Kurs für maschinelles Lernen an der Tsukuba University: Lernen Sie sklearn, während Sie das Python-Skript zu einem Teil der Aufgabe machen (10).
Letztes Mal Kurs für maschinelles Lernen an der Tsukuba University: Lernen Sie sklearn, während Sie das Python-Skript in die Aufgabe aufnehmen (9) https://github.com/legacyworld/sklearn-basic
Herausforderung 5.3 Scharnierverlust und Quadratverlust
Wenn es diesmal einen Ausreißer gibt Der Youtube-Kommentar ist ungefähr 6. (1) 55 Minuten 30 Sekunden
Scharnierverlust bei Ausreißern
Das Programm fügt nur zwei Zeilen hinzu
X = np.insert(X,0,[5,-50],axis=0)
y = np.insert(y,0,1)
Es scheint, dass der erste Wert im Kurs ersetzt wird, aber das Hinzufügen eines Werts scheint sich nicht so sehr zu ändern.
Dies ist das Ausführungsergebnis.
Selbst wenn es einen Wert gibt, der stark abweicht, ist der Scharnierverlust bei korrekter Antwort 0, sodass keine Auswirkung auftritt.
Quadratischer Verlust mit Ausreißern
Dies fügt auch zwei Zeilen hinzu, aber aus irgendeinem Grund haben sich die Koordinaten in [5, -35] geändert.
Wahrscheinlich, weil die Abweichung zu groß ist, wenn der quadratische Verlust ebenfalls [5, -50] beträgt.
Hier ist das Ausführungsergebnis
Absicht dieses Problems
Wenn es einen großen Abweichungswert gibt, gibt es kein Problem beim Scharnierverlust und es kommt in der Klassifizierung, aber beim quadratischen Verlust gibt der weit entfernte, selbst wenn die Antwort richtig ist, eine große Strafe, so dass es seltsam wird.
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