‫Très bien, je suis très heureux qu'il soit temps de commencer à modéliser, il est temps de commencer à utiliser l'apprentissage automatique
‫pour déterminer si nous pouvons ou non classer si quelqu'un a une maladie cardiaque ou non en fonction de ses
‫paramètres de santé.
‫Donc, dans la vidéo précédente, nous avons dit que nous allons essayer trois modèles d'apprentissage automatique.
‫Nous allons donc les mettre ici.
‫Nous allons essayer trois modèles d'apprentissage automatique différents, une régression logistique.
‫À.
‫K le plus proche.
‫Classificateur de voisins et trois forêts aléatoires.
‫Classifié.
‫Et si vous vous demandez comment nous sommes arrivés à ces trois-là, parce que nous avons parcouru ce diagramme, la
‫carte d'apprentissage automatique CI Quitline, nous l'avons suivi en fonction des données que nous avons rencontrées ici, nous avons en fait une
‫bonne question que vous pourriez vous poser est élevé ne pas la régression logistique.
‫Nous avons en quelque sorte covidé cela avant où il était dit régression logistique.
‫Cela n'a pas vraiment de sens.
‫Il y a une régression ici.
‫Donc nous n'essayons plus de prédire, d'essayer de prédire une catégorie.
‫Pourquoi l'utilisons-nous pour la classification?
‫Et j'étais aussi assez perplexe quand j'ai découvert que nous pouvions utiliser la régression logistique pour la classification.
‫Vous pensez peut-être encore plus loin.
‫Comment avez-vous même trouvé la régression logistique si ce n'est pas ici ?
‫Eh bien, j'étais un peu confus à ce sujet aussi.
‫Je me demandais pourquoi la régression logistique n'est pas répertoriée ici ?
‫Mais après recherche, si nous allons escalon régression logistique et.
‫Vous vous demandez peut-être si je ne savais même pas rechercher la régression logistique d'Escalon ?
‫Eh bien, la façon dont je suis tombé là-dessus est que je viens d'utiliser des modèles d'apprentissage automatique utilisés pour les problèmes de classification.
‫J'ai cherché quelque chose comme ça.
‫Et puis quelqu'un a suggéré la régression logistique.
‫Et j'ai donc décidé de rechercher la régression logistique.
‫Et je l'ai trouvé ici pour que je puisse apprendre qu'il avait une implémentation.
‫Je pourrais, bien sûr, le construire à partir de zéro.
‫Mais je suis plus un praticien, n'est-ce pas.
‫Je veux appliquer des modèles que quelqu'un d'autre a construits dans le passé.
‫Alors et puis j'ai lu jusqu'au bout.
‫Et peut-être que ce n'était pas dans cette régression logistique, peut-être que c'était dans le passé.
‫C'est, je pense, où c'était.
‫Donc, la régression logistique, c'est parti, malgré son nom, est un modèle linéaire de classification plutôt que
‫de régression.
‫Donc, cette ligne ici clarifie en quelque sorte la confusion dans le nom de régression logistique.
‫Et bien sûr, vous pouvez lire tout cela.
‫Vous allez à quelques mathématiques ici de la façon dont il est réellement mis en œuvre.
‫Mais la raison pour laquelle nous essayons c'est parce que nous prétendons que nous avons essayé linéaire, comme on dit.
‫Nous avons en fait dans une précédente vidéo de ligne de socket, nous allons dire que cela ne fonctionne pas.
‫Alors maintenant, nous essayons, nous avons traversé ici.
‫Nous ne travaillons pas sur des données textuelles.
‫Nous allons essayer k plus proches voisins, classificateurs et classificateurs d'ensemble.
‫C'est ainsi que nous avons déduit ces trois modèles différents.
‫Et pourquoi régression logistique ?
‫Eh bien, j'ai décidé de le jeter ici parce qu'il n'y est pas répertorié.
‫Et nous voulons en quelque sorte le vérifier parce que si ce n'est pas là, la liste standard des algorithmes à
‫essayer, nous pourrions essayer de le comprendre de toute façon.
‫Et encore une fois, si ce processus semble ne pas être du tout structuré, c'est comme votre chemin.
‫Où avez-vous trouvé ce modèle d'apprentissage automatique ?
‫A quoi penses-tu même ?
‫Encore une fois, c'est juste en cherchant quelque chose comme ça.
‫Une fois que nous avons défini cela, notre problème est la classification.
‫Si vous essayez de déterminer quel modèle d'apprentissage automatique vous souhaitez utiliser, c'est quelque chose
‫d'aussi simple que cela et vous pouvez le rechercher et l'explorer.
‫Et si nous revenons à notre keynote ici, c'est ce que nous faisons.
‫Nous sommes prêts à expérimenter.
‫Nous essayons différents modèles d'apprentissage automatique.
‫Mais assez parlé.
‫En fait, encore une chose, et c'est ce que je veux essayer de vous encourager à faire, n'est-ce pas ?
‫Est-ce parce qu'il y a tellement de façons différentes de faire les choses en apprentissage automatique ?
‫Il s'agit en grande partie de rechercher la réponse ou même pas la réponse, de simplement poser des questions et d'essayer
‫de les mettre en œuvre.
‫C'est ce que nous allons faire maintenant.
‫Donc, parce que nous voulons construire trois modèles différents et parce que nous voulons les évaluer et parce que nous voulons
‫faire quelques expériences pour voir lequel est le meilleur, nous voulons les former sur les données
‫d'entraînement et les tester sur les données de test , évaluez-les.
‫Ce que nous pourrions faire, c'est mettre en place un petit dictionnaire avec nos modèles dedans, puis nous créerons une
‫fonction pour ajuster et évaluer nos modèles.
‫Donc, plutôt que de réécrire tout le même code pour alimenter et évaluer nos modèles configurés dans une fonction,
‫oui, c'est une bonne idée.
‫Alors faisons-le.
‫Très bien, alors mettez les modèles dans un dictionnaire.
‫Nous allons passer des modèles égaux.
‫La logistique.
‫Régression, nous allons y aller et c'est de la logistique.
‫Régression, puis nous voulons y aller, OK, puis nous allons instancier la classe ici.
‫Donc ça va aller.
‫Voisins, nous pouvons probablement jouer à Tabora complet.
‫Soyons réalistes.
‫Et puis on va aller entendre la forêt aléatoire.
‫Et ce sera notre fidèle classificateur de forêt aléatoire.
‫Beau, puis créons une fonction que nous voulons ajuster et noter le modèle, donc nous voulons l'entraîner, avons besoin d'une fonction pour
‫entraîner nos modèles dans les données d'entraînement, puis les évaluer sur les données de
‫test pour ajuster et noter les modèles.
‫Sadef s'adapte et marque quelque chose de simple.
‫Il faudra prendre notre dictionnaire de modèles, puis nous passerons X, train X test, Y Train Y test.
‫Et nous pourrions mettre un peu de falsification ici juste pour nous assurer que notre code est lisible.
‫Si quelqu'un d'autre utilisait cette fonction, que ferait-il ?
‫Donc s'adapte et évalue des modèles d'apprentissage automatique donnés.
‫Et puis nous lui dirons quels paramètres nous utilisons, afin que les modèles de différents Saikat apprennent des modèles d'apprentissage automatique, qu'est-ce
‫qui est extrême ?
‫Nous savons quelles données d'entraînement chinoises No Labels X test teste les données, No Labels puis Y s'entraînent.
‫Est-ce que la formation est des étiquettes et pourquoi le test est-il des étiquettes de test ?
‫Beau.
‫Et maintenant, que devons-nous faire ?
‫Nous pouvons définir un ensemble de graines aléatoires, une graine aléatoire, même si cela fait partie de la fonction, pour nous assurer
‫que nos résultats sont reproductibles.
‫Et puis on va y aller, on va faire une liste pour garder les scores des modèles ou en fait c'est vraiment
‫mieux de faire un dictionnaire.
‫C'est ce que nous voulons parce que nous travaillons ici avec des dictionnaires.
‫Nous voulons y aller.
‫Les scores du modèle équivalent à un dictionnaire vide car nous allons le remplir en une seconde.
‫Nous parlerons de cette fonction au fur et à mesure que nous le faisons, alors parcourez les modèles.
‫C'est là que nous allons aller pour le modèle de nom.
‫Le nom est donc le modèle clé, c'est la valeur de notre dictionnaire.
‫Donc, pour la valeur clé dans les modèles, les items.
‫Nous accédons donc aux éléments d'un dictionnaire avec des éléments en dollars, puis nous allons ajuster le modèle
‫aux données.
‫C'est là que nous allons.
‫Le modèle dot s'adapte au train X train Y pour s'adapter à notre modèle là-bas.
‫Donc, pour chaque modèle, il va l'adapter aux données d'entraînement, puis nous voulons évaluer le modèle et ajouter
‫son score aux scores du modèle.
‫C'est ainsi que nous allons évaluer chaque modèle en un seul coup.
‫Nous allons en enregistrer le nom dans notre dictionnaire.
‫Voici la clé, puis son score en tant que valeur dans les scores du modèle.
‫Donc, le modèle marque neuf.
‫Nous créons donc une clé dans le dictionnaire vide des scores du modèle, puis nous allons passer au score de point du
‫modèle égal.
‫C'est donc notre modèle ici.
‫Ainsi, par exemple, s'il s'agissait d'une régression logistique, nous venons de terminer.
‫Donc la régression logistique fit X train, pourquoi train ?
‫Et maintenant, nous dépensons.
‫Score de régression logistique, test x, pourquoi tester pour modéliser les scores sous le nom de régression logistique ?
‫Et si nous traversons cela et que vous pensez, wow, cela fait quelques étapes et ce n'est que deux ou
‫trois.
‫Mais c'est vrai.
‫Quand j'ai travaillé pour la première fois avec ce genre de fonctions, j'étais comme Holloran avait
‫l'habitude de faire ça ligne par ligne, mais en étant efficace dans ce projet.
‫Nous allons donc retourner les scores du modèle, ce qui va retourner un dictionnaire.
‫Nous allons donc appuyer sur Shift et entrer.
‫Hmm.
‫Et je me demande si cela fonctionnera.
‫Donc, en gros, ce qu'il va faire, c'est prendre notre dictionnaire de modèles.
‫Il va créer une graine aléatoire, il va créer un dictionnaire vide et il va parcourir le dictionnaire
‫de notre modèle.
‫Donc, pour le modèle de nom, donc pour la régression logistique, la régression logistique dans les modèles pour les articles, la régression logistique
‫ou prétendre que la régression logistique ne convient pas.
‫Donc, vendre le modèle de régression logistique pour trouver les modèles dans les données d'entraînement, puis créer
‫une clé dans les scores de notre modèle de dictionnaire vide avec le score des performances de notre modèle de régression logistique sur les
‫données de test, a. k. une. en utilisant les modèles trouvés dans les données d'apprentissage.
‫Et puis il va retourner notre dictionnaire de scores de modèle et ensuite nous allons voir comment chacun de nos
‫modèles fonctionne sur l'ensemble de données de test et nos trois modèles ici.
‫Nous devrions avoir trois scores différents.
‫Nous allons donc le laisser sur un cliffhanger là-bas.
‫Et nous allons évaluer nos trois modèles dans la prochaine vidéo.
‫Alors je vais voir leur.