‫Ben tornato.
‫Nell'ultimo video abbiamo finito di controllarlo, la nostra matrice di correlazione, e abbiamo esaminato il nostro flusso di lavoro e abbiamo
‫visto che ora siamo al quinto passaggio.
‫Quindi abbiamo trattato la definizione del problema, la valutazione dei dati.
‫Abbiamo esaminato le caratteristiche.
‫Abbiamo fatto un po' di analisi dei dati.
‫Ora è il momento di iniziare a introdurre l'apprendimento automatico.
‫Quindi vediamo come lo facciamo.
‫Entriamo qui.
‫Creerà una piccola intestazione.
‫Potrebbe farlo 5. 0 modellazione.
‫E lo trasformeremo in una simulazione.
‫E allora qual è il nostro problema?
‫Quindi torniamo indietro, l'abbiamo definito qui.
‫Di nuovo allo Star.
‫Quindi la definizione del problema è il primo passo.
‫Quindi in una dichiarazione, dati i parametri clinici di un paziente, possiamo prevedere se ha o meno una
‫malattia cardiaca?
‫Quindi stiamo lavorando con il problema della classificazione, ok?
‫Questo è ciò a cui stiamo cercando di rispondere con l'apprendimento automatico e la valutazione.
‫Quindi questa è la nostra metrica di valutazione, perché in questo momento abbiamo un set di dati.
‫In un certo senso lo stiamo solo esplorando.
‫Stiamo sperimentando qui.
‫Quindi, se volessimo davvero metterlo in produzione, in un ambiente di vita reale, probabilmente vorremmo che
‫fosse abbastanza buono.
‫Giusto, perché prevede qualcosa di importante come se qualcuno abbia o meno una malattia cardiaca.
‫Quindi vogliamo un minimo del 95% di accuratezza nel prevedere se un paziente ha o meno una malattia cardiaca durante la nostra prova di
‫concetto, che è un po' come quello che stiamo attraversando qui.
‫E se possiamo farcela, continueremo a perseguirlo.
‫Andremo avanti, vedremo se possiamo migliorarlo, renderlo migliore o vedere cosa dobbiamo migliorare.
‫Quindi questo è ciò che cercheremo di risolvere con l'apprendimento automatico.
‫Stiamo cercando di rispondere a questa affermazione del problema, e questa è la nostra metrica di valutazione, qualcosa
‫su cui lavoreremo.
‫E, naturalmente, ognuno di questi potrebbe cambiare.
‫Ma questi ci danno solo una piccola tabella di marcia o qualcosa verso cui possiamo dirigerci.
‫Quindi andiamo giù, vediamo cosa faremmo.
‫La prima cosa che potremmo fare è rivedere il nostro set di dati, ricordare a noi stessi cosa stiamo facendo.
‫Quindi useremo queste colonne.
‫Per cercare di prevedere la colonna Tiger, quindi a. K. un. le variabili indipendenti, per prevedere la variabile
‫dipendente qui.
‫E la prima cosa che potremmo fare è dividere i nostri dati in X e Y, quindi li divideremo in caratteristiche
‫ed etichette.
‫E poi quello che potremmo fare è creare una suddivisione di formazione e test simile a quella che abbiamo fatto nella sezione della linea
‫socket quando lavoriamo attraverso il flusso di lavoro di apprendimento automatico della linea socket.
‫Quindi facciamolo.
‫Quindi andiamo a dividere i dati in X e Y.
‫X sarà uguale a tutte le colonne eccetto la colonna Tiger.
‫Questo è quello che vogliamo fare dopo il drop.
‫Faremo cadere il bersaglio.
‫Imposteremo l'accesso uguale a uno bello.
‫E allora perché saranno queste vecchie etichette.
‫Quindi andremo D. F. , possiamo andare a destinazione.
‫Eccoci qui.
‫Ora visualizziamo X meravigliosa colonna senza target e visualizziamo perché per ricordare a noi stessi che è solo zero uno se
‫qualcuno ha o meno malattie cardiache, classificazione secondaria, perché ci sono solo due
‫opzioni, binario che significa zero uno.
‫E ora quello che dobbiamo fare è dividere i nostri dati in un training e un test.
‫Lo abbiamo già visto, ma vale la pena ribadirlo.
‫Perché non utilizzare tutti i dati per provare a modellare cos'è un treno e testarlo?
‫Bene, diciamo che volevi portare il tuo modello in ospedale e iniziare a usarlo sui pazienti.
‫Come faresti a sapere se il tuo modello va bene su un nuovo paziente non incluso nel set di dati completo originale
‫che abbiamo?
‫Quindi, se costruissimo un modello su ogni singolo campione in questo frame di dati, come potremmo saperlo?
‫Come potremmo avere un'idea per vedere come andrebbe su qualcuno che il nostro modello non ha mai visto prima?
‫È qui che entra in gioco il set di prova.
‫È usato per imitare il più possibile il portare il nostro modello in un ambiente reale, o almeno ci prova
‫il più possibile.
‫È importante non lasciare mai che il nostro modello impari da un set di test.
‫Dovrebbe essere valutato solo su un set di prova.
‫Quindi avremo un set di allenamento, che è come quando studi per un esame, è come il
‫materiale del corso.
‫Quindi il modello di apprendimento automatico imparerà i modelli nel materiale del corso e
‫poi sarà valutato nell'esame finale, che è il set di test.
‫Quindi vediamo che quello che faremo è dividere i dati in treno e set di test.
‫Quindi, per farlo, possiamo usare prima un seme casuale e nullo, così possiamo riprodurre i nostri risultati e possiamo dividere i nostri dati
‫in test di allenamento, usando linee psichiche, cercando di dividere.
‫Quindi dividi in treno.
‫E il set di prova X, il test del treno X, ne abbiamo visti molti nella sezione del prestito.
‫Ma è fondamentale ribadire che ogni volta che provi a testare, ogni volta che provi a
‫valutare il tuo modello, dovrebbe essere su dati che il modello non ha mai visto prima, dimensioni del test e lo zero virgola
‫due standard.
‫Quindi questo è ciò che abbiamo creato qui ora con la variabile dipendente.
‫Ed è per questo che sono le nostre etichette.
‫Quindi ora passeremo al meraviglioso.
‫E daremo un'occhiata ai dati di allenamento.
‫Quindi abbiamo il treno X.
‫Possiamo vedere che l'ha mischiato e ha 242 rose sul totale, 303 rose, quindi ha circa l'80 percento
‫delle intere righe.
‫Ora possiamo fare lo stesso con il filo e vogliamo trovare anche la terra del treno Y.
‫Perché il treno ha la stessa lunghezza dell'estremo.
‫Ma ha solo le etichette, quindi se confrontiamo gli indici qui, ha le etichette per ciascuno di
‫questi campioni.
‫Uno, tre, due, uno, tre, due.
‫Meraviglioso.
‫Ora, cosa facciamo?
‫Bene, ora abbiamo i nostri dati in X e Y.
‫Abbiamo anche allenamento e test.
‫Quindi abbiamo dati di addestramento e dati di test.
‫La prossima cosa è costruire un modello di machine learning e.
‫Hmm.
‫Bene, lavorando con la classificazione, questo arriva a un punto in cui è quale modello dovremmo usare?
‫Ora abbiamo i nostri dati suddivisi in set di addestramento e test.
‫È tempo di costruire un modello di machine learning.
‫Lo addestreremo, quindi trova i brevetti sul set di formazione e lo testeremo, utilizzeremo i brevetti.
‫Quindi, usando il brevetto, si trova sul set di prova.
‫Ma quale modello di machine learning dovremmo usare?
‫Bene, se ricordi nella sezione Prestito Prestito, abbiamo controllato la mappa di apprendimento automatico Prestito Prestito.
‫Quindi entriamo qui.
‫Meraviglioso.
‫Quindi questo è il nostro inizio, quindi l'abbiamo seguito, sappiamo di averlo già visto.
‫Abbiamo un problema di classificazione.
‫Stiamo cercando di classificare se qualcuno ha o meno malattie cardiache in base ai suoi parametri di salute, in base
‫ai suoi parametri medici.
‫Quindi quello che potremmo fare è provare solo alcuni di questi.
‫Potresti provarli tutti, ma proveremo a utilizzare il classificatore Canibus utilizzerà questo.
‫Quindi, se lo apriamo nella nuova scheda, utilizzeremo anche la nostra fidata foresta casuale.
‫Quindi apriremo anche quello.
‫Quindi nei metodi di esempio c'è una foresta casuale qui, foresta casuale, classificatore di foreste casuali.
‫Questo è quello che stiamo cercando.
‫Sì.
‫Bellissimo.
‫E siamo arrivati qui che il vicino più prossimo è meraviglioso, quindi se lo esaminiamo, vedremmo come potremmo
‫usarlo, ma lo vedremo in pratica.
‫Ma ce n'è un altro se torniamo qui alla nostra mappa di apprendimento automatico e non è elencato qui.
‫Hmm.
‫Mi chiedo perché sia così.
‫Bene, lo vedremo nel prossimo video, di cosa si tratta.
‫Ti do un piccolo indizio.
‫Si chiama regressione logistica e potresti pensare, ehi, stiamo lavorando a un problema di
‫classificazione.
‫La regressione logistica contiene la parola regressione.
‫E perché non è in questo piatto di classificazione?
‫Beh, questa è un'ottima domanda, perché nemmeno io ne sono molto sicuro.
‫Ma daremo un'occhiata a questi tre modelli nel prossimo video.
‫Quindi li creeremo e vedremo come va ciascuno di essi, perché ricorda, stiamo sperimentando ora
‫dove nella nostra fase di esperimenti di modellazione e una parte della fase di esperimenti sta provando diversi modelli di apprendimento
‫automatico.
‫Quindi è quello che faremo.
‫Proveremo tre diversi modelli di apprendimento automatico e vedremo come si confrontano con i loro risultati sul set
‫di test.
‫E poi, ovviamente, vogliamo il migliore.
‫Quindi facciamolo.