‫ยินดีต้อนรับกลับ.
‫ในวิดีโอที่แล้ว เราตรวจสอบเมทริกซ์สหสัมพันธ์เสร็จแล้ว และดูเวิร์กโฟลว์ของเรา และเห็นว่าตอนนี้เราอยู่ในขั้นตอนที่ห้าแล้ว
‫เราจึงครอบคลุมคำจำกัดความของปัญหา การประเมินข้อมูล เราได้พิจารณาคุณลักษณะต่างๆ
‫เราทำการวิเคราะห์ข้อมูลเล็กน้อยแล้ว
‫ตอนนี้ได้เวลาเริ่มนำแมชชีนเลิร์นนิงมาใช้แล้ว
‫มาดูกันว่าเราทำอย่างไร
‫เข้าไปกันเลย
‫เราจะสร้างหัวเรื่องเล็กน้อย
‫อาจจะทำได้ 555 0 การสร้างแบบจำลอง.
‫และเราจะเปลี่ยนสิ่งนี้เป็นการมาร์กดาวน์
‫แล้วปัญหาของเราคืออะไร?
‫เลยเลื่อนกลับขึ้นไป
‫เรากำหนดไว้ที่นี่
‫กลับมาที่จุดเริ่มต้น
‫ดังนั้นการนิยามปัญหาจึงเป็นขั้นตอนที่หนึ่ง
‫ดังนั้นในแถลงการณ์ เมื่อพิจารณาจากพารามิเตอร์ทางคลินิกเกี่ยวกับผู้ป่วย เราสามารถคาดการณ์ได้หรือไม่ว่าพวกเขาเป็นโรคหัวใจหรือไม่?
‫เรากำลังทำงานกับปัญหาการจำแนกประเภท
‫ตกลง.
‫นั่นคือสิ่งที่เรากำลังพยายามตอบด้วยการเรียนรู้ของเครื่องและการประเมิน
‫นี่คือเมตริกการประเมินของเรา เพราะตอนนี้เรามีชุดข้อมูลแล้ว และเรากำลังสำรวจมันอยู่
‫เรากำลังทดลองที่นี่
‫ดังนั้นถ้าเราต้องการนำสิ่งนี้ไปสู่การผลิตจริง ๆ ในสภาพแวดล้อมจริง เราอาจต้องการให้มันค่อนข้างดีใช่ไหม?
‫เพราะเป็นการทำนายบางอย่างที่สำคัญว่ามีคนหรือไม่เป็นโรคหัวใจ
‫ดังนั้นเราจึงต้องการความแม่นยำขั้นต่ำ 95% ในการทำนายว่าผู้ป่วยเป็นโรคหัวใจหรือไม่ในระหว่างการพิสูจน์แนวคิด
‫ซึ่งเป็นสิ่งที่เรากำลังทำอยู่ และถ้าเราทำได้ เราจะ ให้ไล่ตามมัน
‫เราจะทำต่อไป ดูว่าเราสามารถปรับปรุงได้หรือไม่ ทำให้มันดีขึ้น หรือดูว่าเราต้องปรับปรุงอะไร
‫นี่คือสิ่งที่เราจะพยายามแก้ไขด้วยแมชชีนเลิร์นนิง
‫เรากำลังพยายามตอบคำถามนี้ และนี่คือการวัดมูลค่าของเรา ซึ่งเป็นสิ่งที่เราจะดำเนินการต่อไป
‫และแน่นอนว่าสิ่งเหล่านี้สามารถเปลี่ยนแปลงได้ แต่สิ่งเหล่านี้เป็นเพียงแผนงานเล็ก ๆ น้อย ๆ หรือสิ่งที่เราสามารถมุ่งไปข้างหน้าได้
‫งั้นลงไปดูว่าเราจะทำอะไรได้บ้าง
‫สิ่งแรกที่เราอาจทำคือทบทวนชุดข้อมูลของเรา เตือนตัวเองว่าเรากำลังทำอะไรอยู่
‫เราจะใช้คอลัมน์เหล่านี้
‫เพื่อพยายามทำนายคอลัมน์เป้าหมายดังนั้นก. เค ตัวแปรอิสระเพื่อทำนายตัวแปรตามที่นี่
‫และสิ่งแรกที่เราอาจทำคือแบ่งข้อมูลออกเป็น X และ Y ดังนั้นเราจะแยกออกเป็นคุณลักษณะและป้ายกำกับ
‫แล้วสิ่งที่เราอาจทำคือสร้างการฝึกอบรมและการแยกการทดสอบ คล้ายกับที่เราทำในส่วนสินเชื่อกายสิทธิ์ที่เราทำงานผ่านเวิร์กโฟลว์การเรียนรู้ของเครื่องไซโคลน
‫มาทำกัน
‫แยกข้อมูลออกเป็น X และ Y กัน
‫X จะเท่ากับทุกคอลัมน์ยกเว้นคอลัมน์เป้าหมาย
‫นั่นคือสิ่งที่เราต้องการ
‫ดังนั้นลดลงอย่างแน่นอน
‫เราจะทิ้งเป้าหมาย
‫เราจะตั้งแกนให้เท่ากับหนึ่ง
‫สวยงาม.
‫แล้ว y จะเท่ากับพวกนี้คือเลเบลทั้งหมด
‫ดังนั้นเราจะไป def
‫เราสามารถไปที่เป้าหมาย
‫เราจะไปที่นั่น.
‫ทีนี้ลองนึกภาพ X
‫มหัศจรรย์.
‫ไม่มีคอลัมน์เป้าหมายและเราจะนึกภาพว่าทำไมต้องเตือนตัวเองว่ามันเป็นศูนย์หนึ่งไม่ว่าจะมีคนเป็นโรคหัวใจหรือไม่
‫ดังนั้นจึงเป็นการจำแนกประเภทไบนารีเพราะมีเพียงสองตัวเลือกไบนารีหมายถึงศูนย์หรือหนึ่ง
‫และตอนนี้สิ่งที่เราต้องทำคือแบ่งข้อมูลออกเป็นการฝึกอบรมและทดสอบ
‫ตอนนี้เราเคยเห็นสิ่งนี้มาก่อน แต่ก็คุ้มค่าที่จะย้ำ
‫ทำไมไม่ใช้ข้อมูลทั้งหมดเพื่อฝึกโมเดล?
‫การแยกรถไฟและการทดสอบคืออะไร?
‫สมมติว่าคุณต้องการนำแบบจำลองของคุณไปโรงพยาบาลและเริ่มใช้กับผู้ป่วย
‫คุณจะทราบได้อย่างไรว่าแบบจำลองของคุณใช้กับผู้ป่วยรายใหม่ซึ่งไม่ได้รวมอยู่ในชุดข้อมูลฉบับสมบูรณ์ดั้งเดิมที่เรามี
‫ดังนั้นหากเราสร้างแบบจำลองในทุกตัวอย่างใน data frame นี้ เราจะรู้ได้อย่างไร?
‫เราจะมีความเข้าใจอย่างถ่องแท้ว่าจะเป็นอย่างไรกับคนในแบบของเราที่ไม่เคยเห็นมาก่อน
‫นี่คือที่มาของชุดทดสอบ
‫ใช้เพื่อเลียนแบบการนำโมเดลของเราเข้าสู่สภาพแวดล้อมจริงให้มากที่สุดหรืออย่างน้อยก็พยายามให้มากที่สุด
‫สิ่งสำคัญคือต้องไม่ปล่อยให้แบบจำลองของเราเรียนรู้จากชุดทดสอบ
‫ควรประเมินในชุดทดสอบเท่านั้น
‫ดังนั้นเราจะจัดชุดฝึก ซึ่งเหมือนกับว่าเมื่อคุณกำลังอ่านหนังสือสอบ มันก็เหมือนกับเนื้อหาของหลักสูตร
‫ดังนั้นโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงจะเรียนรู้รูปแบบในเนื้อหาหลักสูตร จากนั้นจึงนำไปประเมินในการสอบปลายภาค
‫ซึ่งเป็นชุดทดสอบ
‫มาดูกันว่าสิ่งที่เราจะทำคือแบ่งข้อมูลออกเป็นชุดฝึกและชุดทดสอบ
‫ในการทำเช่นนั้น เราสามารถใช้ numpy random seed ก่อน เพื่อให้เราสามารถทำซ้ำผลลัพธ์ของเรา และเราสามารถแบ่งข้อมูลของเราออกเป็นชุดฝึกและชุดทดสอบโดยใช้การเรียนรู้ทางจิต
‫แยกการทดสอบรถไฟ
‫เลยแยกย้ายกันไปรถไฟ
‫และชุดทดสอบ
‫ศาลเจ้า X การทดสอบ x
‫เราเห็นสิ่งนี้มากมายในส่วนสินเชื่อกายสิทธิ์ แต่สิ่งสำคัญยิ่งที่จะย้ำว่า เมื่อใดก็ตามที่คุณพยายามทดสอบหรือเมื่อใดก็ตามที่คุณพยายามประเมินแบบจำลองของคุณ
‫ควรเป็นข้อมูลที่แบบจำลองไม่เคยเห็นมาก่อน
‫ขนาดทดสอบ
‫เรากำลังจะทำมาตรฐาน 0 2.
‫ดังนั้น X นี่คือสิ่งที่เราสร้างขึ้นที่นี่ ตัวแปรตามของเรา และนี่คือเหตุผล ซึ่งก็คือป้ายกำกับของเรา
‫ดังนั้นตอนนี้เราจะเปลี่ยนและป้อน
‫มหัศจรรย์.
‫และเราจะมาดูข้อมูลการฝึกกัน
‫ดังนั้นเราจึงได้ลอง X
‫เราจะเห็นว่ามันสับเปลี่ยนและได้ 242 แถวจากทั้งหมด 303 แถว
‫มันเลยได้ประมาณ 80% ของแถวทั้งหมด
‫จากนั้นเราสามารถทำเช่นเดียวกันกับรถไฟ Y และเราอาจพบ LAN ของรถไฟ y เช่นกัน
‫รถไฟ Y มีความยาวเท่ากับรถไฟ x
‫แต่ได้ป้ายเท่านั้น
‫ดังนั้นหากเราเปรียบเทียบดัชนีที่นี่ มันจะมีป้ายกำกับสำหรับตัวอย่างเหล่านี้แต่ละตัว
‫หนึ่ง สาม สอง หนึ่ง สาม สอง หนึ่ง สอง สี่
‫ตอนนี้เราจะทำอย่างไร?
‫ตอนนี้เราได้ข้อมูลของเราใน X และ Y แล้ว เรามีการฝึกอบรมและการทดสอบด้วย
‫เรามีข้อมูลการฝึก และก็มีข้อมูลการทดสอบ
‫สิ่งต่อไปคือการสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องและอืม การทำงานกับการจัดหมวดหมู่
‫มาถึงจุดนี้แล้ว เราควรจะใช้รุ่นไหนดี?
‫ตอนนี้เราได้ข้อมูลของเราที่แบ่งออกเป็นชุดฝึกและชุดทดสอบ
‫ถึงเวลาสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง
‫เราจะลอง
‫หารูปแบบในชุดฝึกแล้วเราจะทดสอบ
‫ใช้สิทธิบัตร
‫ดังนั้นการใช้สิทธิบัตรจึงพบในชุดทดสอบ
‫แต่เราควรใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องอะไร?
‫ถ้าคุณเป็นสมาชิกในส่วนสินเชื่อซ็อกเก็ต เราก็ลองดู
‫แผนที่การเรียนรู้ของเครื่องซ็อกเก็ต
‫ดังนั้นเราจะเข้าไปที่นี่
‫มหัศจรรย์.
‫นี่คือจุดเริ่มต้นของเรา
‫ดังนั้นถ้าเราทำตามนี้ เรารู้ว่าเราเคยเห็นมาก่อน เรามีปัญหาการจำแนกประเภท
‫เรากำลังพยายามจำแนกว่าใครเป็นโรคหัวใจหรือไม่ โดยพิจารณาจากพารามิเตอร์ด้านสุขภาพของพวกเขา โดยพิจารณาจากพารามิเตอร์ทางการแพทย์ของพวกเขา
‫สิ่งที่เราทำได้คือลองเพียงไม่กี่อย่างเท่านั้น
‫คุณสามารถลองทั้งหมด
‫แต่สิ่งที่เราจะทำคือใช้ตัวแยกประเภท K เพื่อนบ้าน เราจะใช้อันนี้
‫ดังนั้นถ้าเราเปิดมันในแท็บใหม่ แล้วเราจะใช้ฟอเรสต์สุ่มที่เชื่อถือได้ของเราด้วย
‫ดังนั้นเราจะเปิดมันด้วย
‫ดังนั้นวิธีการทั้งมวลจึงเป็นป่าสุ่มที่นี่
‫ป่าสุ่ม.
‫ลักษณนามป่าสุ่ม
‫นั่นคือสิ่งที่เรากำลังตามหา
‫ใช่.
‫สวยงาม.
‫และเราได้เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดที่นี่
‫มหัศจรรย์.
‫ดังนั้นถ้าเรามองผ่านสิ่งนั้น เราจะเห็นว่าเราจะใช้มันได้อย่างไร
‫แต่เราจะมาดูสิ่งนี้ในทางปฏิบัติ
‫แต่มีอีกหนึ่ง
‫หากเรากลับมาที่นี่ ให้กลับไปที่แมปแมชชีนเลิร์นนิงของเราซึ่งไม่อยู่ในรายการ
‫อืม.
‫ฉันสงสัยว่าทำไมถึงเป็น
‫เราจะเห็นมันในวิดีโอหน้า
‫มันคืออะไรฉันจะให้เงื่อนงำเล็กน้อย
‫เรียกว่าการถดถอยโลจิสติก
‫และคุณอาจกำลังคิดว่า เฮ้ เรากำลังแก้ปัญหาการจำแนกประเภทอยู่
‫การถดถอยโลจิสติกมีคำว่าถดถอยอยู่ในนั้น
‫แล้วทำไมไม่อยู่ในหมวดนี้
‫นั่นเป็นคำถามที่ดีเพราะฉันไม่แน่ใจเหมือนกัน
‫แต่เราจะไปดูโมเดลทั้งสามนี้ในวิดีโอหน้า
‫เราจะสร้างมันขึ้นมาและมาดูกันว่าแต่ละอันจะเป็นอย่างไร
‫เพราะอย่าลืมว่าตอนนี้เรากำลังทำการทดลองซึ่งอยู่ในขั้นตอนการทดลองสร้างแบบจำลองสแลชของเรา
‫และส่วนหนึ่งของขั้นตอนการทดลองก็คือการทดลองโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ
‫นั่นคือสิ่งที่เรากำลังจะทำ
‫เราจะลองใช้แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องสามแบบและดูว่าเปรียบเทียบกับผลลัพธ์ในชุดทดสอบอย่างไร
‫และแน่นอนว่าเราต้องการสิ่งที่ดีที่สุด เรามาทำกัน