‫わかりました｡
‫とても楽しみです｡
‫そろそろモデリングを始める時期です｡
‫そろそろ､ 機械学習を使って､ 健康状態から心臓病かどうかを分類できるかどうかを考えなければなりません｡
‫では､ 前回の動画で､ 3つの機械学習モデルを試すと言いましたので､ ここで出してみましょう｡
‫今回は3種類の機械学習モデルを試してみます｡
‫ロジスティック回帰を1回｡
‫へ｡
‫Kの最寄り｡
‫Neighbors分類器と3つのランダムフォレストがあります｡
‫このサイクロン機械学習マップの図を見ながら､ 私たちのデータに基づいてこの図に従うと､
‫この3つの分類がどのようにして生まれたのか不思議に思うかもしれません｡
‫以前､ ロジスティック回帰の話をしたことがありますが､ あれは本当に意味がないんです｡
‫ここに回帰があるんです｡
‫だから､ 私たちは数字を予測しようとはしていないんです｡
‫カテゴリーを予想するのです｡
‫なぜ､ 分類に使うのか？
‫それに､ 分類にロジスティック回帰が使えると知ったときは､ 私もかなり困りました｡
‫さらに遡って考えるかもしれません｡
‫この中にないのにどうやってロジスティック回帰を見つけたんだ？
‫まあ､ 私もこれにはちょっと戸惑いましたが｡
‫なぜロジスティック回帰が載っていないのか､ 不思議に思っていました｡
‫しかし､ 検索した結果､ ロジスティック回帰を学びに行くと｡
‫と思われるかもしれませんが､ 尺貫法のロジスティック回帰を検索することすら知らなかったとしたらどうでしょう｡
‫さて､ 私がこれに行き着いたきっかけは､ 分類問題に使われる機械学習モデルを調べてみたことです｡
‫そんな感じで検索したら､ ロジスティック回帰を勧めてくれる人がいたんです｡
‫それで､ ロジスティック回帰を検索しようと思ったら､ ここに書いてあったんです｡
‫だから､ 実装があることをずっと覚えていたんです｡
‫もちろん､ 一から作ることもできますよ｡
‫でも､ 私はどちらかというと実践派なんですよね｡
‫過去に誰かが作ったモデルを応用したい｡
‫だから
‫そして､ 読み切りました｡
‫そして､ このロジスティック回帰にはなかったのかもしれません｡
‫もしかしたら､ ユーザーガイドに書いてあったのかもしれませんね｡
‫そこが､ そうだったんだと思います｡
‫だからロジスティック回帰｡
‫さあ､ どうぞ｡
‫その名前とは裏腹に､ 回帰ではなく分類のための線形モデルである｡
‫この行で､ ロジスティック回帰という名称の混乱が明らかになりましたね｡
‫もちろん､ これを全部読めば､ 実際にどのように実装されているのかがわかるでしょう｡
‫でも､ なぜ試しているかというと､ リニアSVCを試したことにしているからです｡
‫実は､ 以前のソケットローンの動画でもご紹介しています｡
‫効いていないということになりますね｡
‫だから今､ 私たちは挑戦しているのです｡
‫ここはスルーして､ テキストデータで作業しているわけではありません｡
‫k最近傍分類器とアンサンブル分類器を試してみることにします｡
‫つまり､ この3種類のモデルとyロジスティック回帰を演繹したわけです｡
‫もし､ 標準的なアルゴリズムのリストに載っていないのであれば､
‫とりあえず試してみようということで､ ここに入れておくことにしました｡
‫また､ このプロセスが全く構造化されていないように見える場合､ ダニエルはどこでその機械学習モデルを見つけたのだろう､
‫何を考えているのだろうと思うようなものです｡
‫今回も､ こんな感じで検索してみただけです｡
‫それを定義した上で､ 私たちの問題は分類です｡
‫どの機械学習モデルを使うかを考えるなら､ これくらい簡単なことなんです｡
‫そして､ それを検索して探索することもできる｡
‫そして､ ここでの基調講演に戻れば､ それが私たちの活動なのです｡
‫実験までしています｡
‫さまざまな機械学習モデルを試しています｡
‫でも､ 話はもういいんです｡
‫実はもう1つ､ 私が右往左往して励ましたい理由は､ 物事や機械学習にはさまざまな方法があるため､
‫その多くは､ ただ答えを探すだけ､ あるいは答えすらなく､ ただ質問をしてそれを実行しようとすることなのです｡
‫それが､ これからやることです｡
‫そこで､ 3種類のモデルを作り､ それらを評価し､ どれがベストなのか､ いくつかの実験を行いたいので､
‫トレーニングデータでトレーニングし､ テストデータでテストし､
‫評価したいと思います｡
‫私たちが行うのは､ モデルを含む小さな辞書を設定し､ モデルにフィットしてスコアを付ける関数を作成することです｡
‫そこで､ モデルのフィッティングや評価のために同じコードをすべて書き換えるのではなく､ 関数で解決することにします｡
‫ああ､ それはいい考えだ､ ダニエル｡
‫そうしよう｡
‫わかりました｡
‫だから､ モデルを辞書に載せるんだ｡
‫モデルイコールズで行くんです｡
‫ロジスティック回帰｡
‫そして､ ここに行くのです｡
‫そして､ これはロジカルです｡
‫Regression､ そしてKとNに行きたいので､ ここでクラスをインスタンス化します｡
‫だから､ K neighborsになるんです｡
‫タブのオートコンプリートを配置し､ ランダムフォレストと名づけ､
‫信頼できるランダムフォレスト分類器とします｡
‫美しい｡
‫そして､ 関数を作ってきましょう｡
‫モデルのフィッティングやスケーリングを行いたい｡
‫だから､ 欲しいのです｡
‫鍛えてください｡
‫トレーニングデータでモデルを学習させ､ テストデータでモデルを評価し､ モデルの適合とスコアを出す機能が必要です｡
‫だから､ デフ・フィットでシンプルなものを採点する｡
‫モデルの辞書が必要で､ x train x test, y, train, y testとします｡
‫そして､ コードが読みやすくなるように､ ここに小さなdocstringを記述します｡
‫この機能を他の人が使うとしたら､ どんなことができるのでしょうか？
‫そのため､ 与えられた機械学習モデルを当てはめ､ 評価することができます｡
‫そして､ 使用するパラメータを指示します｡
‫だから､ 別の精神的な学習機械学習モデルの中毒者は､ xの列車は何ですか？
‫Xトレインが何であるかは分かっている｡
‫トレーニングデータ
‫ラベルはありません｡
‫X Testはテストデータ｡
‫ラベルなし､ そしてYトレイン｡
‫ラベルをトレーニングしているか
‫それから､ なぜテストがテストラベルなのか？
‫美しい｡
‫そして今､ 私たちは何をすべきなのか｡
‫ランダムシードを設定することもあります｡
‫関数内であってもランダムシードを設定し､ 結果の再現性を確認する｡
‫そして､ ここに行くことになるのです｡
‫モデルスコアを残すためにリストを作成します｡
‫というか､ これは辞書を作ったほうがいいかもしれません｡
‫ここでは辞書を扱うので､ それが目的なのです｡
‫モデル・スコアを空の辞書に等しくしたいのです｡
‫この機能については､ モデルをループさせながら説明します｡
‫ここでネームモデルを目指します｡
‫つまり､ nameがキーで､ modelが辞書の値です｡
‫だから､ モデルアイテムには4つのキーバリューがある｡
‫つまり､ ドットアイテムで辞書のアイテムにアクセスし､ モデルにデータを当てはめて行くわけです｡
‫ここで､ モデルフィット､ xトレ､ yトレを行います｡
‫そこで､ 私たちのモデルを当てはめるわけです｡
‫つまり､ それぞれのモデルについて､ 学習データにフィットさせるということですね｡
‫そして､ そのモデルを評価し､ そのスコアをモデルスコアに付加したいのです｡
‫こうして一発勝負よりも各機種を評価することになるわけです｡
‫その名前を辞書に保存しておくのです｡
‫ここでは､ キーと､ モデルスコアでの値としてのスコアを示しています｡
‫だから､ モデルは9点｡
‫そこで､ モデル・スコアの空の辞書にキーを作成し､ モデル・スコアに等しくなるようにします｡
‫つまり､ ここが我々のモデルなのです｡
‫例えば､ ロジスティック回帰であれば､ 今フィッティングしましたね｡
‫ロジスティック回帰のフィット､ Xの訓練､ Yの訓練､ そして今､ 追加しているところです｡
‫ロジスティック回帰のスコア X テスト Y テストをロジスティック回帰という名前でスコアをモデル化する｡
‫もし､ 「これはかなりのステップ数だ」と思われたとしても､ それは2つか3つ程度のことで､
‫大丈夫です｡
‫初めてこの手の関数を扱ったときは､ 「ちょっと待って､ 今まで一行一行でやっていたけれど､
‫今回は効率的だから､ モデルのスコアを返すことにして､ 辞書を返すことにしよう」と思いました｡
‫そこで､ シフトとエンターキーを押します｡
‫うーん｡
‫そして､ これでうまくいくのだろうかと思う｡
‫つまり､ 基本的にはモデルの辞書を取得することになります｡
‫ランダムシードを設定することになる｡
‫空の辞書が設定されますよ｡
‫そして､ このモデルの辞書をループすることになります｡
‫だから､ ネームモデルには｡
‫だから､ ロジスティック回帰については､ モデルにおけるロジスティック回帰､ ドットアイテム｡
‫ロジスティック回帰は､ ロジスティック回帰のドットフィットのふりをします｡
‫そこで､ ロジスティック回帰モデルを販売し､ 学習データのパターンを見つける｡
‫そして､ 空の辞書のmodel scoresに､ テストデータに対するロジスティック回帰モデルのパフォーマンスを表すスコアaをキーとして作成します｡
‫k. a. 学習データから見つけたパターンを使って
‫そして､ モデルのスコア辞書を返します｡ そして､ それぞれのモデルがテストデータセットでどのようなパフォーマンスを示すのかを見てみましょう｡
‫そこで崖っぷちに立たされたまま､ 次のビデオで3つのモデルを評価することにします｡
‫では､ 現地でお会いしましょう｡