‫من؟
‫أنا أفرك يدي ، إذا كان بإمكانك سماع ذلك.
‫تعرف لماذا؟
‫لأنني منضخ.
‫أنا جاهز ل.
‫لتقييم نماذج التعلم الآلي لدينا أو معرفة كيف تسير الأمور.
‫شاهد كيف يستخدم كل من هذه النماذج الوظيفة التي أنشأناها للتو في الفيديو الأخير.
‫انظر كيف يذهب الانحدار اللوجستي.
‫K أقرب مصنّف للجيران ومصنف الغابة العشوائي يذهب إلى إيجاد الأنماط في بيانات التدريب الخاصة بنا
‫ثم كيف يتم تقييم هذه الأنماط في بيانات الاختبار الخاصة بنا.
‫لذلك بدون أي مزيد من اللغط ، دعنا نرى كيف يعمل كل نموذج من هذه النماذج حتى نتمكن من تسمية وظيفتنا الملائمة
‫والنتيجة ونأمل أن تعمل.
‫وقد وصلنا إلى هنا.
‫نرى أنه يأخذ نماذج أو في الواقع إذا ضغطنا على علامة تبويب shift ، فهذا هو المكان الذي يكون فيه docstring
‫مفيدًا لأنه يخبرنا بما يحدث ويناسب ويقيم نماذج التعلم الآلي المعطاة.
‫هذا جميل.
‫هذا تمامًا مثل ما رأيناه مع الوظائف الأخرى.
‫ولكن باستثناء أننا أنشأنا هذا بأنفسنا ، فهذه فائدة من docstring.
‫حق؟
‫لذلك سنذهب هنا.
‫النماذج تساوي النماذج ، وهو قاموسنا لنماذج التعلم الآلي.
‫يمكننا فقط اختبار x تدريب x ، ولكن من أجل الاكتمال ، سنذهب إلى x قطار يساوي x قطار
‫، ثم نذهب لاختبار x يساوي x اختبارًا ، ثم نذهب قطار y يساوي قطار y .
‫ثم أخيرًا اختبار y يساوي اختبار y.
‫وإذا كتبنا دالة بشكل صحيح ، فماذا تعتقد أنها ستعود؟
‫سنمنحك بضع ثوان.
‫حسنًا ، هذا يكفي لأننا نريد رؤيته.
‫إذا كنت في شك ، فقم بتشغيل الكود.
‫لذلك دعونا نرى ما تعيده الدالة R.
‫تمام.
‫لذلك لدينا بعض التحذيرات هنا.
‫ماذا تقول؟
‫تم الوصول إلى العدد الإجمالي لإيقاف التكرارات.
‫همم.
‫سيتطلب ذلك منا التعمق وزيادة عدد التكرارات.
‫لذلك هذا هو المكان الذي يكون مفيدًا فيه ، قم بزيادة عدد التكرارات أو الحد الأقصى من الإصدار التجريبي أو تصغيره.
‫هذا يعني أنه من الممكن تحسين نموذج الانحدار اللوجستي الخاص بنا.
‫ولمعرفة كيف يمكنك القيام بذلك ، سيتطلب الأمر الذهاب إلى الوثائق للحصول على خيارات
‫بديلة للحل.
‫لكن ما سنفعله هو العمل فقط على ما لدينا حتى الآن.
‫لذا إذا ألقينا نظرة على هذا ، فهذه هي النتيجة.
‫كيف كل من نماذجنا دون ضبط ، حسنًا ، هذا هو المفسد لما سيصدر.
‫هذه هي الطريقة التي قام بها كل نموذج من نماذجنا كفئة أساسية في العثور على الأنماط في بيانات الاختبار الخاصة بنا.
‫لذا فهي تحصل على النتيجة هنا.
‫هذا ما سنعود إليه.
‫لذلك إذا نظرنا إلى هذا ، أيها الأعلى ، انظر إلى هذا الانحدار اللوجستي الذي يأتي باعتباره
‫الحصان الأسود ، ولا حتى على خريطة التعلم الآلي.
‫الصحيح.
‫وهي تحصل على أعلى الدرجات.
‫همم.
‫حسنًا ، قد يتطلب هذا القليل من التحقيق ، لأن تذكر إلى أين نحن؟
‫نحن على وشك إجراء التجارب وهذا ما نفعله هنا.
‫إحدى التجارب هي مقارنة نماذج مختلفة ، وتجربة نماذج مختلفة ، ومقارنتها ببعضها البعض.
‫الآن ، هذه مقارنة في قاموس ، لكن إذا أردنا إظهار ذلك لشخص ما ، فيمكننا مقارنته
‫بصريًا.
‫لذلك دعونا نفعل ذلك بشكل لطيف وبسرعة.
‫يمكننا صنع نموذج.
‫في الواقع ، قد نجعل عنوانًا صغيرًا هنا.
‫لذلك نذهب هنا.
‫مقارنة النموذج.
‫نموذج سيدي الجميل للمقارنة المتساوية قد يحول قاموسنا إلى إطار بيانات لأن هذا جميل
‫وبسيط.
‫حتى عشرات النموذج.
‫هذا فقط أخذ هذا القاموس هنا.
‫عشرات النموذج.
‫وسنقوم بتعيين الفهرس ليكون.
‫ماذا يجب أن يكون؟
‫يجب أن تكون قائمة تسمى الدقة ، لأن هذه هي وظيفة هذه النتيجة هنا ، لأن نماذجنا كلها
‫مصنفات ، ومقياس درجاتها الافتراضي هو الدقة.
‫لقد رأينا ذلك في قسم القرض النفسي.
‫لذلك إذا ذهبنا إلى مقارنة النموذج هنا ، فنحن بحاجة إلى تغيير موضعه ، نقطة ، شريط ، ذراع.
‫الآن سأوضح لك فقط سبب حاجتنا إلى تغيير موضعه لأننا إذا فعلنا ذلك ، فسيبدو غريبًا من
‫هذا القبيل ونريده بالفعل أن يبدو.
‫حظا سعيدا في ذلك.
‫هذا يوضح بسرعة مدى دقة كل نموذج من نماذجنا المختلفة.
‫ويمكنك أن ترى الانحدار اللوجستي فقط يرشدنا إلى غابتنا العشوائية ويمكن أن يكون ذلك جيدًا لأنه لا يوجد مكان قريب من دقة
‫نموذج الانحدار اللوجستي الخاص بنا.
‫سنقول وداعا لـ k n.
‫لذا بمجرد أن نحصل على هذا الرسم البياني ، قد يكون هذا شيئًا يمكننا أخذه إلى رئيسنا أو أحد
‫زملائنا ونقول ، مرحبًا ، انظر إلى هذا.
‫لقد بنينا نموذجًا للتعلم الآلي ، ونموذجًا انحدارًا لوجستيًا جميلًا ، وقد حقق أفضل أداء.
‫لذلك سنستخدم نموذج الانحدار اللوجستي عمليًا.
‫وهكذا يمكنك أن تذهب ، وجدت ذلك ، ورئيسك مثل ، لطيف ، ماذا وجدت؟
‫ومن ثم ، فأنت مثل ، حسنًا ، أفضل خوارزمية للتنبؤ بأمراض القلب هي الانحدار اللوجستي.
‫وبعد ذلك قد تقول شيئًا مثل ، ممتاز.
‫أنا مندهش من أن المعلمة العالية في الضبط لم تنته الآن.
‫وبعد ذلك قد تتساءل ما هو ضبط المعلمة الفائق؟
‫نعم انا ايضا.
‫سارت الأمور بسرعة كبيرة.
‫لذا فأنت تقوم بتغطية نفسك هنا نوعًا ما.
‫وبعد ذلك قد تقول ، حسنًا ، أنا فخورة جدًا.
‫ماذا عن قيامك بتجميع تقرير تصنيف لإظهار الفريق والتأكد من تضمين مصفوفة الارتباك
‫واستدعاء الدقة التي تم التحقق من صحتها على درجات F1.
‫سأكون فضوليًا أيضًا لمعرفة الميزات الأكثر أهمية.
‫أوه ، ولا تنس تضمين منحنى ROC.
‫وبعد ذلك قد تفكر أو تسأل نفسك.
‫حسنًا ، هناك الكثير من الكلمات المعقدة.
‫رائعة.
‫ولكن بعد ذلك في الواقع تقول ، بالطبع ، سأوفرها لك غدًا.
‫لا تقلق ، سنعتني بكل هذه الأشياء.
‫سنهتم بكل هذه الأشياء في الفيديو التالي ، لأننا ما زلنا في مرحلة حيث على الرغم من أننا
‫وجدنا نموذجًا رائعًا للتعلم الآلي وربما عرضناه على المدير أو أحد زملائنا
‫، وقد ذهبوا ، واو ، لنقم فقط بالتراجع.
‫الأداء بدقة 88٪.
‫ما زلنا غير قريبين من مقياس التقييم الخاص بنا ، وذلك إذا عدنا إلى الأعلى.
‫وهو ، كما قلنا ، نريد دقة 95٪ على الأقل لمواصلة هذه التجربة.
‫هذا ما سنفعله ، بالإضافة إلى تلبية جميع الطلبات التي طلبها الرئيس منا فقط للتأكد
‫من أن نموذجنا أقوى قليلاً من مجرد الحصول على مقياس النتيجة الافتراضي.
‫لذلك بدون مزيد من اللغط ، خذ قسطًا من الراحة ، وقم بمراجعة ما فعلناه حتى الآن.
‫وسنقوم بمراجعة بعض الأشياء التي نحتاجها للتأكد من أننا نقوم بها للتأكد من تقييم
‫نماذج التصنيف لدينا بشكل صحيح وتحسينها قدر الإمكان.