‫ไม่เป็นไร.
‫ฉันตื่นเต้นมาก
‫ถึงเวลาที่จะเริ่มการสร้างแบบจำลอง
‫ถึงเวลาที่จะเริ่มใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อค้นหาว่าเราจะสามารถจำแนกว่าใครเป็นโรคหัวใจหรือไม่ตามพารามิเตอร์ด้านสุขภาพของพวกเขาได้หรือไม่
‫ในวิดีโอที่แล้ว เราบอกว่าเราจะลองใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องสามแบบ เราจะนำมันมาไว้ที่นี่
‫เราจะลองใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่แตกต่างกันสามแบบ
‫หนึ่งการถดถอยโลจิสติก
‫ถึง.
‫เคที่ใกล้ที่สุด
‫ลักษณนามเพื่อนบ้านและป่าสุ่มสามแห่ง
‫ลักษณนาม และถ้าคุณสงสัยว่าเราเกิดขึ้นได้อย่างไรเกี่ยวกับสามสิ่งนี้ เพราะเราได้อ่านแผนภาพนี้ แผนที่การเรียนรู้ของเครื่องไซโคลน
‫โดยที่หากเราปฏิบัติตามโดยอาศัยข้อมูลของเราที่เราพบที่นี่ จริงๆ แล้ว เราอาจเป็นคำถามที่ดีที่คุณอาจถามคือ
‫เฮ้ ฉันไม่เห็นการถดถอยโลจิสติก
‫เราเคยอธิบายไปแล้วก่อนหน้านี้ว่าการถดถอยโลจิสติกนั้นไม่สมเหตุสมผลเลย
‫มีการถดถอยที่นี่
‫ดังนั้นเราจึงไม่พยายามคาดเดาตัวเลข
‫เรากำลังพยายามคาดการณ์หมวดหมู่
‫เหตุใดเราจึงใช้สำหรับการจำแนกประเภท
‫และฉันก็นิ่งงันเช่นกัน เมื่อพบว่าเราสามารถใช้การถดถอยโลจิสติกสำหรับการจัดหมวดหมู่ได้
‫คุณอาจจะคิดไปไกลกว่านี้
‫คุณพบการถดถอยโลจิสติกได้อย่างไรหากไม่ได้อยู่ที่นี่?
‫ฉันก็ค่อนข้างสับสนในเรื่องนี้เหมือนกัน
‫ฉันสงสัยว่าเหตุใดจึงไม่แสดงการถดถอยโลจิสติกที่นี่
‫แต่หลังจากค้นหาแล้วถ้าเราไปเรียนรู้การถดถอยโลจิสติกและ
‫คุณอาจสงสัยว่าจะเกิดอะไรขึ้นหากฉันไม่รู้ด้วยซ้ำว่าต้องค้นหาการถดถอยโลจิสติกของมาตราส่วนเอง
‫วิธีที่ฉันสะดุดกับสิ่งนี้คือฉันเพิ่งใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้สำหรับปัญหาการจำแนกประเภท
‫ฉันค้นหาอะไรแบบนั้น แล้วมีคนแนะนำการถดถอยโลจิสติก
‫ดังนั้นฉันจึงตัดสินใจค้นหาการถดถอยโลจิสติก และพบมันที่นี่
‫ดังนั้นฉันจึงเรียนรู้อยู่เสมอว่ามีการใช้งาน
‫แน่นอน ฉันสามารถสร้างมันขึ้นมาใหม่ได้
‫แต่ฉันเป็นนักปฏิบัติมากกว่าใช่ไหม
‫ฉันต้องการใช้แบบจำลองที่คนอื่นสร้างขึ้นในอดีต
‫ดังนั้น.
‫แล้วผมก็เข้ามาอ่าน
‫และบางทีมันอาจจะไม่ได้อยู่ในการถดถอยโลจิสติกนี้
‫บางทีมันอาจจะอยู่ในคู่มือผู้ใช้
‫ฉันคิดว่ามันอยู่ที่ไหน
‫ดังนั้นการถดถอยโลจิสติก
‫ไปเลย.
‫แม้ว่าชื่อจะเป็นตัวแบบเชิงเส้นสำหรับการจำแนกประเภทมากกว่าการถดถอย
‫บรรทัดนี้อธิบายความสับสนในชื่อว่าเป็นการถดถอยโลจิสติก
‫และแน่นอน คุณสามารถอ่านทั้งหมดนี้ได้ คุณมีคณิตศาสตร์เกี่ยวกับวิธีการนำไปใช้จริง
‫แต่เหตุผลที่เรากำลังพยายามเป็นเพราะเรากำลังแกล้งทำเป็นว่าเราได้ลองใช้ SVC เชิงเส้นแล้ว
‫เรามีในวิดีโอยืมซ็อกเก็ตก่อนหน้านี้
‫ฉันจะบอกว่ามันไม่ได้ผล
‫ตอนนี้เรากำลังพยายาม
‫เราผ่านมาแล้ว เราไม่ได้ทำงานกับข้อมูลข้อความ
‫เราจะลองใช้ k ตัวแยกประเภทเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดและตัวแยกประเภททั้งมวล
‫นั่นคือวิธีที่เราได้อนุมานแบบจำลองที่แตกต่างกันสามแบบและการถดถอยโลจิสติก y
‫ฉันได้ตัดสินใจที่จะใส่มันที่นี่เพราะมันไม่มีอยู่ในรายการและเราต้องการที่จะลองดูเพราะถ้ามันไม่อยู่ในรายการมาตรฐานของอัลกอริทึมที่จะลอง
‫เราอาจจะพยายามหามันอยู่ดี
‫และอีกครั้ง หากกระบวนการนี้ดูเหมือนไม่มีโครงสร้างเลย เหมือนกับว่าคุณอยู่ที่ไหนที่แดเนียลพบโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงนั้น
‫คุณคิดอย่างไร
‫อีกครั้งมันมาจากการค้นหาบางอย่างเช่นนี้
‫เมื่อเรากำหนดได้ว่าปัญหาของเราคือการจัดหมวดหมู่
‫หากคุณกำลังพยายามหาว่าคุณต้องการใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องใด
‫ให้ทำง่ายๆ แบบนี้
‫และคุณสามารถค้นหาและสำรวจได้
‫และถ้าเรากลับไปที่ประเด็นสำคัญของเราที่นี่ นั่นคือสิ่งที่เรากำลังทำอยู่
‫เราอยู่ในการทดลอง
‫เรากำลังทดลองโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงต่างๆ
‫แต่นั่นก็เพียงพอแล้วที่จะพูด
‫ที่จริงแล้วอีกอย่างหนึ่ง นั่นคือเหตุผลที่ฉันอยากลองและสนับสนุนให้คุณทำถูกต้อง
‫เพราะมีหลายวิธีในการทำสิ่งต่าง ๆ และการเรียนรู้ของเครื่อง ส่วนมากจะเกี่ยวกับการค้นหาคำตอบหรือไม่แม้แต่คำตอบ
‫เพียงแค่ถามคำถามและพยายามนำไปใช้
‫นั่นคือสิ่งที่เรากำลังจะทำตอนนี้
‫เนื่องจากเราต้องการสร้างแบบจำลองที่แตกต่างกันสามแบบ และเนื่องจากเราต้องการประเมินแบบจำลอง และเนื่องจากเราต้องการทำการทดลองสองสามครั้งเพื่อดูว่ารูปแบบใดดีที่สุด
‫เราจึงต้องการฝึกอบรมพวกเขาเกี่ยวกับข้อมูลการฝึกอบรมและทดสอบกับข้อมูลการทดสอบ ประเมินพวกเขา
‫สิ่งที่เราอาจทำคือตั้งค่าพจนานุกรมเล็กๆ ที่มีโมเดลของเราอยู่ในนั้น จากนั้นเราจะสร้างฟังก์ชันเพื่อให้พอดีและให้คะแนนโมเดลของเรา
‫ดังนั้น แทนที่จะเขียนโค้ดเดียวกันทั้งหมดเพื่อปรับให้เหมาะสมและประเมินโมเดลของเรา เราจะมาแก้ไขในฟังก์ชัน
‫ใช่ นั่นเป็นความคิดที่ดี แดเนียล
‫มาทำกัน
‫ไม่เป็นไร.
‫ดังนั้นจงใส่แบบจำลองลงในพจนานุกรม
‫เรากำลังจะไปรุ่นเท่ากับ
‫การถดถอยโลจิสติก.
‫และเรากำลังจะไปที่นี่
‫และนี่คือโลจิสติกส์
‫การถดถอยแล้วเราต้องการไปที่ K และ N เราจะยกตัวอย่างคลาสที่นี่
‫มันจะเป็น K เพื่อนบ้าน
‫เราอาจใส่แท็บเติมข้อความอัตโนมัติได้ ให้เป็นจริง แล้วเราจะไปที่นี่ Random Forest และนี่จะเป็นตัวแยกประเภทฟอเรสต์สุ่มที่เชื่อถือได้ของเรา
‫สวยงาม.
‫แล้วมาสร้างฟังก์ชันกัน
‫เราต้องการที่จะพอดีและปรับขนาดโมเดล
‫ดังนั้นเราจึงต้องการมัน
‫ฝึกมัน
‫ฉันต้องการฟังก์ชันเพื่อฝึกแบบจำลองของเราในข้อมูลการฝึก แล้วประเมินจากข้อมูลการทดสอบเพื่อให้พอดีและให้คะแนนแบบจำลอง
‫ดังนั้น def fit และให้คะแนนอะไรง่ายๆ
‫มันต้องใช้พจนานุกรมของโมเดล แล้วเราจะทำ x train x test, y, train, y test
‫และเราสามารถใส่ docstring เล็กน้อยที่นี่ เพื่อให้แน่ใจว่าโค้ดของเราจะอ่านได้
‫ถ้าคนอื่นใช้ฟังก์ชันนี้จะทำอย่างไร?
‫เหมาะสมและประเมินโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่กำหนด
‫แล้วเราจะบอกว่าเราใช้พารามิเตอร์อะไร
‫โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเรียนรู้กายสิทธิ์ที่แตกต่างกัน x รถไฟคืออะไร?
‫เรารู้ว่ารถไฟ X คืออะไร
‫ข้อมูลการฝึกอบรม
‫ไม่มีป้ายกำกับ
‫X Test คือการทดสอบข้อมูล
‫ไม่มีป้ายกำกับแล้วจึงฝึก
‫เป็นป้ายอบรม
‫แล้วทำไมการทดสอบถึงเป็นฉลากทดสอบ?
‫สวยงาม.
‫และตอนนี้เราควรทำอย่างไร?
‫เราอาจตั้งเมล็ดสุ่ม
‫ตั้งค่าสุ่มเมล็ด แม้ว่าจะอยู่ภายในฟังก์ชัน เพื่อให้แน่ใจว่าผลลัพธ์ของเราจะทำซ้ำได้
‫แล้วเราจะไปที่นี่กัน
‫เราจะจัดทำรายการเพื่อเก็บคะแนนแบบจำลอง
‫หรือที่จริงแล้ว การทำพจนานุกรมน่าจะดีกว่านี้
‫นั่นคือสิ่งที่เราต้องการเพราะเรากำลังทำงานกับพจนานุกรมที่นี่
‫เราต้องการให้คะแนนแบบจำลองเท่ากับพจนานุกรมที่ว่างเปล่าเพราะเราจะเติมมันให้เต็มในไม่กี่วินาที
‫เราจะพูดถึงฟังก์ชันนี้ในขณะที่เราวนรอบโมเดลต่างๆ
‫นี่คือที่ที่เราจะไปสำหรับชื่อรุ่น
‫ดังนั้นชื่อจึงเป็นรูปแบบที่สำคัญคือค่าของพจนานุกรมของเรา
‫ดังนั้นค่าสำคัญสี่ประการในรายการแบบจำลอง
‫เรากำลังเข้าถึงรายการของพจนานุกรมด้วยรายการจุด จากนั้นเราจะปรับโมเดลให้เข้ากับข้อมูล
‫นี่คือที่ที่เราจะไป โมเดล fit, x train, y train
‫ดังนั้นเราจึงปรับโมเดลของเราให้เหมาะสม
‫ดังนั้นสำหรับแต่ละรุ่น มันจะพอดีกับข้อมูลการฝึก
‫จากนั้นเราต้องการประเมินแบบจำลองและผนวกคะแนนเข้ากับคะแนนแบบจำลอง
‫นี่คือวิธีที่เราจะประเมินแต่ละโมเดลมากกว่าหนึ่งครั้ง
‫เราจะบันทึกชื่อนั้นลงในพจนานุกรมของเรา
‫นี่คือกุญแจสำคัญ และคะแนนเป็นค่าในคะแนนแบบจำลอง
‫โมเดลได้ 9 คะแนน
‫เรากำลังสร้างคีย์ในโมเดลให้คะแนนพจนานุกรมเปล่า แล้วเราจะไปเท่ากับคะแนนโมเดล
‫นี่คือแบบจำลองของเราที่นี่
‫ตัวอย่างเช่น หากเป็นการถดถอยโลจิสติก เราก็ปรับให้เหมาะสม
‫ดังนั้นการถดถอยโลจิสติกที่พอดี, รถไฟ X, รถไฟ y และตอนนี้เรากำลังต่อท้าย
‫คะแนนการถดถอยโลจิสติก X การทดสอบ Y การทดสอบกับคะแนนแบบจำลองภายใต้ชื่อ การถดถอยโลจิสติก
‫และถ้าเราผ่านมันไปได้ และคุณคิดว่า โอ้ นั่นเป็นเพียงสองสามขั้นตอน มันก็แค่ประมาณสองหรือสามเท่านั้น
‫แต่ไม่เป็นไร
‫เมื่อฉันทำงานกับฟังก์ชันประเภทนี้ครั้งแรก ฉันก็ประมาณว่า เดี๋ยวก่อน
‫ฉันคุ้นเคยกับการทำทีละบรรทัด แต่เรามีประสิทธิภาพในโครงการนี้ ดังนั้นเราจะส่งคืนคะแนนโมเดล ซึ่งจะ
‫กลับพจนานุกรม
‫ดังนั้นเราจะกด shift และ enter
‫อืม.
‫และฉันสงสัยว่าสิ่งนี้จะได้ผลหรือไม่
‫โดยพื้นฐานแล้ว สิ่งที่จะทำคือ จะใช้พจนานุกรมของแบบจำลองของเรา
‫มันจะตั้งค่าเมล็ดพันธุ์สุ่ม
‫มันจะตั้งค่าพจนานุกรมเปล่า
‫และมันจะวนซ้ำในพจนานุกรมของแบบจำลองของเรา
‫ดังนั้นสำหรับชื่อรุ่น
‫สำหรับการถดถอยโลจิสติก การถดถอยโลจิสติกในแบบจำลอง รายการจุด
‫การถดถอยโลจิสติกจะแสร้งทำเป็นว่าเป็นการถดถอยโลจิสติกแบบดอทพอดี
‫ดังนั้นการขายแบบจำลองการถดถอยโลจิสติกเพื่อค้นหารูปแบบในข้อมูลการฝึก
‫จากนั้นจะสร้างคีย์ในคะแนนโมเดลพจนานุกรมว่างของเราด้วยคะแนนว่าแบบจำลองการถดถอยโลจิสติกของเราทำงานได้ดีเพียงใดกับข้อมูลการทดสอบ
‫เค ก. โดยใช้รูปแบบที่พบในข้อมูลการฝึก
‫จากนั้นมันจะส่งคืนพจนานุกรมคะแนนแบบจำลองของเรา จากนั้นเราจะดูว่าแบบจำลองของเราทำงานอย่างไรในชุดข้อมูลการทดสอบและแบบจำลองทั้งสามของเราที่นี่
‫เราควรจะมีคะแนนต่างกันสามคะแนน
‫เราจะปล่อยให้มันเป็นเรื่องที่น่าตื่นเต้น และเราจะประเมินแบบจำลองทั้งสามของเราในวิดีโอหน้า
‫แล้วพบกันครับ