‫お帰りなさい｡
‫前回のビデオでは､ 相関マトリックスのチェックを終え､ ワークフローを見ると､ ステップ5まで進んでいることが確認できました｡
‫ここまでで､ 問題の定義､ データの評価､ 機能の確認､ データ分析について少し触れました｡
‫あとは､ 機械学習を導入するところからですね｡
‫では､ その方法をみてみましょう｡
‫ここに突っ込みましょう｡
‫ちょっとした見出しを作ります｡
‫5するのかもしれません｡ 0モデリング
‫そして､ これをマークダウンにするのです｡
‫それで､ 私たちの問題は何でしょうか？
‫では､ 上にスクロールしてみましょう｡
‫私たちは､ それをここで定義しました｡
‫スタート地点に戻ったところ｡
‫つまり､ 問題の定義がステップ1です｡
‫つまり､ ある患者さんに関する臨床パラメータがあれば､ その人が心臓病であるかどうかを予測することができるのでしょうか？
‫つまり､ 分類の問題を扱っているわけです｡
‫なるほど｡
‫それを機械学習と評価で答えようとしているのです｡
‫この評価指標は､ 今､ データセットを持っていて､ それを探っているところだからです｡
‫ここで実験しているのです｡
‫ですから､ もしこれを実際に製品化し､ 実生活に役立てようと思ったら､ かなり良いものにしたいと思うでしょう？
‫なぜなら､ 心臓病かどうかという重要なことを予測しているからです｡
‫ですから､ 概念実証の段階で､ 患者さんが心臓病かどうかを予測する精度を最低でも95%にしたいと考えています｡
‫続けてみて､ 改善できないか､ もっと良くならないか､ 改善すべき点はないかを確認するのです｡
‫これを機械学習で解決しようということですね｡
‫私たちはこの問題提起に答えようとしているのです｡ そして､ これが私たちの評価指標であり､ これから目指すべきものなのです｡
‫もちろん､ これらはそれぞれ変化する可能性がありますが､ ちょっとしたロードマップというか､ 向かうべき方向を示してくれるものです｡
‫では､ 私たちがどうするのか､ 見てみましょう｡
‫まず最初にすることは､ 自分たちのデータセットを再確認し､ 自分たちが何をしているかを思い出すことかもしれません｡
‫そこで､ この列を利用することになります｡
‫ターゲットカラムを予測しようとすると､ そうa｡ k. ここで､ 従属変数を予測するための独立変数である
‫そして､ まず､ データをXとYに分割することが考えられますので､ 特徴とラベルに分割します｡
‫そして､ サイキックローンのセクションで行ったように､ サイクロン機械学習のワークフローを通じた訓練とテストのスプリットを作成することもできます｡
‫では､ そうしましょう｡
‫そこで､ データをXとYに分割してきましょう｡
‫Xは対象列を除くすべての列と等しくなるようにする｡
‫それが私たちの願いです｡
‫だからデフ落ち｡
‫ターゲットを落とす
‫軸を1に等しく設定することにします｡
‫美しい｡
‫そしてYは､ これらがすべてのレーベルになるのです｡
‫だから､ デフにするんです｡
‫ターゲットにすればいいんです｡
‫これでよしとしよう｡
‫では､ Xを可視化してみましょう｡
‫素晴らしい｡
‫ターゲット欄がなく､ 心臓病の人がいてもいなくてもゼロイチであることを忘れないように､ その理由を可視化するのです｡
‫つまり､ ゼロか1かの2択しかないので､ バイナリ分類なのです｡
‫そして､ 次にやるべきことは､ データをトレーニング用とテスト用に分けることです｡
‫さて､ これは以前にも見たことだが､ 改めて説明する価値がある｡
‫なぜ､ すべてのデータを使ってモデルを学習させないのか？
‫トレインとテストのスプリットとは何ですか？
‫では､ そのモデルを病院に持ち込んで､ 患者さんに使い始めたいとします｡
‫私たちが持っているオリジナルの完全なデータセットに含まれていない新しい患者さんに対して､ モデルがどの程度うまくいくかをどうやって知ることができるのでしょうか｡
‫では､ このデータフレーム内のすべてのサンプルについてモデルを構築したとしたら､ どのようにわかるのでしょうか？
‫モデルが見たこともないような人に､ どのように装着されるのか､ どうやって見抜くのでしょうか｡
‫そこで登場するのが､ テストセットです｡
‫これは､ 私たちのモデルを実際の環境に持ち込むことを可能な限り模倣するため､ あるいは少なくとも可能な限り模倣しようとするために使用されます｡
‫重要なのは､ テストセットからモデルを学習させないことです｡
‫テストセットでのみ評価する必要があります｡
‫そこで､ トレーニングセットという､ 受験勉強をするときのような､ 教材みたいなものを用意します｡
‫つまり､ 機械学習モデルは教材のパターンを学習し､ テストセットである最終試験で評価されることになるわけです｡
‫では､ これから行うのは､ データをトレーニングセットとテストセットに分けることだとします｡
‫そこで､ まずnumpyの乱数種を使って結果を再現できるようにし､ サイキック学習を使ってデータを訓練セットとテストセットに分割します｡
‫トレインテストの分割｡
‫だから､ 電車に分かれて行くんです｡
‫そしてテストセット｡
‫X神社､ X試験｡
‫サイキックローンのセクションでたくさん見ましたが､ 繰り返しになりますが､ モデルをテストしたり評価したりするときはいつでも､
‫そのモデルがこれまで見たことのないようなデータで行うことが最も重要なのです｡
‫テストサイズ｡
‫標準の0をやるんです｡ 2.
‫このXが従属変数で､ これがラベルです｡
‫では､ 今度はシフトして入力です｡
‫素晴らしい｡
‫そして､ トレーニングデータを見てもらう｡
‫だから､ Xにトライしてもらった｡
‫シャッフルされて､ 合計303行のうち242行になったことがわかります｡
‫だから､ 全体の8割くらいの列があるんです｡
‫そして､ Y列車も同じようにして､ Y列車のLANを見つけることができるかもしれません｡
‫Y列車はX列車と同じ長さです｡
‫でも､ レーベルしかないんです｡
‫そして､ このインデックスを比較すると､ それぞれのサンプルのラベルが表示されていますね｡
‫1､ 3､ 2､ 1､ 3､ 2､ 1､ 2､ 4｡
‫さて､ どうする？
‫さて､ これでデータはXとYに分かれ､ 同様にtrainとtestができました｡
‫つまり､ トレーニングデータとテストデータがあるわけです｡
‫次に機械学習モデルを構築して､ うーん､ まあ分類の作業をすることです｡
‫これは､ どのモデルを使うべきかというところに来ています｡
‫これで､ データがトレーニングセットとテストセットに分割されました｡
‫機械学習モデルを構築するときです｡
‫試してみる｡
‫そこで､ トレーニングセットでパターンを見つけ､ それをテストするのです｡
‫特許を使う｡
‫つまり､ 彼らの特許を使えば､ テストセットで発見されるわけです｡
‫しかし､ どのような機械学習モデルを使えばいいのだろうか｡
‫さて､ ソケットローンのコーナーで会員になっている方､ チェックしてみました｡
‫ソケットラーニングの機械学習マップです｡
‫だから､ ここに入っていくんです｡
‫素晴らしい｡
‫これが私たちのスタート地点なんですね｡
‫つまり､ このままいくと､ 以前にも見たことがあるような､ 分類の問題が出てくるわけです｡
‫私たちは､ ある人が心臓病であるかどうかを､ その人の健康パラメータに基づいて､ 医療パラメータに基づいて分類しようとしているのです｡
‫だから､ 私たちがやるべきことは､ これらのうちのいくつかを試すことだけかもしれません｡
‫全部試してみるのもいいかもしれませんね｡
‫しかし､ これからやってみようと思うのは､ K近傍分類器､ これを使うことにしましょう｡
‫新しいタブでそれを開いて､ 信頼できるランダムフォレストも使ってみましょう｡
‫アンサンブルメソッドとは､ この中のランダムフォレストのことですね｡
‫ランダムフォレスト
‫ランダムフォレスト分類器｡
‫それが､ 私たちの目指すところです｡
‫はい｡
‫美しい｡
‫そして､ 一番近い隣人にたどり着いた｡
‫素晴らしい｡
‫だから､ それに目を通せば､ どんな使い方ができるかがわかるはずです｡
‫でも､ これから実際に見ていくことになります｡
‫でも､ もうひとつあるんです｡
‫ここに戻って､ 機械学習マップに戻ると､ ここにリストされていません｡
‫うーん｡
‫それはなぜなんでしょうね｡
‫さて､ 次の動画で見てみましょう｡
‫それが何かは､ ちょっとヒントをあげましょう｡
‫ロジスティック回帰と呼ばれるものです｡
‫と思うかもしれませんが､ 私たちは分類の問題に取り組んでいるのです｡
‫ロジスティック回帰は､ 回帰という言葉が入っている｡
‫そして､ なぜこの分類部分にないのでしょうか？
‫それはいい質問ですね､ 私もよく分からないので｡
‫でも､ 次の動画でその3機種を見てもらう予定です｡
‫だから､ 作ってみて､ それぞれの様子を見ることにしています｡
‫なぜなら､ 私たちは今､ モデリングスラッシュの実験段階であることを忘れてはならないからです｡
‫そして､ 実験段階の1つとして､ さまざまな機械学習モデルを試しています｡
‫というわけで､ そういうことになります｡
‫これから3種類の機械学習モデルを試し､ テストセットでの結果と比較してみます｡
‫そして､ もちろん､ 一番いいものを､ ということです｡