‫Wie ik in mijn handen wrijf, als je dat kunt horen, weet je waarom?
‫Omdat ik gepompt ben.
‫Ik ben klaar om onze machine learning-modellen te evalueren of te zien hoe ze werken, om te zien hoe elk van deze modellen de functie
‫gebruikt die we zojuist in de laatste video hebben gemaakt, om te zien hoe logistische regressie verloopt.
‫Canaris-naam is classifier en random forest-classifier gaat op het vinden van patronen in onze trainingsgegevens en vervolgens op
‫hoe die patronen worden geëvalueerd in onze testgegevens.
‫Dus laten we zonder verder oponthoud eens kijken hoe elk van deze modellen presteert, zodat we onze functie en score kunnen
‫noemen.
‫En hopelijk werkt het.
‫En we zijn hier aangekomen.
‫We zien dat er modellen voor nodig zijn of eigenlijk een repressieve tab.
‫Dit is waar ons doctoreren van pas komt, omdat het ons vertelt wat er gebeurt, past en evalueert,
‫gegeven machine learning-modellen.
‫Dit is mooi.
‫Dit is net als wat we hebben gezien met andere functies.
‫Maar behalve dat we deze zelf hebben gemaakt, is dat de behulpzaamheid van een trein.
‫Rechts.
‫Dus we gaan hierheen.
‫Modellen zijn gelijk aan modellen, dat is onze Dictionary of Machine Learning-modellen.
‫We kunnen gewoon X trein X test doen.
‫Maar voor de volledigheid, we gaan X trein is gelijk aan X trein, en dan gaan we X
‫test is gelijk aan X test en dan gaan we Y trein is gelijk aan Y trein.
‫En tot slot, y-test is gelijk aan Y-test.
‫En als ik een functie correct heb geschreven, wat denk je dat het zal teruggeven.
‫Ik geef je een paar seconden.
‫OK, dat is genoeg, want we willen het zien, bij twijfel, de code uitvoeren.
‫Dus laten we eens kijken wat onze functie retourneert.
‫OK, dus we krijgen hier wat waarschuwingen, wat staat er?
‫Stop, totaal aantal iteraties bereikt.
‫Hmmm, daarvoor moeten we erin duiken en het aantal iteraties vergroten, dus dit is waar
‫het nuttig is, het aantal iteraties maxilla verhogen, we zullen het verkleinen.
‫Dit wil dus zeggen dat ons logistische regressiemodel mogelijk verbeterd kan worden.
‫En om erachter te komen hoe u dat zou kunnen doen, zou u naar de documentatie moeten gaan
‫voor alternatieve oplosseropties.
‫Maar wat we gaan doen is gewoon werken met wat we tot nu toe hebben.
‫Dus als we dit bekijken, dit is de score van elk van onze modellen zonder af te stemmen, dat is een spoiler voor
‫wat er gaat komen.
‫Dit is hoe elk van onze modellen als basisklasse heeft gepresteerd bij het vinden van patronen in onze testgegevens.
‫Dus het krijgt de score hier.
‫Dit is wat we terugkrijgen.
‫Dus als we hiernaar kijken, welke zijn dan het hoogst?
‫Kijk eens naar die logistische regressie die binnenkomt.
‫Is het donkere paard niet eens op de machine learning wiskunde.
‫Rechts.
‫En het krijgt de hoogste score.
‫Hm.
‫Dit kan een beetje onderzoek vergen, want onthoud waar we mee bezig zijn.
‫We zijn aan het experimenteren, en dat is wat we hier doen, een experiment is verschillende modellen vergelijken,
‫verschillende modellen uitproberen en ze met elkaar vergelijken.
‫Dit is een vergelijking in een woordenboek, maar als we dit aan iemand willen laten zien, kunnen we het
‫visueel vergelijken.
‫Dus laten we dat lekker snel doen.
‫We kunnen een model maken.
‫Eigenlijk zouden we hier een kleine rubriek kunnen maken.
‫Dus, oké, hier, modelvergelijking.
‫Mooi meneermodel vergelijk Eagles microtonaal woordenboek in een dataframe, want dat is lekker
‫simpel om scores te modelleren.
‫Dit is gewoon dit woordenboek hier nemen, modelscores en we gaan de index zo instellen.
‫Wat moet het zijn, het moet een lijst zijn met de naam nauwkeurigheid, want dat is wat deze
‫school hier doet, omdat onze modellen allemaal geclassificeerd zijn omdat hun standaard schoolmetriek nauwkeurigheid is.
‫We zagen dat in hun tweede lijnsectie.
‫Dus als we hierheen gaan, een vergelijkingsmodel, moeten we het dot ba boom transponeren.
‫Nu zal ik je alleen laten zien waarom we het moeten transponeren, want als we dat zouden doen, zou het er zo raar
‫uitzien en we willen dat het er ook uitziet.
‫Goed zo.
‫Dit laat dus snel zien hoe nauwkeurig elk van onze verschillende modellen is en je kunt
‫zeggen dat logistische regressie gewoon ons willekeurige bos uitschakelt en goed kan eindigen, want dat is lang niet de nauwkeurigheid
‫van ons logistische regressiemodel.
‫We gaan afscheid nemen van Kanon.
‫Dus als we deze grafiek eenmaal hebben, kan dit iets zijn dat we naar de baas of een van onze collega's
‫kunnen brengen en zeggen, hé, kijk hier eens naar.
‫We hebben een machine learning-model gebouwd, een prachtig logistiek regressiemodel, en het heeft het beste gepresteerd.
‫We gaan het logistische regressiemodel dus in de praktijk gebruiken.
‫En dus zou je kunnen gaan, ik heb het gevonden.
‫En je baas is zo van, aardig.
‫Wat heb je gevonden?
‫En dan heb je zoiets van, nou, het beste algoritme voor het voorspellen van hartziekten is logistische regressie.
‫En dan zou ze iets kunnen zeggen als, uitstekend, het verbaast me dat de hype van dominee-afstemming nog niet
‫voorbij is.
‫En dan vraag je je misschien af, wat is Hydrobromide afstemming?
‫Ja ik ook.
‫Ik ging vrij snel.
‫Dus je bedekt jezelf hier en dan zou ze kunnen zeggen, nou, ik ben erg trots.
‫Wat dacht je ervan om een classificatierapport samen te stellen om het team te laten zien en
‫zorg ervoor dat je een verwarringsmatrix en de kostengevalideerde precisie-terugroep- en F1-scores opneemt.
‫Ik zou ook benieuwd zijn om te zien welke functies het belangrijkst zijn.
‫Oh, en vergeet niet een ARACY-curve op te nemen, en dan denk je misschien aan of vraag je jezelf af hoe die van een
‫hond zijn.
‫En daar staan veel van onze complexe woorden.
‫Rechts.
‫Maar dan zeg je eigenlijk, natuurlijk heb ik het morgen voor je.
‫We gaan voor al deze dingen zorgen.
‫We gaan voor al deze dingen zorgen in de volgende video, want we zijn nog steeds op een
‫punt waar we een geweldig machine learning-model hebben gevonden en we dat waarschijnlijk hebben
‫laten zien aan de baas van een van onze collega's en ze zijn gegaan, wow, logistieke regressie, met een nauwkeurigheid van 88 procent.
‫We zijn nog steeds niet in de buurt van onze waarderingsmaatstaf, dat wil zeggen als we weer bovenaan komen.
‫Wat, zoals we al zeiden, we willen dat dit experiment ten minste 95 procent nauwkeurig is, dus dat
‫gaan we doen, en ook voldoen aan al die verzoeken die de baas ons heeft gevraagd om
‫er zeker van te zijn dat ons model is een beetje robuuster dan alleen het verkrijgen van de standaardscore-statistiek.
‫Dus zonder verder oponthoud, neem een kleine pauze, ik heb een overzicht van wat we tot
‫nu toe hebben gedaan en we gaan enkele dingen bekijken die we moeten doen om ervoor te zorgen dat onze
‫classificatiemodellen worden geëvalueerd correct en zo goed mogelijk worden verbeterd.