‫Va bene, sono molto emozionato che sia ora di iniziare a modellare, è ora di iniziare a utilizzare l'apprendimento automatico
‫per capire se possiamo classificare o meno se qualcuno ha malattie cardiache o meno in base ai suoi parametri
‫di salute.
‫Quindi nel video precedente abbiamo detto che proveremo tre modelli di apprendimento automatico.
‫Quindi li metteremo qui.
‫Proveremo tre diversi modelli di apprendimento automatico, una regressione logistica.
‫Per.
‫K più vicino.
‫Classificatore dei vicini e tre foreste casuali.
‫Classificato.
‫E se ti stai chiedendo come siamo arrivati a questi tre, perché abbiamo esaminato questo diagramma, la mappa
‫di apprendimento automatico di CI Quitline, l'abbiamo seguito in base ai nostri dati che ci siamo imbattuti qui, in
‫realtà una buona domanda che potresti chiedere è alta non regressione logistica.
‫L'abbiamo in qualche modo covid prima dove diceva regressione logistica.
‫Non ha molto senso.
‫C'è regressione qui.
‫Quindi non stiamo cercando di prevedere più, cercando di prevedere una categoria.
‫Perché lo usiamo per la classificazione?
‫Ed ero anche piuttosto perplesso, quando ho scoperto che potevamo usare la regressione logistica per la classificazione.
‫Potresti pensare ancora più indietro.
‫Come hai fatto a trovare la regressione logistica se non è qui dentro?
‫Beh, anch'io ero un po' confuso su questo.
‫Mi chiedevo perché la regressione logistica non è elencata qui?
‫Ma dopo la ricerca, se andiamo escalon regressione logistica e.
‫Forse ti starai chiedendo, e se non sapessi nemmeno come cercare la regressione logistica di Escalon?
‫Bene, il modo in cui mi sono imbattuto in questo è che sono appena andato a modelli di apprendimento automatico utilizzati per problemi di classificazione.
‫Ho cercato qualcosa del genere.
‫E poi qualcuno ha suggerito la regressione logistica.
‫E così ho deciso di cercare la regressione logistica.
‫E l'ho trovato qui, così ho potuto sapere che aveva un'implementazione.
‫Potrei, ovviamente, costruirlo da zero.
‫Ma sono più un praticante, giusto.
‫Voglio applicare modelli che qualcun altro ha costruito in passato.
‫Così e poi ho letto.
‫E forse non era in questa regressione logistica, forse era nel fa.
‫Ecco, credo, dov'era.
‫Quindi la regressione logistica, eccoci, nonostante il suo nome, è un modello lineare per la classificazione piuttosto che
‫la regressione.
‫Quindi questa linea qui in qualche modo chiarisce la confusione nel nome di regressione logistica.
‫E, naturalmente, potresti leggere tutto questo.
‫Vai a fare un po' di matematica qui su come è effettivamente implementato.
‫Ma il motivo per cui ci stiamo provando è perché fingiamo di aver provato in modo lineare, come diciamo.
‫In realtà abbiamo in un video precedente sulla linea della presa, diremo che non funziona.
‫Quindi ora stiamo provando che siamo passati di qui.
‫Non stiamo lavorando ai dati di testo.
‫Proveremo k vicini più prossimi, classificatore e classificatori d'insieme.
‫Ecco come abbiamo dedotto questi tre diversi modelli.
‫E perché regressione logistica?
‫Bene, ho deciso di inserirlo qui perché non è elencato lì.
‫E vogliamo verificarlo perché se non è lì, l'elenco standard di algoritmi da
‫provare, potremmo provare a capirlo comunque.
‫E ancora, se questo processo sembra non essere affatto strutturato, è come se fosse il tuo modo.
‫Dove hai trovato quel modello di machine learning?
‫A cosa pensi?
‫Ancora una volta, è solo dalla ricerca di qualcosa del genere.
‫Una volta che abbiamo definito che il nostro problema è la classificazione.
‫Se stai cercando di capire quale modello di machine learning vuoi usare, è
‫qualcosa di semplice come questo e potresti cercarlo ed esplorarlo.
‫E se torniamo al nostro keynote qui, è quello che stiamo facendo.
‫Siamo agli esperimenti.
‫Stiamo provando diversi modelli di machine learning.
‫Ma basta parlare.
‫In realtà, un'altra cosa, ed è quello che voglio provare e incoraggiarti a fare, giusto?
‫È perché ci sono così tanti modi diversi di fare le cose nell'apprendimento automatico?
‫Molto si tratta solo di cercare la risposta o nemmeno la risposta, solo di porre domande e
‫cercare di implementarle.
‫Questo è quello che faremo ora.
‫Quindi, poiché vogliamo costruire tre modelli diversi e perché vogliamo valutarli e perché vogliamo fare un paio
‫di esperimenti per vedere quale è il migliore, vogliamo addestrarli sui dati di
‫addestramento e testarli sui dati di test , valutali.
‫Quello che potremmo fare è impostare un piccolo dizionario con i nostri modelli al suo interno e poi creeremo una funzione
‫per adattare e valutare i nostri modelli.
‫Quindi, piuttosto che riscrivere lo stesso codice per alimentare e valutare i nostri modelli impostati in una funzione, sì,
‫è una buona idea.
‫Allora facciamolo.
‫Va bene, quindi metti i modelli in un dizionario.
‫Andremo modelli uguali.
‫Logistica.
‫Regressione, andremo qui e questo è logistico.
‫Regressione, e poi vogliamo andare, OK, e poi istanziare la classe qui.
‫Quindi andrà tutto bene.
‫Vicini, possiamo probabilmente giocare a Tabora completo.
‫Siamo reali.
‫E poi andremo a sentire la foresta a caso.
‫E questo sarà il nostro fidato classificatore casuale di foreste.
‫Bellissimo, quindi creiamo una funzione che vogliamo adattare e assegnare un punteggio al modello, quindi vogliamo addestrarlo, abbiamo bisogno di una funzione per
‫addestrare i nostri modelli nei dati di addestramento e quindi valutarli sui dati del
‫test per adattare e valutare i modelli.
‫Sadef adatta e segna qualcosa di semplice.
‫Dovrà prendere il nostro dizionario di modelli e poi prenderemo X, train X test, Y Train Y test.
‫E potremmo mettere un po' di ritocco qui solo per assicurarci che il nostro codice sia leggibile.
‫Se qualcun altro dovesse usare questa funzione, cosa farebbe?
‫Quindi si adatta e valuta determinati modelli di apprendimento automatico.
‫E poi gli diremo quali parametri stiamo usando, quindi i modelli di diversi Saikat imparano i modelli di apprendimento automatico,
‫cosa c'è di estremo?
‫Sappiamo quali dati di allenamento cinesi No Labels X test sta testando i dati, No Labels e poi Y train.
‫È etichette di formazione e quindi perché test è etichette di prova?
‫Bellissimo.
‫E ora cosa dovremmo fare?
‫Potremmo impostare un seme casuale, un seme casuale, anche se è all'interno della funzione, per assicurarci che i
‫nostri risultati siano riproducibili.
‫E poi andremo qui, faremo una lista per tenere i punteggi dei modelli o in realtà questo è
‫davvero meglio fare un dizionario.
‫Questo è quello che vogliamo perché qui stiamo lavorando con i dizionari.
‫Vogliamo andare.
‫I punteggi del modello equivalgono a un dizionario vuoto perché lo riempiremo in un secondo.
‫Parleremo di questa funzione mentre lo facciamo, quindi passa attraverso i modelli.
‫Questo è dove andremo per il modello del nome.
‫Quindi il nome è il modello chiave è il valore del nostro dizionario.
‫Quindi, per il valore chiave nei modelli, gli articoli.
‫Quindi accediamo agli elementi di un dizionario con elementi in dollari, quindi adatteremo il modello ai
‫dati.
‫Questo è dove andiamo.
‫Modello dot fit treno X treno Y per un montaggio del nostro modello lì.
‫Quindi, per ogni modello lo adatterà ai dati di addestramento e quindi vogliamo valutare il modello e aggiungere il
‫suo punteggio ai punteggi del modello.
‫Quindi è così che valuteremo ogni modello in un colpo solo.
‫Ne salveremo il nome nel nostro dizionario.
‫Ecco la chiave e poi il punteggio come valore nei punteggi del modello.
‫Quindi il modello segna nove.
‫Quindi stiamo creando una chiave nel dizionario vuoto dei punteggi del modello e poi andremo a uguale al punteggio
‫del modello.
‫Quindi questo è il nostro modello qui.
‫Quindi, ad esempio, se si trattava di regressione logistica, abbiamo appena finito.
‫Quindi la regressione logistica si adatta al treno X, perché allenarsi?
‫E ora stiamo spendendo.
‫Punteggio di regressione logistica, test x, perché testare per modellare i punteggi sotto il nome di regressione logistica?
‫E se lo stiamo attraversando e stai pensando, wow, sono pochi passi e sono solo due o
‫tre.
‫Ma è vero.
‫Quando ho lavorato per la prima volta con questo tipo di funzioni, ero come
‫se Holloran lo facesse riga per riga, ma essendo efficiente in questo progetto.
‫Quindi restituiremo i punteggi del modello, che restituiranno un dizionario.
‫Quindi premeremo MAIUSC ed entriamo.
‫Hmm.
‫E mi chiedo se funzionerà.
‫Quindi fondamentalmente ciò che farà è prendere il nostro dizionario di modelli.
‫Creerà un seme casuale, creerà un dizionario vuoto e scorrerà il dizionario del
‫nostro modello.
‫Quindi, per il modello del nome, quindi per la regressione logistica, la regressione logistica nei modelli per gli elementi, la regressione logistica
‫o finta che la regressione logistica non si adatti.
‫Quindi vendendo il modello di regressione logistica per trovare i modelli nei dati di addestramento e quindi creerà
‫una chiave nei punteggi del nostro modello di dizionario vuoto con il punteggio di quanto bene il nostro modello di regressione logistica si comporta sui
‫dati del test, a. K. un. utilizzando i modelli che si trova nei dati di addestramento.
‫E poi restituirà il nostro dizionario dei punteggi del modello e poi vedremo come si comporta ciascuno dei nostri
‫modelli sul set di dati di test e sui nostri tre modelli qui.
‫Dovremmo avere tre punteggi diversi.
‫Quindi lo lasceremo su un cliffhanger lì.
‫E valuteremo i nostri tre modelli nel prossimo video.
‫Quindi vedrò il loro.