‫Alles klar, ich freue mich sehr, dass es an der Zeit ist, mit der Modellierung zu beginnen, es ist an
‫der Zeit, maschinelles Lernen einzusetzen, um herauszufinden, ob wir anhand ihrer Gesundheitsparameter klassifizieren können, ob jemand eine Herzerkrankung hat
‫oder nicht.
‫Im vorherigen Video haben wir also gesagt, dass wir drei Modelle für maschinelles Lernen ausprobieren werden.
‫Also stellen wir sie hier raus.
‫Wir werden drei verschiedene Modelle des maschinellen Lernens ausprobieren, eine logistische Regression.
‫Zu.
‫K am nächsten.
‫Nachbarn-Klassifizierer und drei zufällige Wälder.
‫Klassifiziert.
‫Und wenn Sie sich fragen, wie wir zu diesen drei gekommen sind, weil wir dieses
‫Diagramm, die CI Quitline Machine Learning Map, durchgegangen sind, haben wir dies basierend auf unseren Daten,
‫die wir hier gefunden haben, verfolgt hoch, keine logistische Regression.
‫Wir haben das vorher irgendwie kovidiert, wo es logistische Regression hieß.
‫Das macht nicht wirklich Sinn.
‫Hier gibt es Rückschritte.
‫Wir versuchen also nicht mehr, eine Kategorie vorherzusagen.
‫Warum verwenden wir es für die Klassifizierung?
‫Und ich war auch ziemlich verblüfft, als ich herausfand, dass wir logistische Regression zur Klassifizierung verwenden können.
‫Vielleicht denken Sie sogar noch weiter zurück.
‫Wie haben Sie die logistische Regression überhaupt gefunden, wenn sie nicht hier ist?
‫Nun, da war ich auch etwas verwirrt.
‫Ich habe mich gefragt, warum die logistische Regression hier nicht aufgeführt ist?
‫Aber nach der Suche, wenn wir escalon logistische Regression gehen und.
‫Sie fragen sich vielleicht, was wäre, wenn ich nicht einmal wüsste, wie ich nach der logistischen Regression von Escalon suchen soll?
‫Nun, ich bin darüber gestolpert, dass ich mich einfach mit Modellen des maschinellen Lernens befasst habe, die für Klassifizierungsprobleme verwendet werden.
‫Ich habe sowas gesucht.
‫Und dann schlug jemand eine logistische Regression vor.
‫Und so beschloss ich, logistische Regression zu suchen.
‫Und ich habe es hier gefunden, damit ich lernen konnte, dass es eine Implementierung hat.
‫Ich könnte es natürlich von Grund auf neu bauen.
‫Aber ich bin eher ein Praktiker, richtig.
‫Ich möchte Modelle anwenden, die jemand anderes in der Vergangenheit gebaut hat.
‫So und dann habe ich es durchgelesen.
‫Und vielleicht war es nicht in dieser logistischen Regression, vielleicht war es in der Vergangenheit.
‫Da war es glaube ich.
‫Die logistische Regression ist also, trotz ihres Namens, eher ein lineares Modell für die Klassifikation als für
‫die Regression.
‫Diese Zeile hier verdeutlicht also irgendwie die Verwirrung, dass der Name logistische Regression ist.
‫Und natürlich konnte man sich das alles durchlesen.
‫Sie gehen hier auf etwas Mathematik ein, wie es tatsächlich implementiert wird.
‫Aber der Grund, warum wir es versuchen, ist, dass wir so tun, als hätten wir es linear versucht, wie wir sagen.
‫Wir haben in einem früheren Socket-Line-Video tatsächlich gesagt, dass es nicht funktioniert.
‫Also versuchen wir jetzt, dass wir hier durchgegangen sind.
‫Wir arbeiten nicht an Textdaten.
‫Wir werden k nächste Nachbarn, Klassifikatoren und Ensemble-Klassifikatoren ausprobieren.
‫Daraus haben wir diese drei verschiedenen Modelle abgeleitet.
‫Und warum logistische Regression?
‫Nun, ich habe beschlossen, es hier einzufügen, weil es dort nicht aufgeführt ist.
‫Und wir wollen es irgendwie überprüfen, denn wenn es nicht dort ist, die Standardliste der
‫auszuprobierenden Algorithmen, könnten wir es trotzdem versuchen.
‫Und noch einmal, wenn dieser Prozess so aussieht, als ob er nicht wirklich strukturiert ist, dann ist es wie bei Ihnen.
‫Wo haben Sie dieses Modell für maschinelles Lernen gefunden?
‫Woran denkst du überhaupt?
‫Auch hier ist es nur von der Suche nach so etwas.
‫Sobald wir das definiert haben, ist unser Problem die Klassifizierung.
‫Wenn Sie herausfinden möchten, welches Modell für maschinelles Lernen Sie verwenden möchten, ist es
‫so einfach, und Sie können danach suchen und es erkunden.
‫Und wenn wir hier zu unserer Keynote zurückkehren, tun wir das.
‫Wir sind bereit für Experimente.
‫Wir probieren verschiedene Modelle des maschinellen Lernens aus.
‫Aber das ist genug geredet.
‫Eigentlich noch eine Sache, und dazu möchte ich Sie ermutigen, oder?
‫Liegt das daran, dass es beim maschinellen Lernen so viele verschiedene Möglichkeiten gibt, Dinge zu tun?
‫Bei vielen geht es darum, einfach nur nach der Antwort zu suchen oder nicht einmal die Antwort zu finden, einfach nur Fragen zu stellen
‫und zu versuchen, diese umzusetzen.
‫Das werden wir jetzt tun.
‫Da wir also drei verschiedene Modelle erstellen und sie evaluieren und ein paar Experimente durchführen möchten, um
‫zu sehen, welches das beste ist, möchten wir sie mit den Trainingsdaten trainieren
‫und mit den Testdaten testen , werte sie aus.
‫Wir könnten ein kleines Wörterbuch mit unseren Modellen erstellen und dann eine Funktion erstellen, um unsere
‫Modelle anzupassen und zu bewerten.
‫Anstatt also den gleichen Code neu zu schreiben, um unsere in einer Funktion eingerichteten Modelle zu füttern und auszuwerten,
‫ist das eine gute Idee.
‫Dann machen wir das.
‫In Ordnung, also füge Modelle in ein Wörterbuch ein.
‫Wir werden Models auf Augenhöhe gehen.
‫Logistik.
‫Regression, wir werden hierher gehen und das ist logistisch.
‫Regression, und dann wollen wir gehen, OK, und dann werden wir die Klasse hier instanziieren.
‫Es wird also in Ordnung sein.
‫Nachbarn, wir können Tabora wohl komplett spielen.
‫Lass uns echt sein.
‫Und dann werden wir Random Forest hören.
‫Und dies wird unser zuverlässiger Klassifikator für den Zufallswald sein.
‫Schön, und dann erstellen wir eine Funktion, mit der wir das Modell anpassen und bewerten möchten, also möchten wir es trainieren, benötigen eine
‫Funktion zum Trainieren unserer Modelle in den Trainingsdaten und werten sie dann anhand der
‫Testdaten aus, um Modelle anzupassen und zu bewerten.
‫Sadef passt und punktet etwas Einfaches.
‫Es muss unser Wörterbuch der Modelle nehmen und dann nehmen wir X, trainiere X-Test, Y trainiere Y-Test.
‫Und wir könnten hier ein wenig manipulieren, nur um sicherzustellen, dass unser Code lesbar ist.
‫Wenn jemand anderes diese Funktion verwenden würde, was würde sie tun?
‫Passt also gegebene Machine-Learning-Modelle an und bewertet sie.
‫Und dann sagen wir ihm, welche Parameter wir verwenden, also lernen Modelle verschiedener Saikat-Modelle des maschinellen Lernens,
‫was ist extrem?
‫Wir wissen, welche chinesischen Trainingsdaten No Labels X-Test Daten testet, No Labels und dann Y-Training.
‫Ist Training Labels und warum ist Test dann Test Labels?
‫Wunderschönen.
‫Und was sollen wir jetzt tun?
‫Wir können einen zufälligen Seed-Satz, einen zufälligen Seed, setzen, auch wenn er innerhalb der Funktion ist, um sicherzustellen,
‫dass unsere Ergebnisse reproduzierbar sind.
‫Und dann gehen wir hierher, wir machen eine Liste, um die Modell-Scores zu behalten, oder eigentlich ist es wirklich
‫besser, ein Wörterbuch zu erstellen.
‫Das wollen wir, weil wir hier mit Wörterbüchern arbeiten.
‫Wir wollen gehen.
‫Modell-Scores entsprechen einem leeren Wörterbuch, da wir es in einer Sekunde füllen werden.
‫Wir werden diese Funktion während unserer Arbeit durchgehen, also durchlaufen Sie Modelle.
‫Hier werden wir zum Namensmodell gehen.
‫Der Name ist das Schlüsselmodell, der Wert unseres Wörterbuchs.
‫Also für den Schlüsselwert in Modellen die Artikel.
‫Wir greifen also auf die Elemente eines Wörterbuchs mit Dollarelementen zu, und dann werden wir das Modell an die
‫Daten anpassen.
‫Hier gehen wir hin.
‫Modell dot fit X Zug Y Zug zu einem dort passenden Modell.
‫Für jedes Modell wird es also an die Trainingsdaten angepasst, und dann möchten wir das Modell auswerten und
‫seine Bewertung an die Modellbewertungen anhängen.
‫So werden wir jedes Modell in einem Treffer bewerten.
‫Wir werden den Namen davon in unserem Wörterbuch speichern.
‫Hier ist der Schlüssel und dann Score als Wert in Modell-Scores.
‫Das Modell erhält also neun Punkte.
‫Wir erstellen also einen Schlüssel im leeren Wörterbuch der Modellbewertungen und gehen dann gleich auf die Punktbewertung des
‫Modells.
‫Das ist also unser Modell hier.
‫Wenn es zum Beispiel eine logistische Regression war, sind wir gerade fertig.
‫Logistische Regression passt also zu X trainieren, warum trainieren?
‫Und jetzt geben wir aus.
‫Logistische Regressionspunktzahl, x-Test, warum testen, um Scores unter dem Namen logistische Regression zu modellieren?
‫Und wenn wir das durchmachen und Sie denken, wow, das sind ein paar Schritte und es sind nur zwei oder
‫drei.
‫Aber das ist richtig.
‫Als ich zum ersten Mal mit dieser Art von Funktionen arbeitete, war ich wie Holloran,
‫dies nur Zeile für Zeile zu tun, aber in diesem Projekt effizient zu sein.
‫Wir werden also Modellbewertungen zurückgeben, die ein Wörterbuch zurückgeben.
‫Also drücken wir die Umschalttaste und geben ein.
‫Hmm.
‫Und ich frage mich, ob das funktioniert.
‫Im Grunde genommen wird es also unser Wörterbuch der Modelle verwenden.
‫Es wird einen zufälligen Seed einrichten, ein leeres Wörterbuch einrichten und das Wörterbuch
‫unseres Modells durchlaufen.
‫Also für Namensmodell, also für logistische Regression, logistische Regression in Modellen für Artikel, logistische Regression oder so zu
‫tun, als ob logistische Regression nicht passt.
‫Der Verkauf des logistischen Regressionsmodells, um die Muster in den Trainingsdaten zu finden, und dann
‫wird ein Schlüssel in unserem leeren Wörterbuchmodell erstellt, der mit dem Ergebnis bewertet, wie gut unser logistisches Regressionsmodell bei den
‫Testdaten abschneidet, a. k. A. anhand der Muster, die in den Trainingsdaten gefunden werden.
‫Und dann wird es unser Modellbewertungswörterbuch zurückgeben und dann werden wir sehen, wie jedes unserer
‫Modelle mit dem Testdatensatz und unseren drei Modellen hier abschneidet.
‫Wir sollten drei verschiedene Werte haben.
‫Also werden wir es dort auf einem Cliffhanger belassen.
‫Und wir werden unsere drei Modelle im nächsten Video evaluieren.
‫Also werde ich sie sehen.