‫Được rồi.
‫Tôi rất hào hứng.
‫Đã đến lúc bắt đầu mô hình hóa.
‫Đã đến lúc bắt đầu sử dụng máy học để tìm ra liệu chúng ta có thể phân loại liệu ai đó có
‫bị bệnh tim hay không dựa trên các thông số sức khỏe của họ.
‫Vì vậy, trong video trước, chúng tôi đã nói rằng chúng tôi sẽ thử ba mô hình học máy, vì vậy chúng tôi sẽ đưa
‫chúng ra đây.
‫Chúng tôi sẽ thử ba mô hình học máy khác nhau.
‫Một hồi quy logistic.
‫Đến.
‫K gần nhất.
‫Bộ phân loại hàng xóm và ba khu rừng ngẫu nhiên.
‫Classifier và nếu bạn đang tự hỏi làm thế nào chúng tôi đến với ba cái này, vì chúng tôi đã xem qua sơ đồ này, bản đồ học máy
‫lốc xoáy nơi nếu chúng tôi theo dõi điều này dựa trên dữ liệu của chúng tôi mà chúng tôi đã xem ở đây, chúng tôi
‫thực sự một câu hỏi hay mà bạn có thể hỏi là , này, tôi không thấy hồi quy logistic.
‫Chúng tôi đã đề cập đến điều đó trước khi nó nói hồi quy logistic, điều đó không thực sự có ý nghĩa.
‫Nó có hồi quy ở đây.
‫Vì vậy, chúng tôi không cố gắng dự đoán một con số.
‫Chúng tôi đang cố gắng dự đoán một danh mục.
‫Tại sao chúng tôi sử dụng nó để phân loại?
‫Và tôi cũng khá bối rối khi phát hiện ra rằng chúng ta có thể sử dụng hồi quy logistic để phân loại.
‫Bạn có thể nghĩ xa hơn nữa.
‫Làm thế nào bạn thậm chí tìm thấy hồi quy logistic nếu nó không ở đây?
‫Chà, tôi cũng hơi bối rối về điều này.
‫Tôi đã tự hỏi tại sao hồi quy logistic không được liệt kê ở đây?
‫Nhưng sau khi tìm kiếm, nếu chúng ta đi tìm hiểu hồi quy logistic và.
‫Bạn có thể tự hỏi, điều gì sẽ xảy ra nếu tôi thậm chí không biết tìm kiếm quy mô hồi quy logistic?
‫Chà, cách mà tôi tình cờ gặp phải là tôi chỉ sử dụng các mô hình học máy được sử dụng cho các bài toán phân loại.
‫Tôi đã tìm kiếm một cái gì đó tương tự, và sau đó ai đó đề xuất hồi quy logistic.
‫Và vì vậy tôi quyết định tìm kiếm hồi quy logistic và tôi tìm thấy nó ở đây.
‫Vì vậy, tôi tiếp tục tìm hiểu nó có một triển khai.
‫Tất nhiên tôi có thể xây dựng nó từ đầu.
‫Nhưng tôi là một học viên nhiều hơn, phải không?
‫Tôi muốn áp dụng các mô hình mà người khác đã xây dựng trong quá khứ.
‫Vì thế.
‫Và sau đó tôi đọc qua.
‫Và có lẽ nó không nằm trong hồi quy logistic này.
‫Có thể nó đã có trong hướng dẫn sử dụng.
‫Đó, tôi nghĩ, nó đã ở đâu.
‫Vì vậy, hồi quy logistic.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Mặc dù tên của nó là một mô hình tuyến tính để phân loại hơn là hồi quy.
‫Vì vậy, dòng này ở đây làm rõ sự nhầm lẫn trong tên gọi là hồi quy logistic.
‫Và tất nhiên, bạn có thể đọc qua tất cả những điều này, bạn có một số phép toán ở đây về cách nó thực sự được triển khai.
‫Nhưng lý do tại sao chúng tôi đang thử nó là vì chúng tôi đang giả vờ rằng chúng tôi đã thử SVC tuyến tính.
‫Chúng tôi thực sự có trong một video cho vay ổ cắm trước đây.
‫Tôi sẽ nói rằng nó không hoạt động.
‫Vì vậy, bây giờ chúng tôi đang cố gắng.
‫Chúng tôi đã xem qua ở đây, chúng tôi không làm việc với dữ liệu văn bản.
‫Chúng tôi sẽ thử k trình phân loại hàng xóm gần nhất và trình phân loại tập hợp.
‫Vì vậy, đó là cách chúng tôi đã suy luận ba mô hình khác nhau này và hồi quy logistic y.
‫Tôi đã quyết định ném nó vào đây vì nó không được liệt kê ở đó và chúng tôi muốn kiểm tra nó
‫bởi vì nếu nó không nằm trong danh sách tiêu chuẩn của các thuật toán để thử, chúng tôi có thể thử và tìm
‫ra nó.
‫Và một lần nữa, nếu quá trình này có vẻ như nó không thực sự được cấu trúc, giống như bạn đang ở đâu Daniel
‫tìm thấy mô hình học máy đó, bạn thậm chí nghĩ đến điều gì?
‫Một lần nữa, nó chỉ là từ việc tìm kiếm một cái gì đó như thế này.
‫Khi chúng tôi đã xác định rằng vấn đề của chúng tôi là phân loại.
‫Nếu bạn đang cố gắng tìm ra mô hình học máy nào mà bạn muốn sử dụng, thì
‫đơn giản như thế này.
‫Và bạn có thể tìm kiếm nó và khám phá.
‫Và nếu chúng ta quay lại bài phát biểu quan trọng của mình ở đây, đó là những gì chúng ta đang làm.
‫Chúng tôi đang thử nghiệm.
‫Chúng tôi đang thử các mô hình học máy khác nhau.
‫Nhưng nói vậy là đủ rồi.
‫Thực ra một điều nữa, và đó là lý do tại sao tôi muốn cố gắng và khuyến khích bạn làm đúng là bởi vì
‫có rất nhiều cách khác nhau để thực hiện mọi việc và học máy, phần lớn vấn đề là chỉ tìm kiếm
‫câu trả lời hoặc thậm chí không có câu trả lời, chỉ đặt câu hỏi và cố gắng thực hiện chúng.
‫Đó là những gì chúng ta sẽ làm bây giờ.
‫Vì vậy, vì chúng tôi muốn xây dựng ba mô hình khác nhau và vì chúng tôi muốn đánh giá chúng và vì chúng tôi muốn thực
‫hiện một vài thử nghiệm để xem mô hình nào là tốt nhất, chúng tôi muốn đào tạo chúng trên dữ
‫liệu đào tạo và kiểm tra chúng trên dữ liệu thử nghiệm , đánh giá chúng.
‫Những gì chúng tôi có thể làm là thiết lập một từ điển nhỏ với các mô hình của chúng tôi trong đó, và sau đó chúng tôi sẽ tạo một hàm
‫để điều chỉnh và cho điểm các mô hình của chúng tôi.
‫Vì vậy, thay vì viết lại tất cả cùng một mã để điều chỉnh và đánh giá các mô hình của chúng tôi, chúng tôi sẽ giải quyết trong
‫một hàm.
‫Vâng, đó là một ý kiến hay, Daniel.
‫Hãy làm điều đó.
‫Được rồi.
‫Vì vậy, hãy đưa các mô hình vào một từ điển.
‫Chúng ta sẽ đi mô hình bằng.
‫Hồi quy logistic.
‫Và chúng ta sẽ đi đến đây.
‫Và đây là hậu cần.
‫Hồi quy và sau đó chúng ta muốn đi K và N, chúng ta sẽ khởi tạo lớp ở đây.
‫Vì vậy, nó sẽ là K hàng xóm.
‫Chúng ta có thể đặt tính năng tự động hoàn thành tab, hãy thực tế và sau đó chúng ta sẽ đến đây, Rừng ngẫu
‫nhiên và đây sẽ là bộ phân loại rừng ngẫu nhiên đáng tin cậy của chúng ta.
‫Xinh đẹp.
‫Và sau đó chúng ta hãy tạo một hàm.
‫Chúng tôi muốn điều chỉnh và mở rộng mô hình.
‫Vì vậy, chúng tôi muốn nó.
‫Huấn luyện nó.
‫Tôi cần một chức năng để đào tạo các mô hình của chúng tôi trong dữ liệu đào tạo và sau đó đánh giá chúng trên
‫dữ liệu thử nghiệm để phù hợp và cho điểm các mô hình.
‫Vì vậy, def phù hợp và ghi bàn một cái gì đó đơn giản.
‫Nó sẽ cần lấy từ điển của chúng tôi về các mô hình và sau đó chúng tôi sẽ thực hiện bài kiểm tra x train x, y, train, y.
‫Và chúng tôi có thể đặt một chuỗi tài liệu nhỏ ở đây chỉ để đảm bảo rằng mã của chúng tôi là dễ đọc.
‫Nếu người khác sử dụng chức năng này, nó sẽ làm gì?
‫Vì vậy, phù hợp và đánh giá các mô hình học máy nhất định.
‫Và sau đó chúng tôi sẽ cho nó biết những thông số chúng tôi đang sử dụng.
‫Vì vậy, những người nghiện mô hình học các mô hình máy học tâm linh khác nhau x train là gì?
‫Chúng tôi biết X train là gì.
‫Dữ liệu đào tạo.
‫Không nhãn hiệu.
‫X Test là dữ liệu thử nghiệm.
‫Không có Nhãn và sau đó bạn đào tạo.
‫Là nhãn đào tạo.
‫Và sau đó tại sao kiểm tra là nhãn kiểm tra?
‫Xinh đẹp.
‫Và bây giờ chúng ta phải làm gì?
‫Chúng tôi có thể đặt một hạt giống ngẫu nhiên.
‫Đặt hạt giống ngẫu nhiên, ngay cả khi nó nằm trong hàm, để đảm bảo rằng kết quả của chúng tôi có thể lặp lại.
‫Và sau đó chúng ta sẽ đi đến đây.
‫Chúng tôi sẽ lập một danh sách để lưu giữ điểm số của mô hình.
‫Hoặc thực ra, điều này có lẽ tốt hơn nên làm một cuốn từ điển.
‫Đó là những gì chúng tôi muốn vì chúng tôi đang làm việc với các từ điển ở đây.
‫Chúng tôi muốn điểm mô hình tương đương với một từ điển trống vì chúng tôi sẽ lấp đầy nó trong một giây.
‫Chúng ta sẽ nói về chức năng này khi chúng ta lặp lại các mô hình.
‫Đây là nơi chúng ta sẽ đi đến mô hình tên.
‫Vì vậy, tên là mô hình chính là giá trị của từ điển của chúng tôi.
‫Vì vậy, bốn giá trị quan trọng trong mục mô hình.
‫Vì vậy, chúng tôi đang truy cập các mục của từ điển với các mục dấu chấm và sau đó chúng tôi sẽ điều chỉnh mô hình cho
‫phù hợp với dữ liệu.
‫Đây là nơi chúng tôi đi mô hình phù hợp, x train, y train.
‫Vì vậy, chúng tôi đang lắp mô hình của mình ở đó.
‫Vì vậy, đối với mỗi mô hình, nó sẽ phù hợp với dữ liệu đào tạo.
‫Và sau đó chúng tôi muốn đánh giá mô hình và cộng điểm của nó với điểm của mô hình.
‫Vì vậy, đây là cách chúng tôi sẽ đánh giá mỗi mô hình hơn một lần truy cập.
‫Chúng tôi sẽ lưu tên của nó vào từ điển của chúng tôi.
‫Đây là chìa khóa và sau đó là điểm số như một giá trị trong điểm số của mô hình.
‫Vì vậy, mô hình đạt điểm chín.
‫Vì vậy, chúng tôi đang tạo một khóa trong từ điển mô hình điểm trống và sau đó chúng tôi sẽ đi bằng điểm
‫mô hình.
‫Vì vậy, đây là mô hình của chúng tôi ở đây.
‫Vì vậy, ví dụ, nếu đó là hồi quy logistic, chúng tôi vừa vặn với nó.
‫Vì vậy, sự phù hợp hồi quy logistic, chuyến tàu X, chuyến tàu y và bây giờ chúng ta đang tiếp tục.
‫Điểm hồi quy logistic Bài kiểm tra X Kiểm tra Y để mô hình điểm số dưới tên gọi hồi quy logistic.
‫Và nếu chúng ta đang trải qua điều đó và bạn đang nghĩ, ồ, đó là một vài bước hợp lý, nó chỉ khoảng hai
‫hoặc ba, nhưng không sao cả.
‫Khi lần đầu tiên tôi làm việc với những loại chức năng này, tôi đã nghĩ, Chờ đã, tôi quen với
‫việc chỉ làm từng dòng một, nhưng chúng tôi đang làm việc hiệu quả trong dự án này, vì vậy chúng tôi sẽ trả về điểm số của mô hình, điều này
‫sẽ trả lại từ điển.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ nhấn shift và nhập.
‫Hừ!
‫Và tôi tự hỏi liệu điều này có hiệu quả không.
‫Vì vậy, về cơ bản những gì nó sẽ làm là nó sẽ lấy từ điển của chúng tôi về các mô hình.
‫Nó sẽ thiết lập một hạt giống ngẫu nhiên.
‫Nó sẽ thiết lập một từ điển trống.
‫Và nó sẽ lặp qua từ điển của mô hình của chúng tôi.
‫Đối với mô hình tên cũng vậy.
‫Vì vậy, đối với hồi quy logistic, hồi quy logistic trong các mô hình, các mục chấm.
‫Hồi quy logistic sẽ giả sử nó phù hợp với chấm hồi quy logistic.
‫Vì vậy, bán mô hình hồi quy logistic để tìm các mẫu trong dữ liệu đào tạo.
‫Và sau đó, nó sẽ tạo ra một khóa trong mô hình từ điển trống của chúng tôi cho điểm số điểm của mô hình hồi quy logistic của chúng tôi hoạt động tốt như thế
‫nào trên dữ liệu thử nghiệm, a. k. một. bằng cách sử dụng các mẫu được tìm thấy
‫trong dữ liệu đào tạo.
‫Và sau đó nó sẽ trả về từ điển điểm mô hình của chúng tôi, và sau đó chúng tôi sẽ xem mỗi mô hình của chúng
‫tôi hoạt động như thế nào trên tập dữ liệu thử nghiệm và ba mô hình của chúng tôi ở đây, chúng tôi sẽ có ba điểm khác nhau.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ để nó trên một chiếc máy cắt ở đó và chúng tôi sẽ đánh giá ba mô hình của chúng tôi
‫trong video tiếp theo.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ gặp bạn ở đó.