‫Bem vindo de volta.
‫Terminamos de verificar o último vídeo, nossa matriz de correlação, e olhamos nosso fluxo de trabalho e vimos
‫que agora estamos na etapa cinco.
‫Portanto, cobrimos a definição do problema e a avaliação dos dados.
‫Nós vimos os recursos.
‫Fizemos um pouco de análise de dados.
‫Agora é hora de começar a trazer o aprendizado de máquina.
‫Então, vamos ver como fazemos isso.
‫Vamos entrar aqui.
‫Criará um pequeno título.
‫Pode ser 5. 0 modelagem.
‫E vamos transformar isso em uma simulação.
‫E então qual é o nosso problema?
‫Então, vamos rolar de volta para cima, nós definimos aqui.
‫De volta ao Star.
‫Portanto, a definição do problema é a primeira etapa.
‫Portanto, em uma declaração, dados os parâmetros clínicos de um paciente, podemos prever se ele tem ou não
‫doenças cardíacas?
‫Então, estamos trabalhando com o problema de classificação, certo?
‫É isso que estamos tentando responder com aprendizado de máquina e avaliação.
‫Portanto, esta é a nossa métrica de avaliação, porque agora temos um conjunto de dados.
‫Estamos apenas explorando isso.
‫Estamos experimentando aqui.
‫Então, se quiséssemos realmente colocar isso em produção, em um ambiente de vida real, provavelmente quereríamos que
‫fosse muito bom.
‫Certo, porque está prevendo algo tão importante quanto se alguém tem ou não uma doença cardíaca.
‫Portanto, queremos um mínimo de 95 por cento de precisão em prever se um paciente tem ou não doença cardíaca durante nossa prova de
‫conceito, que é mais ou menos como o que estamos passando aqui.
‫E se pudermos fazer isso, continuaremos perseguindo.
‫Vamos continuar, ver se podemos melhorá-lo, torná-lo melhor ou ver o que precisamos melhorar.
‫Então, é isso que vamos tentar resolver com o aprendizado de máquina.
‫Estamos tentando responder a essa declaração de problema, e essa é nossa métrica de avaliação, algo para o
‫qual estaremos trabalhando.
‫E, claro, cada um deles pode mudar.
‫Mas estes são apenas um pequeno roteiro ou algo que podemos seguir.
‫Então vamos descer, ver o que faríamos.
‫A primeira coisa que podemos fazer é olhar novamente nosso conjunto de dados, nos lembrar do que estamos fazendo.
‫Então, vamos usar essas colunas.
‫Para tentar prever a coluna Tigre, então a. k. uma. as variáveis independentes, para prever a variável
‫dependente aqui.
‫E a primeira coisa que podemos fazer é dividir nossos dados em X e Y, então vamos dividi-los em recursos
‫e rótulos.
‫E então o que podemos fazer é criar uma divisão de treinamento e teste semelhante ao que fizemos na seção de linha de soquete quando
‫trabalhamos com o fluxo de trabalho de aprendizado de máquina de linha de soquete.
‫Então vamos fazer isso.
‫Então, vamos dividir os dados em X e Y.
‫X vai ser igual a todas as colunas, exceto a coluna Tigre.
‫Isso é o que queremos fazer após a queda.
‫Vamos largar o alvo.
‫Vamos definir o acesso igual a um lindo.
‫E então por que esses rótulos são antigos.
‫Então, vamos para D. F. , podemos apenas ir ao alvo.
‫Aqui vamos nós.
‫Agora vamos visualizar X maravilhoso sem coluna de destino e vamos visualizar porque para nos lembrarmos que é apenas zero um,
‫independentemente de alguém ter doença cardíaca ou não, classificação secundária, porque há apenas
‫duas opções, binário significa zero um.
‫E agora o que temos que fazer é dividir nossos dados em treinamento e teste.
‫Bem, já vimos isso antes, mas vale a pena reiterar.
‫Por que não usar todos os dados para tentar modelar o que é um trem e testá-lo?
‫Bem, digamos que você queira levar seu modelo ao hospital e começar a usá-lo em pacientes.
‫Como você saberia se o seu modelo vai bem em um novo paciente não incluído no conjunto de dados completo original
‫que temos?
‫Portanto, se construirmos um modelo em cada amostra neste quadro de dados, como saberemos?
‫Como poderíamos ter uma ideia de como seria em alguém que nossa modelo nunca viu antes?
‫É aqui que entra o conjunto de testes.
‫É usado para simular levar nosso modelo para um ambiente real tanto quanto possível, ou pelo menos tentar
‫o máximo possível.
‫É importante nunca deixar nosso modelo aprender com um conjunto de teste.
‫Deve ser avaliado apenas em um conjunto de teste.
‫Então, vamos ter um conjunto de treinamento, que é como quando você está estudando para uma prova, é como
‫o material do curso.
‫Então o modelo de aprendizado de máquina vai aprender os padrões no material do curso e
‫depois será avaliado no exame final, que é o conjunto de testes.
‫Então, vamos ver se o que vamos fazer é dividir os dados em trem e conjunto de teste.
‫Então, para fazer isso, podemos usar a semente aleatória numpty primeiro, para que possamos reproduzir nossos resultados e podemos dividir nossos
‫dados em testes de treinamento, usando linhas psíquicas, tentando dividir.
‫Então vá se dividir em trem.
‫E o conjunto de teste X, teste do treinamento X, vimos muito disso na seção de empréstimo de encaixe.
‫Mas é fundamental reiterar que sempre que você tenta testar, sempre que tenta avaliar seu
‫modelo, deve ser em dados que o modelo nunca viu antes, o tamanho do teste e o padrão zero vírgula
‫dois.
‫Então, isso é o que criamos aqui agora com a variável dependente.
‫E é por isso que nossos rótulos.
‫Então, agora vamos mudar para maravilhoso.
‫E vamos dar uma olhada nos dados de treinamento.
‫Então pegamos o trem X.
‫Podemos ver que está embaralhado e tem 242 rosas do total, 303 rosas, então tem cerca de 80 por cento
‫de todas as linhas.
‫Agora podemos fazer o mesmo com o trem de arame e queremos encontrar a terra do trem Y também.
‫Por que o trem tem o mesmo comprimento do extremo.
‫Mas ele só tem os rótulos e, se compararmos os índices aqui, ele tem os rótulos de cada uma
‫dessas amostras.
‫Um, três, dois, um, três, dois.
‫Maravilhoso.
‫Agora, o que vamos fazer?
‫Bem, agora temos nossos dados em X e Y.
‫Temos treino e teste também.
‫Portanto, temos dados de treinamento e dados de teste.
‫O próximo passo é construir um modelo de aprendizado de máquina e.
‫Hmm.
‫Bem, trabalhando com classificação, isso chega a um ponto em que é qual modelo devemos usar?
‫Agora temos nossos dados divididos em conjuntos de treinamento e teste.
‫É hora de construir um modelo de aprendizado de máquina.
‫Vamos treiná-lo, então encontre as patentes no conjunto de treinamento e vamos testá-lo, usar as patentes.
‫Portanto, usando a patente, ela é encontrada no conjunto de teste.
‫Mas qual modelo de aprendizado de máquina devemos usar?
‫Bem, se você se lembra na seção de empréstimo de caixa, verificamos o mapa de aprendizado de máquina de empréstimo de
‫caixa.
‫Então, vamos entrar aqui.
‫Maravilhoso.
‫Portanto, este é o nosso início, então seguimos até o fim, sabemos que já vimos isso antes.
‫Temos um problema de classificação.
‫Estamos tentando classificar se alguém tem uma doença cardíaca ou não com base em seus parâmetros de saúde, com base
‫em seus parâmetros médicos.
‫Portanto, o que podemos fazer é tentar apenas alguns deles.
‫Você poderia tentar todos eles, mas vamos tentar e fazer se usar o classificador Canibus usará este.
‫Portanto, se abrirmos na nova guia, também usaremos nossa floresta aleatória confiável.
‫Então, vamos abrir isso também.
‫Então, nos métodos de amostra, há uma floresta aleatória aqui, uma floresta aleatória, um classificador de floresta aleatório.
‫É isso que procuramos.
‫sim.
‫Bela.
‫E nós temos aqui o vizinho mais próximo maravilhoso, então se olharmos através disso, veremos como poderíamos usá-lo,
‫mas vamos ver isso na prática.
‫Mas há mais um se voltarmos aqui para o nosso mapa de aprendizado de máquina e não estiver listado aqui.
‫Hmm.
‫Eu me pergunto por que isso.
‫Bem, vamos ver no próximo vídeo, o que é.
‫Vou te dar uma pequena pista.
‫É chamado de regressão logística e você pode estar pensando, ei, estamos trabalhando em um problema de
‫classificação.
‫A regressão logística contém a palavra regressão.
‫E por que não está neste pote de classificação?
‫Bem, essa é uma ótima pergunta, porque também não tenho certeza.
‫Mas vamos dar uma olhada nesses três modelos no próximo vídeo.
‫Então, nós os criaremos e veremos como cada um deles funciona, porque lembre-se, estamos experimentando agora
‫onde em nossa fase de experimentos de modelagem e uma parte da fase de experimentos está tentando diferentes modelos de aprendizado de
‫máquina.
‫Então é isso que vamos fazer.
‫Vamos experimentar três modelos diferentes de aprendizado de máquina e ver como eles se comparam aos resultados do conjunto
‫de teste.
‫E então, é claro, queremos o melhor.
‫Então vamos fazer isso.