‫Content de te revoir.
‫Nous avons terminé de vérifier la dernière vidéo, notre matrice de corrélation, et nous avons examiné notre flux de travail et avons constaté
‫que nous en étions maintenant à l'étape cinq.
‫Nous avons donc couvert la définition du problème, l'évaluation des données.
‫Nous avons examiné les caractéristiques.
‫Nous avons fait un peu d'analyse de données.
‫Il est maintenant temps de commencer à intégrer l'apprentissage automatique.
‫Voyons donc comment nous procédons.
‫Entrons ici.
‫Créera un petit titre.
‫ça peut le faire 5. 0 modélisation.
‫Et nous allons transformer cela en simulation.
‫Et alors quel est notre problème ?
‫Remontons donc, nous l'avons défini ici.
‫De retour au Star.
‫La définition du problème est donc la première étape.
‫Ainsi, dans une déclaration, étant donné les paramètres cliniques d'un patient, pouvons-nous prédire s'il souffre ou non d'une maladie
‫cardiaque ?
‫Nous travaillons donc sur le problème de classification, d'accord ?
‫C'est ce à quoi nous essayons de répondre avec l'apprentissage automatique et l'évaluation.
‫C'est donc notre métrique d'évaluation, car nous avons actuellement un ensemble de données.
‫Nous sommes en quelque sorte en train de l'explorer.
‫On expérimente ici.
‫Donc, si nous voulions réellement mettre cela en production, dans un cadre réel, nous voudrions probablement que ce
‫soit assez bon.
‫Exact, parce qu'il prédit quelque chose d'aussi important que si quelqu'un a ou non une maladie cardiaque.
‫Nous voulons donc une précision d'au moins 95 % pour prédire si un patient souffre ou non d'une maladie cardiaque au cours de notre preuve de
‫concept, ce qui est un peu comme ce que nous vivons ici.
‫Et si nous pouvons y arriver, nous continuerons à le poursuivre.
‫Nous allons continuer, voir si nous pouvons l'améliorer, le rendre meilleur ou voir ce que nous devons améliorer.
‫C'est donc ce que nous allons essayer de résoudre avec l'apprentissage automatique.
‫Nous essayons de répondre à cet énoncé du problème, et c'est notre métrique d'évaluation, quelque chose sur lequel
‫nous allons travailler.
‫Et bien sûr, chacun d'eux pourrait changer.
‫Mais ceux-ci nous donnent juste une petite feuille de route ou quelque chose vers lequel nous pouvons nous diriger.
‫Alors descendons, voyons ce que nous ferions.
‫La première chose que nous pourrions faire est de revoir notre ensemble de données, de nous rappeler ce que nous faisons.
‫Nous allons donc utiliser ces colonnes.
‫Pour essayer de prédire la colonne Tiger, donc a. k. une. les variables indépendantes, pour prédire la variable
‫dépendante ici.
‫Et la première chose que nous pourrions faire est de diviser nos données en X et Y, nous allons donc les diviser en entités
‫et étiquettes.
‫Et ensuite, ce que nous pourrions faire, c'est créer une division de formation et de test similaire à ce que nous avons fait dans la section de ligne
‫de socket lorsque nous travaillons sur le flux de travail d'apprentissage machine de la ligne de socket.
‫Alors faisons-le.
‫Alors allons diviser les données en X et Y.
‫X va être égal à chaque colonne sauf la colonne Tiger.
‫C'est ce que nous voulons faire après la chute.
‫Nous allons laisser tomber la cible.
‫Nous allons définir l'accès égal à une belle.
‫Et puis pourquoi ce sont de vieilles étiquettes.
‫Nous allons donc passer D. F. , nous pouvons juste aller cibler.
‫Nous y voilà.
‫Maintenant, visualisons X merveilleuse colonne sans cible et visualisons pourquoi pour nous rappeler que c'est juste zéro un, que quelqu'un souffre
‫ou non d'une maladie cardiaque, classification secondaire, car il n'y a que
‫deux options, binaire signifiant zéro un.
‫Et maintenant, ce que nous devons faire, c'est diviser nos données en un entraînement et un test.
‫Nous avons déjà vu cela auparavant, mais cela vaut la peine de le répéter.
‫Pourquoi ne pas utiliser toutes les données pour essayer de modéliser ce qu'est un train et le tester ?
‫Eh bien, disons que vous vouliez emmener votre modèle à l'hôpital et commencer à l'utiliser sur des patients.
‫Comment sauriez-vous si votre modèle fonctionne bien sur un nouveau patient non inclus dans l'ensemble de données complet d'origine dont nous
‫disposons ?
‫Donc, si nous construisions un modèle sur chaque échantillon de cette base de données, comment le saurions-nous ?
‫Comment aurions-nous un aperçu de la façon dont cela se passerait sur quelqu'un que notre modèle n'a jamais vu auparavant ?
‫C'est là qu'intervient l'ensemble de test.
‫Il est utilisé pour imiter autant que possible l'introduction de notre modèle dans un environnement réel, ou du moins il essaie
‫autant que possible.
‫Il est important de ne jamais laisser notre modèle apprendre d'un ensemble de tests.
‫Il ne doit être évalué que sur un ensemble de test.
‫Nous allons donc avoir un kit de formation, ce qui est comme lorsque vous étudiez pour un examen, c'est comme
‫le matériel de cours.
‫Ainsi, le modèle d'apprentissage automatique va apprendre les modèles du matériel de cours, puis il
‫sera évalué lors de l'examen final, qui est l'ensemble de test.
‫Voyons donc que ce que nous allons faire est de diviser les données en train et ensemble de test.
‫Pour ce faire, nous pouvons d'abord utiliser des graines aléatoires numpty, afin de reproduire nos résultats et de diviser nos données en tests
‫d'entraînement, en utilisant des lignes psychiques, en essayant de diviser.
‫Alors va te séparer en train.
‫Et test set X, train X test, nous en avons vu beaucoup dans la section prêt de socket.
‫Mais il est primordial de réitérer que chaque fois que vous essayez de tester, chaque fois que vous
‫essayez d'évaluer votre modèle, cela devrait être sur des données que le modèle n'a jamais vues auparavant, la taille du test et le zéro standard
‫virgule deux.
‫C'est donc ce que nous avons créé ici maintenant avec une variable dépendante.
‫Et c'est pourquoi qui sont nos labels.
‫Alors maintenant, nous allons passer au merveilleux.
‫Et nous allons jeter un œil aux données d'entraînement.
‫Alors on a le train X.
‫Nous pouvons voir qu'il a été mélangé et qu'il a 242 roses sur le total, 303 roses, donc il a environ 80 pour
‫cent des rangées entières.
‫Maintenant, nous pouvons faire la même chose avec le train en fil de fer et nous voulons également trouver le pays du train Y.
‫Pourquoi le train est de la même longueur que l'extrême.
‫Mais il n'a que les étiquettes, et donc si nous comparons les index ici, il a les étiquettes pour chacun de
‫ces échantillons.
‫Un, trois, deux, un, trois, deux.
‫Merveilleux.
‫Maintenant, qu'est-ce qu'on fait?
‫Eh bien, maintenant nous avons nos données dans X et Y.
‫Nous avons aussi un train et des tests.
‫Nous avons donc des données d'entraînement et des données de test.
‫La prochaine chose est de créer un modèle d'apprentissage automatique et.
‫Hmm.
‫Eh bien, en travaillant avec la classification, cela arrive à un point où c'est quel modèle devrions-nous utiliser ?
‫Maintenant, nos données sont divisées en ensembles d'entraînement et de test.
‫Il est temps de créer un modèle d'apprentissage automatique.
‫Nous allons le former, alors trouvez les brevets sur l'ensemble de formation et nous le testerons, utiliserons les brevets.
‫Donc, en utilisant le brevet, il se trouve sur l'ensemble de test.
‫Mais quel modèle de machine learning devrions-nous utiliser ?
‫Eh bien, si vous vous en souvenez dans la section prêt de socket, nous avons consulté la carte d'apprentissage automatique du prêt de
‫socket.
‫Nous allons donc entrer ici.
‫Merveilleux.
‫C'est donc notre début, donc nous avons suivi cela jusqu'au bout, nous savons que nous avons déjà vu cela auparavant.
‫Nous avons un problème de classification.
‫Nous essayons de déterminer si une personne a ou non une maladie cardiaque en fonction de ses paramètres de santé, en
‫fonction de ses paramètres médicaux.
‫Donc, ce que nous pourrions faire, c'est n'en essayer que quelques-uns.
‫Vous pouvez tous les essayer, mais nous allons essayer d'utiliser le classificateur Canibus qui utilisera celui-ci.
‫Donc, si nous ouvrons cela dans le nouvel onglet, nous utiliserons également notre fidèle forêt aléatoire.
‫Nous allons donc l'ouvrir également.
‫Donc, dans les méthodes d'échantillonnage, il y a une forêt aléatoire ici, une forêt aléatoire, un classificateur de forêt aléatoire.
‫C'est ce que nous recherchons.
‫Oui.
‫Beau.
‫Et nous avons ici le merveilleux voisin le plus proche, donc si nous examinons cela, nous verrions comment nous pourrions l'utiliser, mais
‫nous allons voir cela dans la pratique.
‫Mais il y en a un de plus si nous revenons ici à notre carte d'apprentissage automatique et qu'il n'est pas répertorié ici.
‫Hmm.
‫Je me demande pourquoi.
‫Eh bien, nous allons le voir dans la prochaine vidéo, ce que c'est.
‫Je vais vous donner un petit indice.
‫C'est ce qu'on appelle la régression logistique et vous pourriez penser, hé, nous travaillons sur un problème de
‫classification.
‫La régression logistique contient le mot régression.
‫Et pourquoi n'est-il pas dans ce pot de classement ?
‫Eh bien, c'est une excellente question, parce que je ne suis pas vraiment sûr non plus.
‫Mais nous allons jeter un œil à ces trois modèles dans la prochaine vidéo.
‫Nous allons donc les créer et nous verrons comment chacun d'eux se déroule, car rappelez-vous,
‫nous expérimentons maintenant où dans notre phase d'expérimentation de modélisation et une partie de la phase d'expérimentation essaie différents modèles d'apprentissage
‫automatique.
‫C'est donc ce que nous allons faire.
‫Nous allons essayer trois modèles d'apprentissage automatique différents et voir comment ils se comparent à leurs résultats sur l'ensemble
‫de test.
‫Et puis, bien sûr, nous voulons le meilleur.
‫Alors faisons-le.