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Passons à la pratique !

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