‫حسنا.
‫أنا متحمس جدا.
‫حان الوقت لبدء النمذجة.
‫حان الوقت للبدء في استخدام التعلم الآلي لمعرفة ما إذا كان بإمكاننا تصنيف ما إذا كان شخص
‫ما يعاني من أمراض القلب أم لا بناءً على معاييره الصحية.
‫لذلك قلنا في الفيديو السابق أننا سنقوم بتجربة ثلاثة نماذج للتعلم الآلي ، لذلك سنعرضها
‫هنا.
‫سنقوم بتجربة ثلاثة نماذج مختلفة للتعلم الآلي.
‫انحدار لوجستي واحد.
‫إلى.
‫K الأقرب.
‫مصنف الجيران وثلاث غابات عشوائية.
‫مصنف وإذا كنت تتساءل كيف توصلنا إلى هؤلاء الثلاثة ، لأننا مررنا بهذا الرسم التخطيطي لخريطة التعلم
‫الآلي للإعصار حيث إذا اتبعنا هذا بناءً على بياناتنا التي وجدناها هنا ، فنحن في الواقع
‫سؤال جيد قد تطرحه هو مهلا ، أنا لا أرى الانحدار اللوجستي.
‫لقد غطينا ذلك نوعًا ما من قبل حيث قال الانحدار اللوجستي ، هذا غير منطقي حقًا.
‫لقد حصل الانحدار هنا.
‫لذلك نحن لا نحاول توقع رقم.
‫نحن نحاول توقع فئة.
‫لماذا نستخدمه في التصنيف؟
‫وقد شعرت بالحيرة أيضًا ، عندما اكتشفت أنه يمكننا استخدام الانحدار اللوجستي للتصنيف.
‫قد تفكر مرة أخرى.
‫كيف وجدت حتى الانحدار اللوجستي إذا لم يكن هنا؟
‫حسنًا ، لقد كنت مرتبكًا بعض الشيء في هذا أيضًا.
‫كنت أتساءل لماذا لم يتم إدراج الانحدار اللوجستي هنا؟
‫ولكن بعد البحث ، إذا ذهبنا إلى تعلم الانحدار اللوجستي و.
‫قد تتساءل ، ماذا لو لم أكن أعرف حتى البحث عن مقياس الانحدار اللوجستي؟
‫حسنًا ، الطريقة التي عثرت بها على هذا هي أنني ذهبت للتو إلى نماذج التعلم الآلي المستخدمة في مشاكل التصنيف.
‫لقد بحثت عن شيء من هذا القبيل ، ثم اقترح أحدهم الانحدار اللوجستي.
‫ولذا قررت البحث عن الانحدار اللوجستي ووجدته هنا.
‫لذلك ظللت أعلم أنه تم تطبيقه.
‫يمكنني بالطبع أن أبنيها من الصفر.
‫لكنني ممارس أكثر ، أليس كذلك؟
‫أريد تطبيق النماذج التي بناها شخص آخر في الماضي.
‫لذا.
‫ثم قرأت.
‫وربما لم يكن في هذا الانحدار اللوجستي.
‫ربما كان في دليل المستخدم.
‫هذا ، على ما أعتقد ، حيث كان.
‫إذن الانحدار اللوجستي.
‫ها نحن ذا.
‫على الرغم من اسمه ، فهو نموذج خطي للتصنيف وليس الانحدار.
‫لذا فإن هذا السطر هنا يوضح نوعًا من الالتباس في الاسم كونه انحدارًا لوجستيًا.
‫وبالطبع ، يمكنك قراءة كل هذا ، لديك بعض الرياضيات هنا حول كيفية تنفيذها بالفعل.
‫لكن سبب تجربتنا هو أننا نتظاهر بأننا جربنا المعوضات الساكنة الخطية.
‫لدينا بالفعل في مقطع فيديو سابق لقرض مقبس.
‫سأقول إنه لا يعمل.
‫لذلك نحن الآن نحاول.
‫لقد مررنا هنا ، نحن لا نعمل مع البيانات النصية.
‫سنقوم بتجربة المصنفات الأقرب للجيران ومجموعة المصنفات.
‫هذه هي الطريقة التي استنتجنا بها هذه النماذج الثلاثة المختلفة والانحدار اللوجستي y.
‫حسنًا ، لقد قررت طرحها هنا لأنها غير مدرجة هناك ونريد أن نتحقق منها نوعًا ما لأنه إذا
‫لم تكن مدرجة في القائمة القياسية للخوارزميات التي يجب تجربتها ، فقد نحاول اكتشافها على
‫أي حال.
‫ومرة أخرى ، إذا بدت هذه العملية وكأنها غير منظمة على الإطلاق ، يبدو الأمر كما لو أنك أين
‫وجد دانيال نموذج التعلم الآلي هذا ، ما رأيك؟
‫مرة أخرى ، إنها فقط من البحث عن شيء كهذا.
‫بمجرد تحديد أن مشكلتنا هي التصنيف.
‫إذا كنت تحاول معرفة نموذج التعلم الآلي الذي تريد استخدامه ، فهذا
‫شيء بسيط مثل هذا.
‫ويمكنك البحث عنها واستكشافها.
‫وإذا رجعنا إلى كلمتنا الرئيسية هنا ، فهذا ما سنفعله.
‫نحن على وشك التجارب.
‫نحن نجرب نماذج مختلفة للتعلم الآلي.
‫لكن هذا الكلام يكفي.
‫في الواقع ، هناك شيء آخر ، وهذا هو السبب في أنني أريد أن أحاول وأشجعك على القيام بذلك بشكل صحيح هو
‫أنه نظرًا لوجود العديد من الطرق المختلفة للقيام بالأشياء والتعلم الآلي ، فإن الكثير منها
‫يتعلق فقط بالبحث عن الإجابة أو حتى الإجابة ، مجرد طرح الأسئلة ومحاولة تنفيذها.
‫هذا ما سنفعله الآن.
‫لذلك لأننا نريد بناء ثلاثة نماذج مختلفة ولأننا نريد تقييمها ولأننا نريد إجراء
‫تجربتين لمعرفة أيهما الأفضل ، نريد تدريبهم على بيانات التدريب
‫واختبارهم على بيانات الاختبار وتقييمهم.
‫ما قد نفعله هو إعداد قاموس صغير به نماذجنا ، ثم سننشئ وظيفة تلائم
‫نماذجنا وتسجيلها.
‫لذا فبدلاً من إعادة كتابة جميع الكود نفسه لملاءمة نماذجنا وتقييمها ، سنستقر في
‫دالة.
‫نعم ، هذه فكرة جيدة يا دانيال.
‫لنفعل ذلك.
‫حسنا.
‫لذا ضع النماذج في القاموس.
‫سنذهب إلى نماذج تساوي.
‫الانحدار اللوجستي.
‫وسنذهب هنا.
‫وهذا أمر منطقي.
‫الانحدار ثم نريد الانتقال إلى K و N ، سنقوم بإنشاء مثيل للفصل هنا.
‫لذلك سيكون الجيران K.
‫ربما يمكننا وضع الإكمال التلقائي لعلامات التبويب ، لنكن حقيقيين ثم نذهب هنا ، Random
‫Forest وستكون هذه أداة تصنيف الغابة العشوائية الموثوق بها.
‫جميلة.
‫ثم لنبدأ في إنشاء دالة.
‫نريد ملاءمة النموذج وتوسيع نطاقه.
‫لذلك نحن نريده.
‫تدريب عليه.
‫أحتاج إلى وظيفة لتدريب نماذجنا على بيانات التدريب ثم تقييمها على بيانات
‫الاختبار لتناسب النماذج وتسجيلها.
‫حتى مواطنة تناسب وتسجيل شيء بسيط.
‫ستحتاج إلى استخدام قاموس النماذج الخاص بنا ، ثم سنجري اختبار x train x ، y ، train ، y test.
‫ويمكننا وضع سلسلة وثائقية صغيرة هنا فقط للتأكد من أن الكود الخاص بنا مقروء.
‫إذا كان على شخص آخر استخدام هذه الوظيفة ، فماذا ستفعل؟
‫لذلك يناسب ويقيم نماذج التعلم الآلي المعينة.
‫وبعد ذلك سنخبرها بالمعلمات التي نستخدمها.
‫لذا فإن نماذج المدمنين من نفسية مختلفة تعلم نماذج التعلم الآلي ما هو قطار س؟
‫نحن نعلم ما هو قطار X.
‫بيانات التدريب.
‫لا تسميات.
‫اختبار X يختبر البيانات.
‫لا تسميات ثم قطار ذ.
‫هي تسميات التدريب.
‫ثم لماذا اختبار تسميات الاختبار؟
‫جميلة.
‫والآن ماذا يجب أن نفعل؟
‫قد نضع بذرة عشوائية.
‫قم بتعيين البذور العشوائية ، حتى لو كانت ضمن الوظيفة ، للتأكد من أن نتائجنا قابلة للتكرار.
‫وبعد ذلك نذهب هنا.
‫سنقوم بعمل قائمة للاحتفاظ بنتائج النموذج.
‫أو في الواقع ، ربما يكون من الأفضل عمل قاموس.
‫هذا ما نريده لأننا نعمل مع القواميس هنا.
‫نريد أن ننتقل إلى نتائج النموذج تساوي قاموسًا فارغًا لأننا سنملأه في ثانية.
‫سنتحدث من خلال هذه الوظيفة لأننا نقوم بعمل حلقة من خلال النماذج.
‫هذا هو المكان الذي سنذهب إليه لنموذج الاسم.
‫إذن الاسم هو النموذج الرئيسي هو قيمة قاموسنا.
‫إذن ، أربع قيم رئيسية في عنصر النماذج.
‫لذا فنحن نصل إلى عناصر القاموس التي تحتوي على عناصر نقطية ومن ثم سنعمل على ملاءمة النموذج
‫للبيانات.
‫هذا هو المكان الذي نذهب فيه إلى النموذج المناسب ، قطار س ، قطار ص.
‫لذلك نحن نلائم نموذجنا هناك.
‫لذلك لكل نموذج ، سوف يتناسب مع بيانات التدريب.
‫ثم نريد تقييم النموذج وإلحاق درجاته بنموذج الدرجات.
‫هذه هي الطريقة التي سنقيم بها كل نموذج من ضربة واحدة.
‫سنقوم بحفظ اسمها في قاموسنا.
‫هذا هو المفتاح وبعد ذلك يتم تسجيله كقيمة في درجات النموذج.
‫لذا فإن النموذج يسجل تسعة.
‫لذلك نحن ننشئ مفتاحًا في القاموس الفارغ لدرجات النموذج ومن ثم سنذهب إلى نفس درجة النموذج.
‫إذن هذا هو نموذجنا هنا.
‫على سبيل المثال ، إذا كان الانحدار اللوجستي ، فقد قمنا بتلائمه.
‫إذن الانحدار اللوجستي مناسب ، قطار X ، قطار ص ، ونحن الآن نلحق.
‫درجة الانحدار اللوجستي X اختبار Y اختبار لنمذجة الدرجات تحت اسم الانحدار اللوجستي.
‫وإذا مررنا بذلك وكنت تفكر ، فهذه خطوات قليلة عادلة ، إنها فقط حوالي خطوتين أو
‫ثلاث ، لكن هذا جيد.
‫عندما عملت لأول مرة مع هذا النوع من الوظائف كنت مثل ، انتظر ، أنا معتاد على
‫القيام بهذا سطرًا بسطر ، لكننا نتحلى بالكفاءة في هذا المشروع ، لذلك سنقوم بإرجاع درجات النموذج ، والتي سوف
‫إرجاع القاموس.
‫لذلك سنضغط على shift وندخل.
‫همم.
‫وأتساءل عما إذا كان هذا سينجح.
‫لذا فإن ما ستفعله بشكل أساسي هو أنها ستأخذ قاموسنا للنماذج.
‫ستقوم بإعداد بذرة عشوائية.
‫سيُنشئ قاموسًا فارغًا.
‫وسيجري حلقة من خلال قاموس نموذجنا.
‫لذلك بالنسبة لاسم النموذج.
‫لذلك بالنسبة للانحدار اللوجستي ، والانحدار اللوجستي في النماذج ، والعناصر النقطية.
‫سوف يتظاهر الانحدار اللوجستي بأنه مناسب لنقطة الانحدار اللوجستي.
‫لذلك بيع نموذج الانحدار اللوجستي للعثور على الأنماط في بيانات التدريب.
‫وبعد ذلك سيتم إنشاء مفتاح في درجات نموذج القاموس الفارغ الخاص بنا مع نقاط مدى جودة أداء نموذج الانحدار اللوجستي الخاص بنا
‫على بيانات الاختبار ، أ. ك. أ. باستخدام الأنماط الموجودة في
‫بيانات التدريب.
‫وبعد ذلك سيعيد قاموس درجات النموذج الخاص بنا ، ثم سنرى كيف يعمل كل نموذج لدينا على
‫مجموعة بيانات الاختبار ونماذجنا الثلاثة هنا ، يجب أن يكون لدينا ثلاث درجات مختلفة.
‫لذا سنتركها على المنحدر هناك وسنقوم بتقييم نماذجنا الثلاثة في الفيديو
‫التالي.
‫لذلك سنراك هناك.