‫Tudo bem, estou muito animado, é hora de começar a modelar, é hora de começar a usar o aprendizado de
‫máquina para descobrir se podemos ou não classificar se alguém tem doença cardíaca ou não com base em seus
‫parâmetros de saúde.
‫Então, no vídeo anterior, dissemos que vamos testar três modelos de aprendizado de máquina.
‫Então, vamos colocá-los aqui.
‫Vamos tentar três modelos diferentes de aprendizado de máquina, uma regressão logística.
‫Para.
‫K mais próximo.
‫Classificador de vizinhos e três florestas aleatórias.
‫Classificado.
‫E se você está se perguntando como chegamos a esses três, porque examinamos este diagrama, o mapa de
‫aprendizado de máquina CI Quitline, seguimos isso com base em nossos dados que encontramos aqui, na verdade, uma boa
‫pergunta que você pode estar se perguntando é alto não regressão logística.
‫Nós meio que suspeitamos que antes dizia regressão logística.
‫Isso realmente não faz sentido.
‫Tem regressão aqui.
‫Portanto, não estamos tentando prever mais, tentando prever uma categoria.
‫Por que o estamos usando para classificação?
‫E eu também fiquei muito perplexo quando descobri que poderíamos usar regressão logística para classificação.
‫Você pode estar pensando ainda mais atrás.
‫Como você encontrou a regressão logística se ela não está aqui?
‫Bem, eu também fiquei um pouco confuso com isso.
‫Fiquei me perguntando por que a regressão logística não está listada aqui?
‫Mas depois de pesquisar, se formos regressão logística escalon e.
‫Você deve estar se perguntando, e se eu nem soubesse como pesquisar a regressão logística de Escalon?
‫Bem, a maneira como descobri isso é que acabei de entrar em modelos de aprendizado de máquina usados para problemas de classificação.
‫Eu procurei algo assim.
‫E então alguém sugeriu uma regressão logística.
‫E então decidi buscar regressão logística.
‫E eu encontrei aqui para aprender que tinha uma implementação.
‫Eu poderia, é claro, construí-lo do zero.
‫Mas eu sou mais um praticante, certo.
‫Quero aplicar modelos que outra pessoa construiu no passado.
‫Então eu li.
‫E talvez não tenha sido nessa regressão logística, talvez tenha sido no passado.
‫É, eu acho, onde estava.
‫Portanto, a regressão logística, aqui vamos nós, apesar do nome, é um modelo linear para classificação em vez
‫de regressão.
‫Portanto, esta linha aqui meio que esclarece a confusão no nome de regressão logística.
‫E, claro, você pode ler tudo isso.
‫Você vai para um pouco de matemática aqui de como é realmente implementado.
‫Mas a razão de estarmos tentando é porque fingimos que tentamos linear, como dizemos.
‫Na verdade, temos em um vídeo de linha de soquete anterior, vamos dizer que não está funcionando.
‫Então, agora estamos tentando, passamos por aqui.
‫Não estamos trabalhando com dados de texto.
‫Vamos tentar k vizinhos mais próximos, classificadores e classificadores de ensemble.
‫Então é assim que deduzimos esses três modelos diferentes.
‫E por que regressão logística?
‫Bem, decidi jogá-lo aqui porque não está listado lá.
‫E queremos dar uma olhada, porque se não estiver lá, a lista padrão de algoritmos
‫para tentar, podemos tentar descobrir de qualquer maneira.
‫E, novamente, se esse processo parece não estar realmente estruturado, é como você.
‫Onde você encontrou esse modelo de aprendizado de máquina?
‫O que você pensa mesmo?
‫Novamente, é apenas pesquisando algo assim.
‫Uma vez que definimos que nosso problema é a classificação.
‫Se você está tentando descobrir qual modelo de aprendizado de máquina deseja usar, é
‫algo tão simples quanto isso e você pode pesquisar e explorar.
‫E se voltarmos à nossa tônica aqui, é isso que estamos fazendo.
‫Estamos prontos para experimentos.
‫Estamos testando diferentes modelos de aprendizado de máquina.
‫Mas chega de conversa.
‫Na verdade, mais uma coisa, e é isso que eu quero tentar e encorajar você a fazer, certo?
‫É porque existem tantas maneiras diferentes de fazer as coisas no aprendizado de máquina?
‫Muito se trata apenas de buscar a resposta ou nem mesmo a resposta, apenas fazer perguntas
‫e tentar implementá-las.
‫É isso que vamos fazer agora.
‫Então, porque queremos construir três modelos diferentes e porque queremos avaliá-los e porque queremos fazer alguns
‫experimentos para ver qual é o melhor, queremos treiná-los nos dados de treinamento
‫e testá-los nos dados de teste , avalie-os.
‫O que podemos fazer é configurar um pequeno dicionário com nossos modelos nele e então criaremos uma função
‫para ajustar e pontuar nossos modelos.
‫Então, em vez de reescrever todo o mesmo código para alimentar e avaliar nossos modelos configurados em uma função,
‫sim, é uma boa ideia.
‫Então vamos fazer isso.
‫Tudo bem, coloque os modelos em um dicionário.
‫Vamos usar modelos iguais.
‫Logística.
‫Regressão, vamos entrar aqui e isso é logístico.
‫Regressão, e então queremos ir, OK, e então vamos instanciar a classe aqui.
‫Então vai ficar tudo bem.
‫Vizinhos, provavelmente podemos jogar Tabora completo.
‫Vamos ser reais.
‫E então vamos ouvir floresta aleatória.
‫E este será nosso confiável classificador de floresta aleatório.
‫Ótimo, e então vamos criar uma função que queremos ajustar e pontuar o modelo, então queremos treiná-lo, precisamos de uma função para
‫treinar nossos modelos nos dados de treinamento e, em seguida, avaliá-los nos dados de
‫teste para ajustar e pontuar os modelos.
‫Sadef se encaixou e pontuou algo simples.
‫Será necessário fazer o nosso dicionário de modelos e então faremos X, teste do trem X, teste Y do trem Y.
‫E poderíamos colocar um pouco de correção aqui apenas para garantir que nosso código seja legível.
‫Se outra pessoa fosse usar essa função, o que ela faria?
‫Portanto, ajusta e avalia determinados modelos de aprendizado de máquina.
‫E então diremos quais parâmetros estamos usando, então modelos de diferentes Saikat aprendem modelos de aprendizado de máquina,
‫o que é extremo?
‫Nós sabemos quais dados de treinamento chinês No Labels X test está testando dados, No Labels e depois no Y train.
‫São rótulos de treinamento e então por que teste é rótulos de teste?
‫Bela.
‫E agora o que devemos fazer?
‫Podemos definir um conjunto de sementes aleatórias, uma semente aleatória, mesmo se estiver dentro da função, para garantir
‫que nossos resultados sejam reproduzíveis.
‫E então vamos aqui, faremos uma lista para manter as pontuações do modelo ou, na verdade, é realmente
‫melhor fazer um dicionário.
‫É isso que queremos porque estamos trabalhando com dicionários aqui.
‫Nós queremos ir.
‫A pontuação do modelo é igual a um dicionário vazio porque vamos preenchê-lo em um segundo.
‫Falaremos sobre essa função enquanto a fazemos, então percorra os modelos.
‫É aqui que iremos para o modelo de nome.
‫Portanto, o nome é o modelo chave é o valor do nosso dicionário.
‫Portanto, para o valor-chave em modelos, os itens.
‫Então, estamos acessando os itens de um dicionário com itens em dólares, então vamos ajustar o modelo
‫aos dados.
‫É para onde vamos.
‫Modelo dot fit X train Y treinar para um ajuste nosso modelo lá.
‫Portanto, para cada modelo, ele será ajustado aos dados de treinamento e, em seguida, queremos avaliar o modelo e anexar
‫sua pontuação às pontuações do modelo.
‫Então é assim que vamos avaliar cada modelo em um hit.
‫Vamos salvar o nome dele em nosso dicionário.
‫Aqui está a chave e a pontuação como um valor nas pontuações do modelo.
‫Portanto, o modelo marca nove.
‫Então, estamos criando uma chave no dicionário vazio de pontuações de modelo e então vamos igualar a pontuação de pontos
‫do modelo.
‫Portanto, este é o nosso modelo aqui.
‫Por exemplo, se foi uma regressão logística, acabamos de terminar.
‫Então, a regressão logística ajustada ao trem X, por que treinar?
‫E agora estamos gastando.
‫Pontuação de regressão logística, teste x, por que testar para modelar pontuações sob o nome regressão logística?
‫E se estamos passando por isso e você está pensando, uau, são alguns passos e são apenas cerca de dois
‫ou três.
‫Mas isso mesmo.
‫Quando trabalhei pela primeira vez com esse tipo de função, era como Holloran
‫costumava fazer isso linha por linha, mas sendo eficiente neste projeto.
‫Portanto, vamos retornar as pontuações do modelo, que retornarão um dicionário.
‫Então, vamos apertar shift e entrar.
‫Hmm.
‫E eu me pergunto se isso vai funcionar.
‫Basicamente, o que vai fazer é usar nosso dicionário de modelos.
‫Ele configurará uma semente aleatória, configurará um dicionário vazio e fará um loop no dicionário
‫do nosso modelo.
‫Então, para modelo de nome, então para regressão logística, regressão logística em modelos para itens, regressão logística ou
‫fingir que a regressão logística não se encaixa.
‫Portanto, vender o modelo de regressão logística para encontrar os padrões nos dados de treinamento e, em
‫seguida, criar uma chave nas pontuações do nosso modelo de dicionário vazio com a pontuação do desempenho do nosso modelo de regressão logística nos
‫dados de teste, a. k. uma. usando os padrões encontrados nos dados de treinamento.
‫Em seguida, ele retornará nosso dicionário de pontuação de modelo e veremos o desempenho de cada um de nossos
‫modelos no conjunto de dados de teste e em nossos três modelos aqui.
‫Devemos ter três pontuações diferentes.
‫Então, vamos deixá-lo em um momento difícil.
‫E vamos avaliar nossos três modelos no próximo vídeo.
‫Então, vou ver o deles.