‫Oké, ik ben erg opgewonden dat het tijd is om te beginnen met modelleren, het is tijd om machine learning te
‫gaan gebruiken om erachter te komen of we kunnen classificeren of iemand een hartaandoening heeft of niet op basis
‫van hun gezondheidsparameters.
‫Dus in de vorige video zeiden we dat we drie modellen voor machine learning gaan uitproberen.
‫Dus we zetten ze hier neer.
‫We gaan drie verschillende machine learning-modellen proberen, één logistische regressie.
‫Naar.
‫K dichtstbijzijnde.
‫Buren classifier en drie willekeurige bos.
‫geclassificeerd.
‫En als je je afvraagt hoe we aan deze drie zijn gekomen, omdat we
‫dit diagram hebben doorgenomen, de CI Quitline machine learning-kaart, we hebben dit gevolgd op basis van
‫onze gegevens die we hier tegenkwamen. hoog geen logistische regressie.
‫We covideren dat eerder waar het logistieke regressie zei.
‫Dat is niet echt logisch.
‫Het heeft regressie hier.
‫Dus we proberen niet meer te voorspellen, we proberen een categorie te voorspellen.
‫Waarom gebruiken we het voor classificatie?
‫En ik was ook behoorlijk stomverbaasd toen ik ontdekte dat we logistische regressie konden gebruiken voor classificatie.
‫Misschien denk je nog verder terug.
‫Hoe heb je logistische regressie gevonden als het hier niet zit?
‫Nou, ik was hier ook een beetje in de war over.
‫Ik vroeg me af waarom logistische regressie hier niet wordt vermeld?
‫Maar na het zoeken, als we gaan escalon logistische regressie en.
‫Je vraagt je misschien af, wat als ik niet eens wist om te zoeken naar Escalon logistieke regressie?
‫Nou, de manier waarop ik dit ontdekte, is dat ik gewoon machine learning-modellen heb gebruikt die worden gebruikt voor classificatieproblemen.
‫Ik heb zoiets gezocht.
‫En toen stelde iemand logistische regressie voor.
‫En dus besloot ik logistische regressie te zoeken.
‫En ik vond het hier zodat ik kon leren dat het een implementatie had.
‫Ik zou het natuurlijk helemaal opnieuw kunnen bouwen.
‫Maar ik ben meer een beoefenaar, toch.
‫Ik wil modellen toepassen die iemand anders in het verleden heeft gebouwd.
‫Zo en toen las ik door.
‫En misschien was het niet in deze logistische regressie, misschien was het in het verleden.
‫Dat is, denk ik, waar het was.
‫Dus logistische regressie, hier gaan we, ondanks zijn naam, is een lineair model voor classificatie in plaats
‫van regressie.
‫Dus deze regel hier verduidelijkt een beetje de verwarring in de naam die logistische regressie is.
‫En natuurlijk kun je dit allemaal doorlezen.
‫Je gaat hier naar wat wiskunde over hoe het daadwerkelijk is geïmplementeerd.
‫Maar de reden waarom we het proberen is omdat we doen alsof we lineair hebben geprobeerd, zoals we zeggen.
‫We hebben eigenlijk in een eerdere video met socketlijn, we gaan zeggen dat het niet werkt.
‫Dus nu proberen we het, we zijn hier doorheen gegaan.
‫We werken niet met tekstgegevens.
‫We gaan k naaste buren, classifiers en ensemble classifiers proberen.
‫Dus zo hebben we deze drie verschillende modellen afgeleid.
‫En waarom logistische regressie?
‫Nou, ik heb besloten om het hier te plaatsen omdat het daar niet wordt vermeld.
‫En we willen het een beetje bekijken, want als het er niet in staat, de standaardlijst met algoritmen om
‫te proberen, kunnen we proberen het toch uit te zoeken.
‫En nogmaals, als dit proces lijkt alsof het helemaal niet gestructureerd is, dan is het jouw manier.
‫Waar heb je dat machine learning-model gevonden?
‫Waar denk je zelfs aan?
‫Nogmaals, het is gewoon van het zoeken naar iets als dit.
‫Als we eenmaal hebben gedefinieerd dat classificatie ons probleem is.
‫Als je probeert te achterhalen welk model voor machine learning je wilt gebruiken, is het
‫zoiets simpels als dit en kun je ernaar zoeken en verkennen.
‫En als we teruggaan naar onze keynote hier, is dat wat we doen.
‫We zijn aan het experimenteren.
‫We proberen verschillende modellen voor machine learning.
‫Maar dat is genoeg gepraat.
‫Eigenlijk nog één ding, en dat is wat ik wil proberen en je aanmoedigen om te doen, toch?
‫Komt dat omdat er zoveel verschillende manieren zijn om dingen te doen in machine learning?
‫Veel gaat over het zoeken naar het antwoord of niet eens het antwoord, gewoon vragen stellen en
‫proberen deze te implementeren.
‫Dat is wat we nu gaan doen.
‫Dus omdat we drie verschillende modellen willen bouwen en omdat we ze willen evalueren en omdat we een paar experimenten
‫willen doen om te zien welke de beste is, willen we ze trainen op de
‫trainingsgegevens en ze testen op de testgegevens , beoordeel ze.
‫Wat we zouden kunnen doen is een klein woordenboek opzetten met onze modellen erin en dan zullen we een functie maken om
‫onze modellen te passen en te scoren.
‫Dus in plaats van dezelfde code te herschrijven voor het voeden en evalueren van onze modellen die zijn opgezet in een functie, ja,
‫dat is een goed idee.
‫Laten we dat dan doen.
‫Oké, dus zet modellen in een woordenboek.
‫We gaan modellen gelijken.
‫Logistiek.
‫Regressie, we gaan hierheen en dit is logistiek.
‫Regressie, en dan willen we gaan, oké, en dan gaan we de klas hier instantiëren.
‫Dus het komt wel goed.
‫Buren, waarschijnlijk kunnen we Tabora compleet spelen.
‫Laten we echt zijn.
‫En dan gaan we naar Random Forest luisteren.
‫En dit wordt onze vertrouwde willekeurige bosclassificatie.
‫Mooi, en laten we dan een functie gaan maken die we willen passen en het model willen scoren, dus we willen het trainen, we hebben een functie
‫nodig om onze modellen te trainen in de trainingsgegevens en ze vervolgens te evalueren op de
‫testgegevens om modellen te passen en te scoren.
‫Sadef past en scoort iets simpels.
‫Het moet ons woordenboek met modellen nemen en dan nemen we X, trein X-test, Y Trein Y-test.
‫En we zouden hier een beetje kunnen prutsen om er zeker van te zijn dat onze code leesbaar is.
‫Als iemand anders deze functie zou gebruiken, wat zou hij dan doen?
‫Dus past en evalueert gegeven machine learning-modellen.
‫En dan zullen we het vertellen welke parameters we gebruiken, dus modellen van verschillende Saikat leren machine learning-modellen,
‫wat is extreem?
‫We weten welke Chinese trainingsgegevens No Labels X-test testgegevens zijn, No Labels en vervolgens Y-train.
‫Zijn trainingslabels en waarom zijn test dan testlabels?
‫Mooi.
‫En wat moeten we nu doen?
‫We kunnen een willekeurige seed-set instellen, een willekeurige seed, zelfs als deze binnen de functie valt, om ervoor te zorgen
‫dat onze resultaten reproduceerbaar zijn.
‫En dan gaan we hierheen, we maken een lijst om modelscores bij te houden of eigenlijk is dit echt beter
‫om een woordenboek te maken.
‫Dat is wat we willen omdat we hier met woordenboeken werken.
‫We willen gaan.
‫Modelscores zijn gelijk aan een leeg woordenboek, want we gaan het zo vullen.
‫We zullen deze functie doornemen terwijl we het doen, dus loop door modellen.
‫Dit is waar we naartoe gaan voor naammodel.
‫Dus naam is het belangrijkste model is de waarde van ons woordenboek.
‫Dus voor de belangrijkste waarde in modellen, de items.
‫Dus we benaderen de items van een woordenboek met dollaritems, dan gaan we het model aanpassen aan
‫de gegevens.
‫Dit is waar we heen gaan.
‫Model dot fit X trein Y trein naar een passend ons model daar.
‫Dus voor elk model gaat het passen bij de trainingsgegevens en dan willen we het model evalueren en
‫de score toevoegen aan modelscores.
‫Dus dit is hoe we elk model in één hit gaan evalueren.
‫We gaan de naam ervan opslaan in ons woordenboek.
‫Hier is de sleutel en dan is het de score als een waarde in modelscores.
‫Dus model scoort negen.
‫Dus we maken een sleutel in het lege woordenboek voor modelscores en dan gaan we gelijk aan
‫modelpuntscore.
‫Dit is dus ons model hier.
‫Dus als het bijvoorbeeld logistische regressie was, zijn we net klaar.
‫Dus logistische regressie past bij X-trein, waarom trainen?
‫En nu zijn we aan het uitgeven.
‫Logistische regressiescore, x-toets, waarom testen om scores te modelleren onder de naam logistische regressie?
‫En als we dat doornemen en je denkt, wauw, dat zijn een paar stappen en het zijn er maar twee
‫of drie.
‫Maar dat klopt.
‫Toen ik voor het eerst met dit soort functies werkte, was ik zoals Holloran gewend was
‫om dit regel voor regel te doen, maar door efficiënt te zijn in dit project.
‫We gaan dus modelscores retourneren, die een woordenboek opleveren.
‫Dus we drukken op shift en gaan naar binnen.
‫Hm.
‫En ik vraag me af of dit gaat werken.
‫Dus wat het eigenlijk gaat doen, is dat het ons woordenboek met modellen gaat gebruiken.
‫Het zal een willekeurige seed opzetten, het zal een leeg woordenboek opzetten en het gaat door het woordenboek
‫van ons model bladeren.
‫Dus voor naammodel, dus voor logistische regressie, logistische regressie in modellen voor items, logistische regressie of doen
‫alsof het logistische regressie is passen niet.
‫Dus het logistieke regressiemodel verkopen om de patronen in de trainingsgegevens te vinden en dan
‫gaat het een sleutel creëren in onze lege woordenboekmodelscores met de score van hoe goed ons logistische regressiemodel presteert op
‫de testgegevens, a. k. A. met behulp van de patronen die in de trainingsgegevens worden gevonden.
‫En dan gaat het ons woordenboek voor modelscores teruggeven en dan gaan we zien hoe elk van
‫onze modellen presteert op de testdataset en onze drie modellen hier.
‫We zouden drie verschillende scores moeten hebben.
‫Dus laten we het daar maar op een cliffhanger houden.
‫En we gaan onze drie modellen evalueren in de volgende video.
‫Dus ik zal hun zien.