1
00:00:00,000 --> 00:00:04,298
[NHẠC]

2
00:00:04,298 --> 00:00:07,320
Hãy sử dụng mô hình.

3
00:00:08,430 --> 00:00:15,960
Tiếp theo chúng ta huấn luyện mô hình quy hồi tuyến tính, hãy đánh giá nó.

4
00:00:15,960 --> 00:00:20,834
Cái chúng ta sẽ làm tiếp theo là

5
00:00:20,834 --> 00:00:25,540
#Evaluate the simple model.

6
00:00:25,540 --> 00:00:26,680
Đánh giá nó như thế nào?

7
00:00:26,680 --> 00:00:28,900
Chúng ta sẽ nhìn vào dữ liệu kiểm tra.

8
00:00:28,900 --> 00:00:32,411
Hãy nhớ chúng ta đã có dữ liệu thử nghiệm phân chia.

9
00:00:32,411 --> 00:00:34,980
Hãy hiểu dữ liệu thử nghiệm một chút.

10
00:00:34,980 --> 00:00:37,380
Ví dụ, hãy xuất.

11
00:00:38,940 --> 00:00:43,090
Với dữ liệu thử nghiệm,

12
00:00:43,090 --> 00:00:47,210
cột giá, giá trung bình là gì?

13
00:00:47,210 --> 00:00:48,330
Giá có nghĩa là gì?

14
00:00:50,050 --> 00:00:53,230
Điều này tính toán giá trung bình cho

15
00:00:53,230 --> 00:00:56,790
dữ liệu thử nghiệm, dữ liệu từ Seattle là 543,000 đô.

16
00:00:56,790 --> 00:01:03,230
Đó là giá nhà trung bình, nó khá đắt.

17
00:01:03,230 --> 00:01:06,760
Bây giờ chúng ta xây dựng mô hình feet vuông và

18
00:01:06,760 --> 00:01:11,080
cái chúng ta muốn làm là đánh giá nó trên dữ liệu thử nghiệm này.

19
00:01:11,080 --> 00:01:16,080
Chúng ta sẽ lấy sqft_model

20
00:01:16,080 --> 00:01:21,150
mà chúng ta đã xây dựng và chúng ta sẽ gọi là chức năng đánh giá.

21
00:01:21,150 --> 00:01:25,910
Cái này có thể lấy tập dữ liệu thử nghiệm và xuất ra hoặc

22
00:01:25,910 --> 00:01:30,400
quay lại một số thống kê về cách nó hoạt động tốt như thế nào.

23
00:01:32,370 --> 00:01:34,310
Hãy thực hiện điều đó.

24
00:01:36,140 --> 00:01:40,240
Tôi sẽ nhập, xuất ở đầu

25
00:01:40,240 --> 00:01:42,860
bởi vì nó định dạng đẹp hơn một chút.

26
00:01:42,860 --> 00:01:50,850
Và bạn sẽ thấy các lỗi lớn trên tất cả các ngôi nhà thử nghiệm là 4.1 triệu.

27
00:01:50,850 --> 00:01:55,040
Có một ngôi nhà có các điểm dị biệt, nó đã được dự đoán tồi.

28
00:01:55,040 --> 00:01:59,856
Và lỗi trung bình RMSE có nghĩa là lỗi diện tích,

29
00:01:59,856 --> 00:02:01,496
chung ta đã nói về điều này.

30
00:02:01,496 --> 00:02:06,941
Emily đã nói về điều này với chúng ta trong suốt các bài giảng,

31
00:02:06,941 --> 00:02:11,550
là 255.000 đô, đó là RMSE.

32
00:02:11,550 --> 00:02:18,103
Vì thế chúng ta đã xây dựng một mô hình đơn giản, chúng ta đã thử nghiệm có RMSE khá cao,

33
00:02:18,103 --> 00:02:24,791
nhưng hãy nhìn một số dự đoán nó cố gắng tạo ra từ dữ liệu.

34
00:02:24,791 --> 00:02:29,099
[NHẠC]