‫好吧, 我会的
‫我很兴奋｡
‫是时候开始做模特了｡
‫现在是时候开始使用机器学习来弄清楚我们是否可以根据一个人的健康参数来分类他是否患有心脏病了｡
‫在之前的视频中, 我们说我们将尝试三种机器学习模型, 所以我们将在这里展示它们｡
‫我们将尝试三种不同的机器学习模型｡
‫一个逻辑回归｡
‫来｡
‫K最近｡
‫邻居分类器和三个随机森林｡
‫分类器, 如果你想知道我们是如何得出这三个的, 因为我们看了这张图, 旋风机器学习地图,
‫如果我们根据我们在这里遇到的数据, 我们实际上你可能会问一个好问题, 嘿,
‫我没有看到逻辑回归｡
‫我们之前讲过逻辑回归, 这没什么意义.
‫这里有退化现象｡
‫所以我们并不是要预测一个数字｡
‫我们试图预测一个类别｡
‫我们为什么要用它来分类？
‫当我发现我们可以用逻辑回归来分类时, 我也被难住了｡
‫你可能会想得更远｡
‫如果不在这你怎么找到逻辑回归的
‫嗯, 我也有点困惑｡
‫我想知道为什么这里没有列出逻辑回归？
‫但经过搜索, 如果我们去学习逻辑回归和｡
‫你可能会想, 如果我甚至不知道搜索规模自己的逻辑回归？
‫我偶然发现这个问题的原因是我刚研究了用于分类问题的机器学习模型｡
‫我搜索了类似的东西, 然后有人建议逻辑回归｡
‫所以我决定搜索逻辑回归, 我在这里找到了它｡
‫所以我不断地学习它有一个实现｡
‫我当然可以从头开始做｡
‫但我更像是个实践者, 对吧？
‫我想应用别人过去建立的模型｡
‫是这样｡
‫然后我读了一遍｡
‫也许在逻辑回归中并没有｡
‫也许是在用户指南里｡
‫我想, 它就在那里｡
‫所以逻辑回归｡
‫我们走吧｡
‫尽管它的名字是一个线性模型进行分类而不是回归｡
‫这条线澄清了逻辑回归这个名字的混乱｡
‫当然, 你可以通读所有这些, 你会得到一些数学知识, 了解它是如何实现的｡
‫但我们之所以尝试它是因为我们假装我们已经尝试过线性SVC｡
‫我们实际上在以前的一个套接字贷款视频｡
‫我会说它不起作用｡
‫所以现在我们正在努力｡
‫我们已经看过这里了, 我们没有处理文本数据｡
‫我们将尝试k近邻分类器和集成分类器｡
‫这就是我们如何推导出这三个不同的模型和y逻辑回归｡
‫我决定把它放在这里, 因为它没有列在这里,
‫我们想检查一下, 因为如果它不在标准的算法列表中, 我们可能会尝试解决它｡
‫再一次, 如果这个过程看起来没有真正的结构化, 就像你在哪里丹尼尔在哪里找到了机器学习模型,
‫你甚至想到了什么？
‫再一次, 这只是从搜索这样的东西｡
‫一旦我们定义了问题是分类｡
‫如果你想知道你想使用哪种机器学习模型, 就这么简单｡
‫你可以搜索它, 探索它｡
‫如果我们回到我们的主题演讲, 这就是我们正在做的｡
‫我们要做实验了｡
‫我们正在尝试不同的机器学习模型｡
‫但说够了｡
‫事实上, 还有一件事, 这就是为什么我想尝试并鼓励你做正确的事情,
‫因为有这么多不同的方法来做事情和机器学习, 很多都是关于寻找答案, 甚至不是答案,
‫只是提出问题, 并试图实现它们｡
‫这就是我们现在要做的｡
‫因为我们想建立三个不同的模型, 因为我们想评估它们, 因为我们想做几个实验来看看哪一个是最好的,
‫我们想在训练数据上训练它们, 在测试数据上测试它们,
‫评估它们｡
‫我们可以做的是建立一个小字典, 里面有我们的模型, 然后我们会创建一个函数来拟合和评分我们的模型｡
‫因此, 我们不需要重写所有相同的代码来拟合和评估我们的模型, 我们将在一个函数中解决｡
‫是啊, 这是个好主意, 丹尼尔.
‫就这么办吧
‫好吧, 我会的
‫因此, 把模型放入字典中｡
‫我们要去模特平等｡
‫逻辑回归分析｡
‫我们从这里开始｡
‫这是逻辑｡
‫回归, 然后我们要去K和N, 我们要在这里实例化这个类｡
‫所以会是K邻居｡
‫我们可以把制表符自动补全, 让我们来真实的, 随机森林,
‫这将是我们值得信赖的随机森林分类器｡
‫真漂亮｡
‫然后我们来创建一个函数｡
‫我们要拟合并缩放模型｡
‫所以我们想要它｡
‫训练它｡
‫我需要一个函数来在训练数据中训练我们的模型, 然后在测试数据上评估它们,
‫以拟合和评分模型｡
‫所以def适合和得分的东西简单｡
‫它需要我们的模型字典, 然后我们需要, x, train, x, test, y, train, y, test｡
‫我们可以在这里放一个小的docstring来确保我们的代码是易读的｡
‫如果其他人使用这个功能, 它会做什么？
‫因此, 拟合和评估给定的机器学习模型｡
‫然后我们告诉它我们使用的参数｡
‫所以模型成瘾不同的心灵学习机器学习模型什么是x列车？
‫我们知道X列车是什么｡
‫培训数据｡
‫无标签｡
‫X测试是测试数据｡
‫无标签, 然后y训练｡
‫是训练标签｡
‫那么为什么测试是测试标签呢？
‫真漂亮｡
‫现在我们该怎么办？
‫我们可能会设置一个随机种子｡
‫设置随机种子, 即使它在函数中, 以确保我们的结果是可重现的｡
‫然后我们要去这里｡
‫我们会列一个表来记录模特的分数｡
‫或者实际上, 这可能是更好的做一本字典｡
‫这就是我们想要的, 因为我们在这里使用字典｡
‫我们想让模型分数等于一个空字典, 因为我们马上就要把它填满了｡
‫我们将在循环遍历模型的过程中讨论这个函数｡
‫这就是我们要讨论的命名模型｡
‫所以名字是关键型号是我们字典的价值所在｡
‫所以在车型项中有四个关键值｡
‫所以我们要访问字典中的点项, 然后我们要使模型适合数据｡
‫这就是我们要做的模型拟合, x列, y列｡
‫所以我们在这里拟合我们的模型｡
‫所以对于每个模型, 它都要将其拟合到训练数据｡
‫然后, 我们要评估模型, 并将其得分附加到模型得分上｡
‫这就是我们如何评估每一个模型而不是一个命中｡
‫我们要把它的名字保存到我们的字典里｡
‫这是键, 然后是模型得分中的一个值｡
‫所以模特得了9分｡
‫我们在model scores空字典中创建一个键, 然后我们会得到等于model score.
‫这就是我们的模型｡
‫例如, 如果是逻辑回归, 我们只需要拟合它｡
‫所以逻辑回归拟合, X训练, y训练, 现在我们附加｡
‫逻辑回归得分X检验Y检验以模型得分命名逻辑回归｡
‫如果我们正在经历这些, 你会想, 哇, 这是一个公平的几个步骤, 它只有大约两个或三个,
‫但这是好的｡
‫当我第一次使用这些函数的时候, 我想,
‫等等, 我习惯于一行一行地做, 但是我们在这个项目中是有效率的, 所以我们要返回模型得分, 它会返回一个字典｡
‫我们按shift键进入｡
‫嗯嗯嗯
‫我想知道这是否可行｡
‫所以基本上它要做的就是, 用我们的模型字典｡
‫它将设置一个随机种子｡
‫它将设置一个空字典｡
‫它将遍历我们模型的字典｡
‫所以对于名模来说｡
‫对于逻辑回归, 逻辑回归模型, 点项｡
‫逻辑回归将假装它是逻辑回归点拟合｡
‫因此, 销售逻辑回归模型来寻找训练数据中的模式｡
‫然后它会在空字典模型的得分中创建一个键, 这个得分是逻辑回归模型在测试数据上的表现, a｡
‫k､ a.一个
‫使用在训练数据中找到的模式
‫然后它会返回模型得分字典,
‫然后我们会看到每个模型在测试数据集上的表现, 这里有三个模型, 我们应该有三个不同的得分｡
‫所以我们先把它放在这里, 在下一个视频中, 我们将评估我们的三个模型｡
‫我们在那里见｡