‫Bienvenido de nuevo.
‫Terminamos de revisar el último video, nuestra matriz de correlación, y miramos nuestro flujo de trabajo y vimos que
‫ahora estamos en el paso cinco.
‫Así que hemos cubierto la definición de problemas y la evaluación de datos.
‫Hemos analizado las características.
‫Hemos hecho un pequeño análisis de datos.
‫Ahora es el momento de comenzar a incorporar el aprendizaje automático.
‫Así que veamos cómo lo hacemos.
‫Entremos aquí.
‫Creará un pequeño título.
‫Podría hacerlo 5. 0 modelado.
‫Y vamos a convertir esto en un simulacro.
‫Entonces, ¿cuál es nuestro problema?
‫Así que retrocedamos, lo definimos aquí.
‫De vuelta al Star.
‫Entonces, la definición del problema es el primer paso.
‫Entonces, en una declaración, dados los parámetros clínicos sobre un paciente, ¿podemos predecir si tiene o no una
‫enfermedad cardíaca?
‫Entonces estamos trabajando con el problema de clasificación, ¿de acuerdo?
‫Eso es lo que estamos tratando de responder con el aprendizaje automático y la evaluación.
‫Así que esta es nuestra métrica de evaluación, porque ahora mismo tenemos un conjunto de datos.
‫Es como si lo estuviéramos explorando.
‫Estamos experimentando aquí.
‫Entonces, si quisiéramos llevar esto a producción, a un escenario de la vida real, probablemente querríamos que
‫fuera bastante bueno.
‫Correcto, porque está prediciendo algo tan importante como si alguien tiene o no una enfermedad cardíaca.
‫Por lo tanto, queremos una precisión mínima del 95 por ciento para predecir si un paciente tiene o no una enfermedad cardíaca durante nuestra prueba de
‫concepto, que es algo así como por lo que estamos pasando aquí.
‫Y si podemos llegar a eso, seguiremos haciéndolo.
‫Seguiremos adelante, veremos si podemos mejorarlo, hacerlo mejor o ver qué necesitamos mejorar.
‫Entonces, esto es lo que intentaremos resolver con el aprendizaje automático.
‫Estamos tratando de responder a esta declaración del problema, y esta es nuestra métrica de evaluación, algo en lo
‫que estaremos trabajando.
‫Y, por supuesto, cada uno de estos podría cambiar.
‫Pero estos son solo para darnos una pequeña hoja de ruta o algo hacia lo que podamos dirigirnos.
‫Así que bajemos, veamos qué hacemos.
‫Lo primero que podemos hacer es revisar nuestro conjunto de datos, recordarnos lo que estamos haciendo.
‫Entonces usaremos estas columnas.
‫Para intentar predecir la columna del Tigre, a. k. una. las variables independientes, para predecir la variable
‫dependiente aquí.
‫Y lo primero que podemos hacer es dividir nuestros datos en X e Y, por lo que los dividiremos en características
‫y etiquetas.
‫Y luego, lo que podríamos hacer es crear una división de entrenamiento y prueba similar a lo que hicimos en la sección de línea de socket
‫cuando trabajamos en el flujo de trabajo de aprendizaje automático de la línea de socket.
‫Así que hagámoslo.
‫Así que vamos a dividir los datos en X e Y.
‫X va a ser igual a todas las columnas excepto a la columna Tiger.
‫Eso es lo que queremos hacer después de la caída.
‫Vamos a soltar el objetivo.
‫Vamos a establecer el acceso igual a uno hermoso.
‫Y luego, ¿por qué van a ser estas etiquetas antiguas?
‫Así que vamos a hacer D. F. , podemos simplemente ir al objetivo.
‫Aquí vamos.
‫Ahora visualicemos X maravillosa columna sin objetivo y visualizaremos por qué recordarnos a nosotros mismos que es solo cero uno, ya sea
‫que alguien tenga o no una enfermedad cardíaca, clasificación secundaria, porque solo hay dos
‫opciones, binario que significa cero uno.
‫Y ahora lo que tenemos que hacer es dividir nuestros datos en un entrenamiento y una prueba.
‫Ahora, hemos visto esto antes, pero vale la pena reiterarlo.
‫¿Por qué no utilizar todos los datos para intentar modelar qué es un tren y probarlo?
‫Bueno, digamos que desea llevar su modelo al hospital y comenzar a usarlo en pacientes.
‫¿Cómo sabría qué tan bien funciona su modelo en un nuevo paciente que no está incluido en el conjunto de datos completo original
‫que tenemos?
‫Entonces, si construimos un modelo en cada muestra en este marco de datos, ¿cómo lo sabríamos?
‫¿Cómo podríamos tener una idea de cómo le iría a alguien que nuestro modelo nunca ha visto antes?
‫Aquí es donde entra el equipo de prueba.
‫Se usa para imitar llevar nuestro modelo a un entorno real tanto como sea posible, o al menos lo intenta tanto
‫como sea posible.
‫Es importante que nunca dejemos que nuestro modelo aprenda de un conjunto de pruebas.
‫Solo debe evaluarse en un equipo de prueba.
‫Así que vamos a tener un conjunto de capacitación, que es como cuando estás estudiando para un examen, es como
‫el material del curso.
‫Entonces, el modelo de aprendizaje automático aprenderá los patrones en el material del curso y luego
‫se evaluará en el examen final, que es el conjunto de prueba.
‫Entonces, veamos que lo que vamos a hacer es dividir los datos en tren y conjunto de prueba.
‫Entonces, para hacerlo, podemos usar primero una semilla aleatoria y numpty, de modo que podamos reproducir nuestros resultados y podamos dividir nuestros datos
‫en pruebas de entrenamiento, usando líneas psíquicas, tratando de dividir.
‫Así que divídete en tren.
‫Y el conjunto de pruebas X, la prueba del tren X, vimos mucho de esto en la sección de préstamo de enchufes.
‫Pero es fundamental reiterar que cada vez que intente realizar una prueba, siempre que intente evaluar
‫su modelo, debe basarse en datos que el modelo nunca ha visto antes, el tamaño de la prueba y el punto cero
‫estándar dos.
‫Entonces esto es lo que hemos creado aquí ahora con variable dependiente.
‫Y es por eso que son nuestras etiquetas.
‫Así que ahora vamos a cambiar a maravilloso.
‫Y vamos a echar un vistazo a los datos de entrenamiento.
‫Entonces tenemos el tren X.
‫Podemos ver que está mezclado y tiene 242 subió del total, 303 subió, por lo que tiene alrededor del 80 por ciento
‫de todas las filas.
‫Ahora podemos hacer lo mismo con el tren de alambre y también queremos encontrar la tierra del tren Y.
‫Por qué el tren tiene la misma longitud que el extremo.
‫Pero solo tiene las etiquetas, por lo que si comparamos los índices aquí, tiene las etiquetas para cada una de
‫estas muestras.
‫Uno, tres, dos, uno, tres, dos.
‫Maravilloso.
‫¿Ahora que hacemos?
‫Bueno, ahora tenemos nuestros datos en X e Y.
‫También tenemos entrenamiento y prueba.
‫Tenemos datos de entrenamiento y datos de prueba.
‫Lo siguiente es crear un modelo de aprendizaje automático y.
‫Mmm.
‫Bueno, trabajando con la clasificación, esto llega a un punto en el que es ¿qué modelo deberíamos usar?
‫Ahora tenemos nuestros datos divididos en conjuntos de prueba y entrenamiento.
‫Es hora de crear un modelo de aprendizaje automático.
‫Lo entrenaremos, así que busque las patentes en el conjunto de capacitación y lo probaremos, usaremos las patentes.
‫Entonces, usando la patente, se encuentra en el equipo de prueba.
‫Pero, ¿qué modelo de aprendizaje automático deberíamos usar?
‫Bueno, si recuerdas en la sección de préstamos de socket, lo revisamos en el mapa de aprendizaje automático de préstamos de
‫socket.
‫Entonces vamos a entrar aquí.
‫Maravilloso.
‫Así que este es nuestro comienzo, así que lo seguimos hasta el final, sabemos que lo hemos visto antes.
‫Tenemos un problema de clasificación.
‫Estamos tratando de clasificar si alguien tiene o no una enfermedad cardíaca en función de sus parámetros de salud, en función
‫de sus parámetros médicos.
‫Entonces, lo que podríamos hacer es probar solo algunos de estos.
‫Podrías probarlos todos, pero lo que vamos a intentar es usar el clasificador Canibus, usará este.
‫Entonces, si abrimos eso en la nueva pestaña y luego también usaremos nuestro confiable bosque aleatorio.
‫Así que también lo abriremos.
‫Entonces, en los métodos de muestra, hay un bosque aleatorio aquí, un bosque aleatorio, un clasificador de bosque aleatorio.
‫Eso es lo que buscamos.
‫Si.
‫Hermosa.
‫Y llegamos aquí, el vecino más cercano es maravilloso, así que si miramos a través de eso, veríamos cómo podríamos usarlo, pero
‫vamos a ver esto en la práctica.
‫Pero hay uno más si volvemos aquí a nuestro mapa de aprendizaje automático y no aparece aquí.
‫Mmm.
‫Me pregunto por qué es así.
‫Bueno, lo vamos a ver en el siguiente video, de qué se trata.
‫Te daré una pequeña pista.
‫Se llama regresión logística y es posible que esté pensando, oye, estamos trabajando en un problema de
‫clasificación.
‫La regresión logística tiene la palabra regresión.
‫¿Y por qué no está en este bote de clasificación?
‫Bueno, esa es una gran pregunta, porque tampoco estoy muy seguro.
‫Pero veremos esos tres modelos en el siguiente video.
‫Entonces los crearemos y veremos cómo va cada uno de ellos, porque recuerde, estamos experimentando ahora en
‫qué parte de nuestra fase de experimentos de modelado y una parte de la fase de experimentos es probar diferentes modelos de aprendizaje
‫automático.
‫Entonces eso es lo que vamos a hacer.
‫Vamos a probar tres modelos de aprendizaje automático diferentes y veremos cómo se comparan con sus resultados en el conjunto
‫de pruebas.
‫Y luego, por supuesto, queremos el mejor.
‫Así que hagámoslo.