هو ازي اقدر احديد ان النموذج ده بنسبه 90 % بيتنباء صح ازي اقدر احسب النسب المئوي ؟

بما أن النموذج المستخدم في الكود هو RandomForestRegressor، فإن التقييم لا يعتمد عادة على النسبة المئوية للدقة كما هو الحال في التصنيف، بل يعتمد على أخطاء القياس مثل Mean Squared Error وهو يقيس متوسط مربع الأخطاء بين القيم الحقيقية والقيم المتوقعة.

أو يمكنك إستخدام R² Score وهو مقياس شائع يعطي فكرة عن مدى جودة النموذج في تفسير البيانات، حيث أن قيمة 1.0 تعني أن النموذج يفسر البيانات بشكل كامل و بالتالي 0.90 تعني أن النموذج يفسر 90% من التباين في البيانات.

بتاريخ 4 دقائق مضت قال Chihab Hedidi:

Mean Squared Error

ايوه انا مستخدم ال mean squared error بيظهار النتجيه دي Mean Squared Error: 0.14080357548870107 فا انا كانت عاوز احولها لنسبه مئوي ؟

بتاريخ 17 دقائق مضت قال Ail Ahmed:

السلام عليكم

هو ازي اقدر احديد ان النموذج ده بنسبه 90 % بيتنباء صح ازي اقدر احسب النسب المئوي ؟

وده الكوده 

و عليكم السلام 

يمكن حساب النسبة المئوية للدقة في حالة ال Regression و لكن 

لا توجد نسبة مئوية مباشرة مثل ال Accuracy فى (Classification)، ولكن يمكنك استخدام مقاييس مثل:

R²) Coefficient of Determination):

• مقياس شائع يعبر عن نسبة التباين في البيانات التي يفسرها النموذج.
• القيم الأقرب إلى 1 تدل على نموذج جيد.

Mean Absolute Percentage Error (MAPE:

• تعطي النسبة المئوية للخطأ في التنبؤ.

و هذا الكود يوضح:

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
import numpy as np

# إنشاء النموذج
model_diabetes_randomforestregressor = RandomForestRegressor(n_estimators=9000, max_depth=4, random_state=33)

# تدريب النموذج
train = model_diabetes_randomforestregressor.fit(x_train_scaled, y_train)

# التنبؤ
y_predict = train.predict(x_test_scaled)

# حساب MSE
mean_squared_error_value = mean_squared_error(y_test, y_predict, multioutput='uniform_average')
print(f"Mean Squared Error: {mean_squared_error_value}")

# حساب R²
r2_value = r2_score(y_test, y_predict)
print(f"R² Score: {r2_value:.2f}")

# حساب MAPE
mape_value = np.mean(np.abs((y_test - y_predict) / y_test)) * 100
print(f"Mean Absolute Percentage Error (MAPE): {mape_value:.2f}%")

بالتوفيق

الف شكراا لحضرتكم جدا