‫Selamat datang kembali.
‫Video terakhir kami selesai memeriksanya, matriks korelasi kami, dan kami melihat alur kerja kami dan melihat bahwa
‫kami sekarang sampai ke langkah lima.
‫Jadi kami telah membahas definisi masalah, evaluasi data.
‫Kami telah melihat fitur-fiturnya.
‫Kami telah melakukan sedikit analisis data.
‫Sekarang saatnya untuk mulai menghadirkan pembelajaran mesin.
‫Jadi mari kita lihat bagaimana kita melakukannya.
‫Mari kita masuk ke sini.
‫Akan membuat heading kecil.
‫Mungkin melakukannya 5. 0 pemodelan.
‫Dan kita akan mengubah ini menjadi tiruan.
‫Dan jadi apa masalah kita?
‫Jadi mari kita gulir ke atas, kita mendefinisikannya di sini.
‫Kembali ke Bintang.
‫Jadi definisi masalah adalah langkah pertama.
‫Jadi dalam sebuah pernyataan, dengan parameter klinis tentang seorang pasien, dapatkah kita memprediksi apakah mereka memiliki penyakit jantung
‫atau tidak?
‫Jadi kita sedang mengerjakan masalah klasifikasi, oke?
‫Itulah yang coba kami jawab dengan pembelajaran dan evaluasi mesin.
‫Jadi ini adalah metrik evaluasi kami, karena saat ini kami memiliki kumpulan data.
‫Kami semacam kami hanya menjelajahinya.
‫Kami sedang bereksperimen di sini.
‫Jadi jika kita ingin benar-benar memasukkan ini ke dalam produksi, ke dalam setting kehidupan nyata, kita mungkin ingin
‫itu cukup bagus.
‫Benar, karena memprediksi sesuatu yang penting seperti apakah seseorang memiliki penyakit jantung atau tidak.
‫Jadi kami menginginkan akurasi minimal 95 persen dalam memprediksi apakah pasien memiliki penyakit jantung atau tidak selama pembuktian
‫konsep kami, seperti yang sedang kami alami di sini.
‫Dan jika kita bisa mencapai itu, kita akan terus mengejarnya.
‫Kami akan terus berjalan, melihat apakah kami dapat meningkatkannya, membuatnya lebih baik, atau melihat apa yang perlu kami tingkatkan.
‫Jadi, inilah yang akan kami coba selesaikan dengan pembelajaran mesin.
‫Kami mencoba menjawab pernyataan masalah ini, dan ini adalah metrik evaluasi kami, sesuatu yang akan
‫kami upayakan.
‫Dan tentu saja, masing-masing bisa berubah.
‫Tapi ini hanya memberi kita sedikit peta jalan atau sesuatu yang bisa kita tuju.
‫Jadi mari kita turun, lihat apa yang akan kita lakukan.
‫Hal pertama yang mungkin kita lakukan adalah melihat kembali kumpulan data kita, mengingatkan diri kita sendiri tentang apa yang kita lakukan.
‫Jadi kita akan menggunakan kolom ini.
‫Untuk mencoba dan memprediksi kolom Tiger, jadi a. k. sebuah. variabel independen, untuk memprediksi variabel dependen
‫di sini.
‫Dan hal pertama yang mungkin kita lakukan adalah membagi data kita menjadi X dan Y, jadi kita akan membaginya menjadi fitur
‫dan label.
‫Dan kemudian yang mungkin kita lakukan adalah membuat pemisahan pelatihan dan pengujian serupa dengan apa yang kita lakukan di bagian
‫garis soket ketika kita bekerja melalui alur kerja pembelajaran mesin garis soket.
‫Jadi mari kita lakukan itu.
‫Jadi mari kita pisahkan data menjadi X dan Y.
‫X akan sama dengan setiap kolom kecuali kolom Tiger.
‫Itulah yang ingin kami lakukan setelah drop.
‫Kami akan menjatuhkan target.
‫Kita akan mengatur akses sama dengan satu cantik.
‫Dan kemudian mengapa ini adalah label lama.
‫Jadi kita akan pergi D. F. , kita hanya bisa pergi target.
‫Ini dia.
‫Sekarang mari kita memvisualisasikan X indah tanpa kolom target dan akan memvisualisasikan mengapa untuk mengingatkan diri kita sendiri itu hanya nol
‫satu apakah seseorang memiliki penyakit jantung atau tidak, klasifikasi sekunder, karena hanya ada
‫dua pilihan, biner berarti nol satu.
‫Dan sekarang yang harus kita lakukan adalah membagi data kita menjadi pelatihan dan pengujian.
‫Sekarang, kita telah melihat ini sebelumnya, tetapi perlu diulang.
‫Mengapa tidak menggunakan semua data untuk mencoba memodelkan apa itu kereta api dan mengujinya?
‫Katakanlah Anda ingin membawa model Anda ke rumah sakit dan mulai menggunakannya pada pasien.
‫Bagaimana Anda tahu seberapa baik model Anda pada pasien baru yang tidak termasuk dalam set data lengkap asli yang
‫kami miliki?
‫Jadi jika kita membuat model pada setiap sampel dalam kerangka data ini, bagaimana kita tahu?
‫Bagaimana kita memiliki wawasan untuk melihat bagaimana hal itu terjadi pada seseorang yang belum pernah dilihat model kita sebelumnya?
‫Di sinilah set tes masuk.
‫Ini digunakan untuk meniru membawa model kami ke lingkungan nyata sebanyak mungkin, atau setidaknya mencoba
‫sebanyak mungkin.
‫Sangat penting untuk tidak pernah membiarkan model kita belajar dari set pengujian.
‫Seharusnya hanya dievaluasi pada set tes.
‫Jadi kita akan memiliki satu set pelatihan, seperti ketika Anda belajar untuk ujian,
‫seperti materi pelajaran.
‫Jadi model pembelajaran mesin akan mempelajari pola dalam materi pelajaran dan kemudian
‫akan dievaluasi pada ujian akhir, yaitu perangkat tes.
‫Jadi mari kita lihat bahwa apa yang akan kita lakukan adalah membagi data menjadi rangkaian kereta dan pengujian.
‫Jadi untuk melakukannya, kita dapat menggunakan benih acak numpty terlebih dahulu, sehingga kita dapat mereproduksi hasil kita dan kita dapat membagi data
‫kita menjadi tes pelatihan, menggunakan garis psikis, mencoba untuk membagi.
‫Jadi pergi dibagi menjadi kereta api.
‫Dan set uji X, uji latih X, kami melihat banyak hal ini di bagian pinjaman soket.
‫Tetapi sangat penting untuk menegaskan kembali bahwa setiap kali Anda mencoba menguji, setiap kali Anda
‫mencoba mengevaluasi model Anda, itu harus pada data yang belum pernah dilihat model sebelumnya, ukuran pengujian dan standar nol koma
‫dua.
‫Jadi inilah yang kami buat di sini sekarang dengan variabel dependen.
‫Dan inilah mengapa yang menjadi label kami.
‫Jadi sekarang kita akan beralih ke indah.
‫Dan kita akan melihat data pelatihan.
‫Jadi kami mendapat kereta X.
‫Kita dapat melihat bahwa itu diacak dan ada 242 mawar dari total, 303 mawar, jadi ada sekitar 80
‫persen dari seluruh baris.
‫Sekarang kita dapat melakukan hal yang sama dengan kereta kawat dan kita juga ingin menemukan tanah kereta Y.
‫Mengapa kereta memiliki panjang yang sama dengan ekstrim.
‫Tapi hanya ada labelnya, jadi jika kita membandingkan indeks di sini, ada label untuk masing-masing sampel
‫ini.
‫Satu, tiga, dua, satu, tiga, dua.
‫Luar biasa.
‫Sekarang, apa yang kita lakukan?
‫Nah, sekarang kita sudah mendapatkan data kita menjadi X dan Y.
‫Kami juga mendapat pelatihan dan ujian.
‫Jadi kami memiliki data pelatihan dan data pengujian.
‫Hal berikutnya adalah membangun model pembelajaran mesin dan.
‫Hmm.
‫Nah, bekerja dengan klasifikasi, ini sampai pada titik di mana model apa yang harus kita gunakan?
‫Sekarang kami telah membagi data kami menjadi set pelatihan dan pengujian.
‫Saatnya membangun model pembelajaran mesin.
‫Kami akan melatihnya, jadi temukan paten di set pelatihan dan kami akan mengujinya, gunakan patennya.
‫Jadi dengan menggunakan paten, itu ditemukan di set tes.
‫Tapi model pembelajaran mesin apa yang harus kita gunakan?
‫Nah, jika Anda ingat di bagian pinjaman soket, kami memeriksanya peta pembelajaran mesin pinjaman soket.
‫Jadi kita akan masuk ke sini.
‫Luar biasa.
‫Jadi ini adalah awal kami, jadi kami mengikuti ini, kami tahu kami pernah melihat ini sebelumnya.
‫Kami punya masalah klasifikasi.
‫Kami mencoba mengklasifikasikan apakah seseorang memiliki penyakit jantung berdasarkan parameter kesehatannya, berdasarkan
‫parameter medisnya.
‫Jadi yang mungkin kita lakukan hanyalah mencoba beberapa di antaranya.
‫Anda dapat mencoba semuanya, tetapi yang akan kami coba dan lakukan adalah menggunakan pengklasifikasi Canibus akan menggunakan yang ini.
‫Jadi jika kita membukanya di tab baru dan kemudian kita juga akan menggunakan hutan acak terpercaya kita.
‫Jadi kami akan membukanya juga.
‫Jadi dalam metode sampel adalah hutan acak di sini, hutan acak, pengklasifikasi hutan acak.
‫Itu yang kita kejar.
‫Ya.
‫Cantik.
‫Dan kita sampai di sini tetangga terdekat yang indah, jadi jika kita melihat melalui itu, kita akan melihat bagaimana kita bisa menggunakannya,
‫tapi kita akan melihat ini dalam praktek.
‫Tapi ada satu lagi jika kita kembali ke sini kembali ke peta pembelajaran mesin kita dan itu tidak tercantum di sini.
‫Hmm.
‫Saya bertanya-tanya mengapa demikian.
‫Nah, kita akan melihatnya di video berikutnya, apa itu.
‫Saya akan memberi Anda sedikit petunjuk.
‫Ini disebut regresi logistik dan Anda mungkin berpikir, hei, kami sedang mengerjakan masalah
‫klasifikasi.
‫Regresi logistik memiliki kata regresi di dalamnya.
‫Dan mengapa tidak ada di pot klasifikasi ini?
‫Nah, itu pertanyaan yang bagus, karena saya juga tidak begitu yakin.
‫Tapi kita akan melihat ketiga model itu di video berikutnya.
‫Jadi kita akan membuatnya dan kita akan melihat bagaimana masing-masing berjalan, karena ingat, kita
‫sedang bereksperimen sekarang di mana dalam fase eksperimen pemodelan dan satu bagian dari fase eksperimen mencoba model pembelajaran mesin yang
‫berbeda.
‫Jadi itulah yang akan kita lakukan.
‫Kami akan mencoba tiga model pembelajaran mesin yang berbeda dan melihat bagaimana perbandingannya dengan hasil mereka di
‫set pengujian.
‫Dan kemudian, tentu saja, kami menginginkan yang terbaik.
‫Jadi mari kita lakukan itu.