‫Willkommen zurück.
‫Im letzten Video haben wir es beendet, unsere Korrelationsmatrix, und wir haben uns unseren Workflow angesehen und festgestellt, dass
‫wir jetzt bei Schritt fünf angelangt sind.
‫Wir haben uns also mit Problemdefinition und Datenauswertung befasst.
‫Wir haben uns die Funktionen angeschaut.
‫Wir haben ein wenig Datenanalyse durchgeführt.
‫Jetzt ist es an der Zeit, maschinelles Lernen einzuführen.
‫Mal sehen, wie wir das machen.
‫Gehen wir hier rein.
‫Werde eine kleine Überschrift erstellen.
‫Könnte es tun 5. 0 Modellierung.
‫Und wir werden das in einen Schein verwandeln.
‫Und was ist unser Problem?
‫Scrollen wir also zurück nach oben, wir haben es hier definiert.
‫Gleich wieder beim Star.
‫Die Problemdefinition ist also der erste Schritt.
‫Können wir also in einer Aussage anhand klinischer Parameter eines Patienten vorhersagen, ob er eine Herzerkrankung hat oder
‫nicht?
‫Wir arbeiten also mit dem Klassifizierungsproblem, OK?
‫Das versuchen wir mit maschinellem Lernen und Evaluation zu beantworten.
‫Dies ist also unsere Bewertungsmetrik, denn im Moment haben wir einen Datensatz.
‫Wir erforschen es einfach nur.
‫Wir experimentieren hier.
‫Wenn wir das also tatsächlich in Produktion bringen wollten, in eine reale Umgebung, würden wir wahrscheinlich wollen, dass es
‫ziemlich gut ist.
‫Richtig, weil es etwas so Wichtiges vorhersagt, wie ob jemand eine Herzkrankheit hat oder nicht.
‫Wir wollen also eine Genauigkeit von mindestens 95 Prozent bei der Vorhersage, ob ein Patient während unseres Proof-of-Concepts eine Herzerkrankung hat oder
‫nicht, was in etwa so ist, wie wir es hier durchmachen.
‫Und wenn wir das schaffen, werden wir es weiter verfolgen.
‫Wir werden weitermachen, sehen, ob wir es verbessern können, es besser machen oder sehen, was wir verbessern müssen.
‫Das versuchen wir mit maschinellem Lernen zu lösen.
‫Wir versuchen, diese Problemstellung zu beantworten, und dies ist unsere Bewertungsmetrik, auf die wir
‫hinarbeiten werden.
‫Und natürlich kann sich jede davon ändern.
‫Aber diese sind nur eine kleine Roadmap oder etwas, auf das wir zusteuern können.
‫Also gehen wir runter und sehen, was wir tun würden.
‫Das erste, was wir tun könnten, ist, unseren Datensatz zu überprüfen und uns daran zu erinnern, was wir tun.
‫Also werden wir diese Spalten verwenden.
‫Um zu versuchen, die Tigerkolonne vorherzusagen, also a. k. A. die unabhängigen Variablen, um hier die abhängige
‫Variable vorherzusagen.
‫Als erstes können wir unsere Daten in X und Y aufteilen, also teilen wir sie in Features und
‫Labels auf.
‫Und dann könnten wir einen Trainings- und Test-Split erstellen, ähnlich dem, was wir im Socket-Line-Abschnitt gemacht haben,
‫als wir den Socket-Line-Workflow für maschinelles Lernen durchgearbeitet haben.
‫Also machen wir das.
‫Lassen Sie uns also die Daten in X und Y aufteilen.
‫X wird jeder Spalte mit Ausnahme der Tiger-Spalte gleich sein.
‫Das wollen wir nach dem Drop machen.
‫Wir werden das Ziel fallen lassen.
‫Wir werden den Zugang gleich auf einen schönen setzen.
‫Und warum werden das dann alte Etiketten sein?
‫Also gehen wir zu D. F. , wir können einfach ins Ziel gehen.
‫Auf geht's.
‫Lassen Sie uns nun X wunderbar ohne Zielspalte visualisieren und visualisieren, warum, um uns daran zu erinnern, dass es nur null eins
‫ist, ob jemand eine Herzkrankheit hat oder nicht, sekundäre Klassifizierung, weil es nur zwei
‫Optionen gibt, binär bedeutet null eins.
‫Und jetzt müssen wir unsere Daten in ein Training und einen Test aufteilen.
‫Wir haben dies schon einmal gesehen, aber es lohnt sich, es zu wiederholen.
‫Warum nicht alle Daten verwenden, um zu versuchen, was ein Zug ist, zu modellieren und zu testen?
‫Nehmen wir an, Sie wollten Ihr Modell mit ins Krankenhaus nehmen und bei Patienten einsetzen.
‫Wie würden Sie wissen, wie gut Ihr Modell bei einem neuen Patienten funktioniert, der nicht im ursprünglichen vollständigen Datensatz enthalten ist, den
‫wir haben?
‫Wenn wir also für jede einzelne Probe in diesem Datenrahmen ein Modell erstellen würden, woher würden wir das wissen?
‫Wie würden wir einen Einblick bekommen, wie es bei jemandem laufen würde, den unser Model noch nie zuvor gesehen hat?
‫Hier kommt das Testset ins Spiel.
‫Es wird verwendet, um zu imitieren, dass unser Modell so weit wie möglich in eine reale Umgebung aufgenommen wird, oder es versucht zumindest so
‫viel wie möglich.
‫Es ist wichtig, dass unser Modell niemals von einem Testset lernt.
‫Es sollte nur auf einem Testgerät ausgewertet werden.
‫Wir werden also ein Trainingsset haben, das ist wie beim Lernen für eine Prüfung, es ist
‫wie das Kursmaterial.
‫Das Modell des maschinellen Lernens lernt also die Muster im Kursmaterial und
‫wird dann in der Abschlussprüfung, dem Testset, bewertet.
‫Lassen Sie uns also sehen, dass wir die Daten in Trainings- und Testdatensätze aufteilen werden.
‫Um dies zu tun, können wir zuerst numpty, random Seed verwenden, damit wir unsere Ergebnisse reproduzieren und unsere Daten in Trainingstests aufteilen
‫können, indem wir psychische Linien verwenden und versuchen, sie aufzuteilen.
‫Also geh auf den Zug auf.
‫Und Test-Set X, Zug-X-Test, davon haben wir viel in der Rubrik Steckdosenausleihe gesehen.
‫Es ist jedoch von größter Bedeutung, zu wiederholen, dass jedes Mal, wenn Sie versuchen, Ihr Modell
‫zu testen, wenn Sie versuchen, Ihr Modell zu evaluieren, Daten, die das Modell noch nie zuvor gesehen hat, die Testgröße und der Standard-Nullpunkt zwei
‫sein sollten.
‫Das haben wir hier oben also mit abhängigen Variablen erstellt.
‫Und deshalb sind unsere Labels.
‫Also werden wir jetzt in wundervoll übergehen.
‫Und wir werden uns die Trainingsdaten ansehen.
‫Also haben wir den X-Zug bekommen.
‫Wir können sehen, dass es gemischt wurde und 242 Rose von der Gesamtzahl hat, 303 Rose, also ungefähr 80
‫Prozent der gesamten Reihen.
‫Jetzt können wir das gleiche mit dem Drahtzug machen und wir wollen auch das Land des Y-Zugs finden.
‫Warum Zug genauso lang ist wie extrem.
‫Aber es hat nur die Labels, und wenn wir also die Indizes hier vergleichen, hat es die Labels für jedes
‫dieser Beispiele.
‫Eins, drei, zwei, eins, drei, zwei.
‫Wunderbar.
‫Was tun wir jetzt?
‫Nun, jetzt haben wir unsere Daten in X und Y.
‫Wir haben auch Training und Test.
‫Wir haben also Trainingsdaten und Testdaten.
‫Der nächste Schritt besteht darin, ein Modell für maschinelles Lernen zu erstellen und.
‫Hmm.
‫Nun, bei der Arbeit mit Klassifizierung kommt es zu einem Punkt, an dem es darum geht, welches Modell sollten wir verwenden?
‫Jetzt haben wir unsere Daten in Trainings- und Testsätze aufgeteilt.
‫Es ist an der Zeit, ein Modell für maschinelles Lernen zu erstellen.
‫Wir werden es trainieren, also finden Sie die Patente auf dem Trainingsset und wir testen es, verwenden die Patente.
‫Mit dem Patent wird es also auf dem Testset gefunden.
‫Aber welches Machine-Learning-Modell sollten wir verwenden?
‫Nun, wenn Sie sich im Abschnitt „Socket-Darlehen“ erinnern, haben wir uns die Machine-Learning-Map für Socket-Darlehen angesehen.
‫Also gehen wir hier rein.
‫Wunderbar.
‫Das ist also unser Anfang, also haben wir das durchgezogen, wir wissen, dass wir das schon einmal gesehen haben.
‫Wir haben ein Klassifizierungsproblem.
‫Wir versuchen zu klassifizieren, ob jemand eine Herzerkrankung hat oder nicht, basierend auf seinen Gesundheitsparametern, basierend auf
‫seinen medizinischen Parametern.
‫Was wir also tun könnten, ist, nur einige davon auszuprobieren.
‫Sie könnten alle ausprobieren, aber wir werden versuchen, den Canibus-Klassifikator zu verwenden.
‫Wenn wir das also im neuen Tab öffnen und dann auch unseren vertrauenswürdigen Random Forest verwenden.
‫Also öffnen wir auch das.
‫In Stichprobenmethoden ist hier also ein Random Forest, Random Forest, Random Forest-Klassifikator.
‫Das ist, was wir suchen.
‫Jawohl.
‫Wunderschönen.
‫Und wir haben hier das wunderbare des nächsten Nachbarn, also wenn wir das durchsehen, würden wir sehen, wie wir es gebrauchen können, aber
‫wir werden dies in der Praxis sehen.
‫Aber es gibt noch eine weitere, wenn wir hier zu unserer Machine Learning Map zurückkehren und sie hier nicht aufgeführt ist.
‫Hmm.
‫Ich frage mich, warum das so ist.
‫Nun, wir werden es im nächsten Video sehen, was es ist.
‫Ich gebe dir einen kleinen Hinweis.
‫Es heißt logistische Regression und Sie denken vielleicht, hey, wir arbeiten an einem
‫Klassifizierungsproblem.
‫Logistische Regression hat das Wort Regression in sich.
‫Und warum ist es nicht in diesem Klassifizierungstopf?
‫Nun, das ist eine gute Frage, denn ich bin mir auch nicht ganz sicher.
‫Aber wir werden uns diese drei Modelle im nächsten Video ansehen.
‫Also werden wir sie erstellen und sehen, wie jeder von ihnen funktioniert, denn denken Sie
‫daran, wir experimentieren gerade in unserer Phase der Modellierungsexperimente und ein Teil der Experimentphase besteht darin, verschiedene Modelle für maschinelles Lernen
‫auszuprobieren.
‫Das werden wir also tun.
‫Wir werden drei verschiedene Modelle für maschinelles Lernen ausprobieren und sehen, wie sie mit ihren Ergebnissen im
‫Testset abschneiden.
‫Und dann wollen wir natürlich das Beste.
‫Also machen wir das.