‫Welkom terug.
‫De laatste video die we afmaakten, onze correlatiematrix, en we keken naar onze workflow en zagen dat
‫we nu bij stap vijf zijn.
‫We hebben het dus gehad over probleemdefinitie, gegevensevaluatie.
‫We hebben gekeken naar de kenmerken.
‫We hebben een beetje data-analyse gedaan.
‫Nu is het tijd om machine learning in te zetten.
‫Dus laten we eens kijken hoe we dat doen.
‫Laten we hier op ingaan.
‫Zal een kleine kop maken.
‫Het kan het doen 5. 0 modelleren.
‫En we gaan dit in een schijnvertoning veranderen.
‫En wat is dan ons probleem?
‫Dus laten we terug naar boven scrollen, we hebben het hier gedefinieerd.
‫Helemaal terug bij de Star.
‫Dus probleemdefinitie is stap één.
‫Dus kunnen we in een verklaring, gegeven klinische parameters over een patiënt, voorspellen of ze al dan niet een
‫hartaandoening hebben?
‫Dus we werken met het classificatieprobleem, oké?
‫Dat is wat we proberen te beantwoorden met machine learning en evaluatie.
‫Dit is dus onze evaluatiemaatstaf, omdat we nu een dataset hebben.
‫We zijn het eigenlijk gewoon aan het verkennen.
‫We zijn hier aan het experimenteren.
‫Dus als we dit echt in productie willen krijgen, in een echte omgeving, willen we waarschijnlijk dat het
‫redelijk goed is.
‫Juist, omdat het iets zo belangrijks voorspelt als of iemand een hartziekte heeft of niet.
‫Dus we willen een nauwkeurigheid van minimaal 95 procent om te voorspellen of een patiënt al dan niet een hartaandoening heeft tijdens onze proof
‫of concept, wat ongeveer hetzelfde is als wat we hier doormaken.
‫En als we dat kunnen bereiken, zullen we het blijven nastreven.
‫We blijven doorgaan, kijken of we het kunnen verbeteren, verbeteren of zien wat we moeten verbeteren.
‫Dit gaan we dus proberen op te lossen met machine learning.
‫We proberen deze probleemstelling te beantwoorden, en dit is onze evaluatiestatistiek, iets waar we naartoe
‫zullen werken.
‫En natuurlijk kan elk van deze veranderen.
‫Maar deze geven ons slechts een kleine routekaart of iets waar we naartoe kunnen gaan.
‫Dus laten we naar beneden gaan, kijken wat we zouden doen.
‫Het eerste wat we zouden kunnen doen, is onze dataset opnieuw bekijken, onszelf eraan herinneren wat we aan het doen zijn.
‫Dus we gaan deze kolommen gebruiken.
‫Om te proberen de Tiger-kolom te voorspellen, dus a. k. A. de onafhankelijke variabelen, om hier de afhankelijke
‫variabele te voorspellen.
‫En het eerste dat we zouden kunnen doen, is onze gegevens opsplitsen in X en Y, dus we splitsen ze op in functies
‫en labels.
‫En wat we dan zouden kunnen doen, is een trainings- en testsplitsing maken, vergelijkbaar met wat we deden in
‫de socket-lijnsectie toen we door de machine-leerworkflow van de socket-lijn werken.
‫Dus laten we dat doen.
‫Dus laten we de gegevens opsplitsen in X en Y.
‫X wordt gelijk aan elke kolom behalve de Tiger-kolom.
‫Dat is wat we willen doen na de drop.
‫We laten het doel vallen.
‫We gaan de toegang gelijk stellen aan één mooi.
‫En waarom zullen dit dan oude labels zijn?
‫Dus we gaan naar D. F. , we kunnen gewoon gaan.
‫Daar gaan we.
‫Laten we nu X prachtige kolom zonder doel visualiseren en visualiseren waarom we onszelf eraan moeten herinneren dat het slechts nul
‫is of iemand een hartaandoening heeft, secundaire classificatie, omdat er maar twee
‫opties zijn, binair betekent nul één.
‫En nu moeten we onze gegevens opsplitsen in een training en test.
‫We hebben dit eerder gezien, maar het is het herhalen waard.
‫Waarom niet alle gegevens gebruiken om te proberen te modelleren wat een trein is en deze te testen?
‫Laten we zeggen dat u uw model mee naar het ziekenhuis wilde nemen en het op patiënten wilde gaan gebruiken.
‫Hoe zou u weten hoe goed uw model werkt bij een nieuwe patiënt die niet is opgenomen in de originele volledige dataset die
‫we hebben?
‫Dus als we een model zouden bouwen op elk afzonderlijk monster in dit dataframe, hoe zouden we dat dan weten?
‫Hoe zouden we inzicht hebben in hoe het zou gaan met iemand die ons model nog nooit eerder heeft gezien?
‫Dit is waar de testset binnenkomt.
‫Het wordt gebruikt om ons model zoveel mogelijk na te bootsen in een echte omgeving, of in ieder
‫geval zoveel mogelijk.
‫Het is belangrijk om ons model nooit te laten leren van een testset.
‫Het moet alleen worden beoordeeld op een testset.
‫Dus we gaan een trainingsset hebben, zoals wanneer je studeert voor een examen, het is
‫als het cursusmateriaal.
‫Dus het machine learning-model gaat de patronen in het cursusmateriaal leren en dan
‫wordt het geëvalueerd op het eindexamen, dat de testset is.
‫Dus laten we eens kijken dat wat we gaan doen is de gegevens opsplitsen in trein en testset.
‫Om dit te doen, kunnen we eerst numpty, willekeurig zaad gebruiken, zodat we onze resultaten kunnen reproduceren en we onze gegevens kunnen splitsen in
‫trainingstests, met behulp van paranormale lijnen, in een poging te splitsen.
‫Dus ga opsplitsen in de trein.
‫En testset X, trein X test, we zagen er veel van in de socketlening sectie.
‫Maar het is van het grootste belang om te herhalen dat wanneer u probeert te testen, wanneer
‫u uw model probeert te evalueren, het moet zijn op gegevens die het model nog nooit eerder heeft gezien, de testgrootte en het standaard
‫nulpunt twee.
‫Dus dit is wat we hier nu hebben gemaakt met afhankelijke variabele.
‫En dit is waarom dat is onze labels.
‫Dus nu gaan we over op wonderbaarlijk.
‫En we gaan de trainingsgegevens bekijken.
‫Dus we hebben X-trein.
‫We kunnen zien dat het geschud is en het heeft 242 roos van het totaal, 303 roos, dus het heeft ongeveer 80 procent
‫van de hele rijen.
‫Nu kunnen we hetzelfde doen met de draadtrein en we willen ook het land van Y-trein vinden.
‫Waarom trein even lang is als extreem.
‫Maar het heeft alleen de labels, dus als we de indexen hier vergelijken, heeft het de labels voor elk van
‫deze monsters.
‫Een, drie, twee, een, drie, twee.
‫Prachtig.
‫Nu, wat doen we?
‫Nou, nu hebben we onze gegevens in X en Y.
‫We hebben ook trainen en testen.
‫Dus we hebben trainingsgegevens en testgegevens.
‫Het volgende is het bouwen van een machine learning-model en.
‫Hm.
‫Welnu, werkend met classificatie, komt dit op een punt waarop het is welk model we moeten gebruiken?
‫Nu hebben we onze gegevens opgesplitst in trainings- en testsets.
‫Het is tijd om een machine learning-model te bouwen.
‫We zullen het trainen, dus zoek de patenten op de trainingsset en we zullen het testen, de patenten gebruiken.
‫Dus met behulp van het patent, is het gevonden op de testset.
‫Maar welk machine learning-model moeten we gebruiken?
‫Nou, als je je herinnert in het gedeelte over het uitlenen van sockets, hebben we het bekeken op de machine-leerkaart voor het uitlenen van
‫sockets.
‫Dus we gaan hier naar binnen.
‫Prachtig.
‫Dus dit is ons begin, dus we hebben dit gevolgd, we weten dat we dit eerder hebben gezien.
‫We hebben een classificatieprobleem.
‫We proberen te classificeren of iemand al dan niet een hartaandoening heeft op basis van hun gezondheidsparameters, op basis
‫van hun medische parameters.
‫Dus wat we zouden kunnen doen, is er maar een paar proberen.
‫Je zou ze allemaal kunnen proberen, maar we gaan proberen en doen is Canibus classifier gebruiken deze.
‫Dus als we dat openen in het nieuwe tabblad en dan gaan we ook ons vertrouwde willekeurige bos gebruiken.
‫Dus die gaan we ook openen.
‫Dus in voorbeeldmethoden is hier een willekeurig bos, willekeurig bos, willekeurig bosclassificatie.
‫Dat is waar we naar op zoek zijn.
‫Ja.
‫Mooi.
‫En we hebben hier de dichtstbijzijnde buurman is geweldig, dus als we daar doorheen kijken, zouden we zien hoe we het zouden kunnen gebruiken,
‫maar we gaan dit in de praktijk zien.
‫Maar er is er nog een als we hier teruggaan naar onze machine learning-kaart en deze staat hier niet vermeld.
‫Hm.
‫Ik vraag me af waarom dat is.
‫Welnu, we gaan het in de volgende video zien, wat het is.
‫Ik zal je een kleine hint geven.
‫Het heet logistische regressie en je zou kunnen denken, hé, we werken aan een
‫classificatieprobleem.
‫Logistische regressie bevat het woord regressie.
‫En waarom zit het niet in deze classificatiepot?
‫Dat is een goede vraag, want ik weet het ook niet zeker.
‫Maar we gaan die drie modellen bekijken in de volgende video.
‫Dus we zullen ze maken en we zullen zien hoe elk van hen
‫gaat, want onthoud, we experimenteren nu waarbij in onze modelleringsexperimentenfase en een deel van de experimentenfase verschillende machine learning-modellen
‫proberen.
‫Dus dat gaan we doen.
‫We gaan drie verschillende machine learning-modellen uitproberen en kijken hoe ze zich verhouden tot hun resultaten op
‫de testset.
‫En dan willen we natuurlijk de beste.
‫Dus laten we dat doen.