‫Chào mừng trở lại.
‫Trong video cuối cùng, chúng tôi đã hoàn thành việc kiểm tra ma trận tương quan của mình và chúng tôi đã xem xét quy trình làm việc của mình và
‫thấy rằng chúng tôi hiện đang làm đến bước thứ năm.
‫Vì vậy, chúng tôi đã đề cập đến việc xác định vấn đề, đánh giá dữ liệu, chúng tôi đã xem xét các tính năng,
‫chúng tôi đã thực hiện một chút phân tích dữ liệu.
‫Bây giờ đã đến lúc bắt đầu sử dụng máy học.
‫Vì vậy, hãy xem làm thế nào chúng tôi làm điều đó.
‫Hãy đi vào đây.
‫Chúng tôi sẽ tạo một tiêu đề nhỏ.
‫Nó có thể làm điều đó 5. 0 mô hình hóa.
‫Và chúng tôi sẽ biến điều này thành sự đánh dấu.
‫Và vậy vấn đề của chúng ta là gì?
‫Vì vậy, hãy cuộn lên trở lại.
‫Chúng tôi đã xác định nó ở đây.
‫Quay lại ngay từ đầu.
‫Vì vậy, xác định vấn đề là bước một.
‫Vì vậy, trong một tuyên bố, đưa ra các thông số lâm sàng về một bệnh nhân, chúng ta có thể dự đoán họ có bị bệnh tim
‫hay không?
‫Vì vậy, chúng tôi đang làm việc với một vấn đề phân loại.
‫Được chứ.
‫Đó là những gì chúng tôi đang cố gắng giải đáp bằng máy học và đánh giá.
‫Vì vậy, đây là chỉ số đánh giá của chúng tôi bởi vì ngay bây giờ chúng tôi đã có một tập dữ liệu và chúng tôi chỉ đang
‫khám phá nó.
‫Chúng tôi đang thử nghiệm ở đây.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi thực sự muốn đưa điều này vào sản xuất, vào bối cảnh đời thực, chúng tôi có thể muốn
‫nó khá tốt, phải không?
‫Bởi vì nó dự đoán một điều gì đó quan trọng như việc ai đó có bị bệnh tim hay không.
‫Vì vậy, chúng tôi muốn có độ chính xác tối thiểu là 95% khi dự đoán liệu một bệnh nhân có bị bệnh tim hay không trong quá trình chứng minh khái niệm của
‫chúng tôi, đó là loại những gì chúng tôi đang làm ở đây và nếu chúng tôi có thể làm được điều đó, chúng tôi
‫sẽ tiếp tục theo đuổi nó.
‫Chúng tôi sẽ tiếp tục, xem liệu chúng tôi có thể cải thiện nó, làm cho nó tốt hơn hoặc xem những gì chúng tôi cần cải thiện.
‫Vì vậy, đây là những gì chúng tôi sẽ cố gắng giải quyết bằng học máy.
‫Chúng tôi đang cố gắng trả lời câu hỏi về vấn đề này và đây là chỉ số định giá của chúng tôi, thứ mà chúng
‫tôi sẽ nghiên cứu.
‫Và tất nhiên mỗi điều này có thể thay đổi, nhưng chúng chỉ cung cấp cho chúng ta một lộ trình nhỏ hoặc một cái gì đó
‫mà chúng ta có thể hướng tới.
‫Vì vậy, chúng ta hãy đi xuống, xem những gì chúng tôi sẽ làm.
‫Điều đầu tiên chúng ta có thể làm là xem lại tập dữ liệu của mình, nhắc nhở bản thân về những gì chúng ta đang làm.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ sử dụng các cột này.
‫Để thử và dự đoán cột mục tiêu như vậy a. k. a các biến độc lập để dự đoán biến phụ thuộc
‫ở đây.
‫Và điều đầu tiên chúng tôi có thể làm là chia dữ liệu của mình thành X và Y, vì vậy chúng tôi sẽ chia nó thành các
‫tính năng và nhãn.
‫Và sau đó, những gì chúng tôi có thể làm là tạo một phần đào tạo và thử nghiệm tương tự như những gì chúng tôi đã làm trong
‫phần cho vay tâm linh, nơi chúng tôi làm việc thông qua quy trình công việc học máy lốc xoáy.
‫Vì vậy, chúng ta hãy làm điều đó.
‫Vì vậy, chúng ta hãy chia dữ liệu thành X và Y.
‫X sẽ bằng với mọi cột ngoại trừ cột mục tiêu.
‫Đó là những gì chúng tôi muốn.
‫Vì vậy, giảm def.
‫Chúng ta sẽ thả mục tiêu.
‫Chúng ta sẽ đặt trục bằng một.
‫Xinh đẹp.
‫Và sau đó y sẽ là tất cả các nhãn.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ đi def.
‫Chúng ta chỉ có thể đi mục tiêu.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Bây giờ hãy hình dung X.
‫Tuyệt vời.
‫Không có cột Mục tiêu và chúng ta sẽ hình dung lý do tại sao để nhắc nhở bản thân rằng nó chỉ là con số 0 cho dù ai đó có
‫bị bệnh tim hay không.
‫Vì vậy, đó là một phân loại nhị phân vì chỉ có hai tùy chọn nhị phân có nghĩa là không hoặc một.
‫Và bây giờ những gì chúng ta phải làm là chia nhỏ dữ liệu của mình thành một đợt đào tạo và kiểm tra.
‫Bây giờ, chúng ta đã thấy điều này trước đây, nhưng nó đáng được nhắc lại.
‫Tại sao không sử dụng tất cả dữ liệu để đào tạo một mô hình?
‫Phân chia chuyến tàu và thử nghiệm là gì?
‫Giả sử bạn muốn đưa mô hình của mình vào bệnh viện và bắt đầu sử dụng trên bệnh nhân.
‫Làm thế nào bạn biết được mô hình của bạn hoạt động tốt như thế nào trên một bệnh nhân mới không có trong tập dữ liệu đầy đủ ban đầu
‫mà chúng tôi có.
‫Vì vậy, nếu chúng ta xây dựng một mô hình trên từng mẫu đơn lẻ trong khung dữ liệu này, làm thế nào chúng ta biết được?
‫Làm thế nào để chúng ta có cái nhìn sâu sắc về việc nó sẽ diễn ra như thế nào đối với một người mà mô hình của chúng ta chưa từng thấy trước đây?
‫Đây là nơi tập hợp thử nghiệm đi vào.
‫Nó được sử dụng để bắt chước việc đưa mô hình của chúng ta vào môi trường thực càng nhiều càng tốt, hoặc ít nhất là nó cố
‫gắng nhiều nhất có thể.
‫Điều quan trọng là không bao giờ để mô hình của chúng tôi học hỏi từ một tập hợp thử nghiệm.
‫Nó chỉ nên được đánh giá trên một tập hợp thử nghiệm.
‫Vì vậy, chúng ta sẽ có một bộ đào tạo, giống như khi bạn đang học cho một kỳ thi, nó giống như
‫tài liệu của khóa học.
‫Vì vậy, mô hình học máy sẽ học các mẫu trong tài liệu khóa học, sau đó nó
‫sẽ được đánh giá trong bài kiểm tra cuối cùng, đó là bộ kiểm tra.
‫Vì vậy, hãy xem rằng những gì chúng ta sẽ làm là chia dữ liệu thành các tập huấn luyện và thử nghiệm.
‫Vì vậy, để làm như vậy, chúng ta có thể sử dụng hạt giống ngẫu nhiên numpy trước tiên để chúng ta có thể tái tạo kết quả của mình và chúng ta có thể chia dữ liệu của mình thành các tập
‫huấn luyện và thử nghiệm bằng cách sử dụng các nhà ngoại cảm học.
‫Tàu thử nghiệm chia tách.
‫Vì vậy, chúng tôi đi chia thành xe lửa.
‫Và bộ thử nghiệm.
‫X miếu, x kiểm tra.
‫Chúng tôi đã thấy rất nhiều điều này trong phần cho vay tâm linh, nhưng điều tối quan trọng là phải nhắc lại rằng bất cứ khi nào bạn cố gắng kiểm tra hoặc bất cứ khi
‫nào bạn cố gắng đánh giá mô hình của mình, nó phải dựa trên dữ liệu mà mô hình đó
‫chưa từng thấy trước đây.
‫Kích thước thử nghiệm.
‫Chúng tôi sẽ thực hiện tiêu chuẩn 0. 2.
‫Vì vậy, X này là những gì chúng tôi đã tạo ở đây, biến phụ thuộc của chúng tôi và đây là lý do tại sao, đó là nhãn của chúng tôi.
‫Vì vậy, bây giờ chúng ta sẽ thay đổi và nhập cuộc.
‫Tuyệt vời.
‫Và chúng ta sẽ xem xét dữ liệu đào tạo.
‫Vì vậy, chúng tôi đã có X đang cố gắng.
‫Chúng ta có thể thấy rằng nó đã xáo trộn nó và nó có 242 hàng trong tổng số 303 hàng.
‫Vì vậy, nó có khoảng 80% toàn bộ hàng.
‫Sau đó, chúng ta có thể làm tương tự với Y train và chúng ta cũng có thể tìm thấy mạng LAN của y train.
‫Đoàn tàu Y có cùng chiều dài với đoàn tàu x.
‫Nhưng nó chỉ có nhãn.
‫Và vì vậy nếu chúng tôi so sánh các chỉ mục ở đây, nó sẽ có nhãn cho từng mẫu này.
‫Một, ba, hai, một, ba, hai, một, hai, bốn.
‫Bây giờ chúng ta làm gì?
‫Chà, bây giờ chúng tôi đã có dữ liệu của mình vào X và Y, chúng tôi cũng có đào tạo và kiểm tra.
‫Vì vậy, chúng tôi có dữ liệu đào tạo và chúng tôi có dữ liệu thử nghiệm.
‫Việc tiếp theo là xây dựng một mô hình học máy và hmm, tốt, làm việc với phân loại.
‫Điều này dẫn đến việc nó giống như, chúng ta nên sử dụng mô hình nào?
‫Bây giờ, chúng tôi đã chia dữ liệu của mình thành các nhóm đào tạo và kiểm tra.
‫Đã đến lúc xây dựng một mô hình học máy.
‫Chúng tôi sẽ thử nó.
‫Vì vậy, hãy tìm các mẫu trong tập huấn luyện và chúng tôi sẽ kiểm tra nó.
‫Sử dụng các bằng sáng chế.
‫Vì vậy, bằng cách sử dụng bằng sáng chế của họ, nó được tìm thấy trên bộ thử nghiệm.
‫Nhưng chúng ta nên sử dụng mô hình học máy nào?
‫Chà, nếu bạn là thành viên trong phần cho vay socket, chúng tôi đã kiểm tra nó.
‫Bản đồ máy học socket learning.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ đi vào đây.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, đây là bắt đầu của chúng tôi.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi theo dõi điều này thông qua, chúng tôi biết rằng chúng tôi đã thấy điều này trước đây, chúng tôi đã gặp vấn đề về phân loại.
‫Chúng tôi đang cố gắng phân loại xem ai đó có bị bệnh tim hay không dựa trên các thông số sức khỏe của họ, dựa trên
‫các thông số y tế của họ.
‫Vì vậy, những gì chúng tôi có thể làm là chỉ thử một vài trong số này.
‫Bạn có thể thử tất cả chúng.
‫Nhưng những gì chúng tôi sẽ thử và làm là sử dụng bộ phân loại hàng xóm K, chúng tôi sẽ sử dụng bộ phân loại này.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi mở nó trong một tab mới và sau đó chúng tôi cũng sẽ sử dụng khu rừng ngẫu nhiên đáng tin cậy của
‫mình, vì vậy chúng tôi cũng sẽ mở nó.
‫Vì vậy, các phương pháp tổng hợp là một khu rừng ngẫu nhiên ở đây.
‫Rừng ngẫu nhiên.
‫Bộ phân loại rừng ngẫu nhiên.
‫Đó là những gì chúng tôi đang theo đuổi.
‫Đúng.
‫Xinh đẹp.
‫Và chúng tôi đến đây những người hàng xóm gần nhất.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, nếu chúng ta nhìn qua điều đó, chúng ta sẽ thấy cách chúng ta có thể sử dụng nó.
‫Nhưng chúng ta sẽ thấy điều này trong thực tế.
‫Nhưng còn một cái nữa.
‫Nếu chúng tôi quay lại đây, hãy quay lại bản đồ học máy của chúng tôi và nó không được liệt kê ở đây.
‫Hừ!
‫Tôi tự hỏi tại sao vậy.
‫Chà, chúng ta sẽ xem nó trong video tiếp theo.
‫Đó là gì, tôi sẽ cho bạn một chút manh mối.
‫Nó được gọi là hồi quy logistic.
‫Và bạn có thể nghĩ, này, chúng tôi đang giải quyết một vấn đề phân loại.
‫Hồi quy logistic có từ hồi quy trong đó.
‫Và tại sao nó không có trong phần phân loại này?
‫Chà, đó là một câu hỏi hay vì tôi cũng không chắc lắm.
‫Nhưng chúng ta sẽ xem xét ba mô hình đó trong video tiếp theo.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ tạo ra chúng và chúng tôi sẽ xem cách từng người trong số chúng diễn ra.
‫Bởi vì hãy nhớ rằng, chúng tôi đang thử nghiệm ngay bây giờ ở đâu trong giai đoạn thử nghiệm cắt giảm mô hình của chúng tôi.
‫Và một phần của giai đoạn thử nghiệm là thử các mô hình học máy khác nhau.
‫Vì vậy, đó là những gì chúng tôi sẽ làm.
‫Chúng tôi sẽ thử ba mô hình học máy khác nhau và xem chúng so sánh như thế nào với kết quả của chúng
‫trên bộ thử nghiệm.
‫Và tất nhiên, chúng tôi muốn cái tốt nhất, vì vậy hãy làm điều đó.