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R Squared in SKlearn - Intro to Machine Learning

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    现在 我们已经介绍了 R 平方 你可能会问
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    Katie 这些都很好 但我怎么获得这个信息呢?
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    你没有为我提供相关公式或任何类似的东西
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    我不会给你提供大的数学公式
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    我觉得这样很无趣 而且你可以自己查找公式
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    我想要为你演示如何通过 scikit-learn 获取这些信息
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    这是我们在构建净值预测算法时
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    在之前几个视频中看到的代码
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    现在 我填写了几行导入线性回归和
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    进行预测的代码
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    另外 我还把一些信息输出到屏幕上
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    你可能还记得
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    我已经向你介绍了其中两项内容
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    斜率和截距
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    我通过查看回归的系数和截距
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    获得了该信息
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    这是我在在线示例中发现的几行代码
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    但我向你保证过会回头介绍 也是现在正介绍的
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    就是输出的这个 R 平方分数
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    我们通过 reg.score 来访问该内容
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    这与我们在监督分类器中
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    计算准确性的方法有点类似
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    所以 我们要做的是传递年龄 (在本例中为特征)
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    输入和
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    净值 (输出) 也就是我们尝试预测的内容
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    由于回归已在这里拟合
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    它也就知道了它所认为的这两个量之间的关系
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    这就是计算 R 平方分数所需的所有信息
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    这时 我只需要将其输出
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    让我带你到这里 看看结果是怎样的
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    我具有与以前相同的输出
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    这可能看起来有些熟悉 这里我预测了自己的净值
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    我也得到了斜率和截距
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    但现在你已了解 R 平方分数的重要性
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    我的 R 平方分数大约为 0.86 这其实是一个非常高的分数
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    我的预测结果的表现 已经是能做到的最好的预测的85%了
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    我想说 86% 很接近 1
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    以数字方式在 R 平方之间转换
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    并说明它是否是良好的拟合有点像一门艺术
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    随着你与不同事情的接触
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    你将在一段时间后获得这方面的直观感受
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    我可以很肯定地说 0.857 是一个很好的 R 平方分数
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    我们在捕捉这些人的
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    年龄与净值的关系方面做得不错
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    我也见过更高的 r 平方分数
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    所以 可能还可以有其他变量 例如特征
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    如果我们能够整合其他特征中的信息
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    我们就能更好地预测一个人的净值
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    换句话说 如果我们能使用一个以上的特征
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    有时就能进一步提高 R 平方分数
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    另一方面 有时也会有一些非常复杂的问题
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    几乎无法获取如此高的 R 平方
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    所以 在有些情况下 比如在政治科学中
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    他们会尝试运行将预测国家是否会发生战争的回归
Title:
R Squared in SKlearn - Intro to Machine Learning
Description:

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Video Language:
English
Team:
Udacity
Project:
ud120 - Intro to Machine Learning
Duration:
02:47

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