Well actually these can give you different insights into your models errors. If yy is your target, pp your prediction and e=p−ye=p−y the errors: Mean Error: ME=mean(e)ME=mean(e) In (-∞,∞), the closer to 0 the better. Measures additive bias in the error. Unbiased estimates should have the same mean as your target thus ME should be close to …
Read More »Normalizando dados com sklearn
Quando trabalhamos com algoritmos de machine learning, existe sempre a recomendação de que todos os dados a serem trabalhados sejam numéricos. Porém no mundo real isto raramente acontece, pois nossos dados muitas vezes possuem categorias descritivas (string). Neste exemplo vemos que o atributo neighborhood é um texto, logo precisamos converte-lo …
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