‫A qui je me frotte les mains, si tu entends ça, tu sais pourquoi ?
‫Parce que je suis pompé.
‫Je suis prêt à évaluer nos modèles d'apprentissage automatique ou à voir comment ils fonctionnent, voir comment chacun de ces modèles utilise la fonction
‫que nous venons de créer dans la dernière vidéo, voir comment se passe la régression logistique.
‫Le nom Canaris est classificateur et le classificateur de forêt aléatoire cherche à trouver des modèles dans nos données d'entraînement, puis à la manière
‫dont ces modèles sont évalués dans nos données de test.
‫Alors, sans plus tarder, voyons comment chacun de ces modèles fonctionne afin que nous puissions appeler notre fonction et notre
‫score.
‫Et j'espère que ça marche.
‫Et nous sommes arrivés ici.
‫On voit qu'il faut des modèles ou en fait un onglet répressif.
‫C'est là que notre doctoring est utile car il nous dit ce qui se passe, s'adapte et s'évalue, compte tenu des
‫modèles d'apprentissage automatique.
‫C'est beau.
‫C'est exactement comme ce que nous avons vu avec d'autres fonctions.
‫Mais sauf que nous avons créé celui-ci nous-mêmes, c'est l'utilité d'un train.
‫À droite.
‫Alors on va y aller.
‫Modèles équivaut à modèles, qui est notre dictionnaire de modèles d'apprentissage automatique.
‫On pourrait juste passer X train X test.
‫Mais pour être complet, nous allons passer au train X égal au train X, puis nous allons passer au
‫test X égal au test X, puis nous allons passer au train Y égal au train Y.
‫Et puis enfin, y test est égal à Y test.
‫Et si j'ai écrit une fonction correctement, que pensez-vous qu'elle va retourner.
‫Je vais vous donner quelques secondes.
‫OK, cela suffit, car nous voulons le voir, en cas de doute, exécutez le code.
‫Voyons donc ce que renvoie notre fonction.
‫OK, donc nous recevons des avertissements ici, qu'est-ce que ça dit ?
‫Arrêt, nombre total d'itérations atteint.
‫Hmmm, cela nous obligerait à plonger et à augmenter le nombre d'itérations, c'est donc là
‫que c'est utile, augmenter le nombre d'itérations maxillaire, nous allons le réduire.
‫Cela veut donc dire que notre modèle de régression logistique pourrait être amélioré.
‫Et pour comprendre comment vous pourriez faire cela, il faudrait consulter la documentation pour les options alternatives
‫du solveur.
‫Mais ce que nous allons faire, c'est simplement travailler avec ce que nous avons jusqu'à présent.
‫Donc, si nous jetons un coup d'œil à cela, voici le score de chacun de nos modèles sans réglage, c'est un spoiler pour
‫ce qui s'en vient.
‫C'est ainsi que chacun de nos modèles en tant que classe de référence a réussi à trouver des modèles dans nos données de test.
‫C'est donc le score ici.
‫C'est ce que nous récupérons.
‫Donc, si nous regardons cela, lesquels sont les plus élevés ?
‫Regardez cette régression logistique qui arrive.
‫Le cheval noir n'est-il même pas sur les mathématiques d'apprentissage automatique.
‫À droite.
‫Et il obtient le score le plus élevé.
‫Hmm.
‫Eh bien, cela pourrait prendre un peu d'enquête car rappelez-vous où nous en sommes.
‫Nous sommes prêts à expérimenter, et c'est ce que nous faisons ici, une expérience consiste à comparer différents modèles, à essayer
‫différents modèles et à les comparer les uns aux autres.
‫Maintenant, c'est une comparaison dans un dictionnaire, mais si nous voulions montrer cela à quelqu'un, nous pourrions le
‫comparer visuellement.
‫Alors faisons-le gentiment et rapidement.
‫Nous pouvons faire un modèle.
‫En fait, nous pourrions faire un petit cap ici.
‫Alors, OK, ici, comparaison de modèles.
‫Beau modèle monsieur compare le dictionnaire microtonal Eagles dans un bloc de données, car c'est
‫agréable et simple de modéliser les scores.
‫Cela prend juste ce dictionnaire ici, les scores du modèle et nous allons définir l'index pour qu'il soit.
‫Qu'est-ce que ça doit être, ça doit être une liste appelée précision, parce que c'est ce que cette école fonctionne
‫ici, parce que nos modèles sont tous classés comme leur métrique scolaire par défaut est la précision.
‫Nous l'avons vu dans leur deuxième section de ligne.
‫Donc si nous allons ici, modèle de comparaison, nous devons le transposer point ba boum.
‫Maintenant, je vais juste vous montrer pourquoi nous devons le transposer, car si nous le faisions, cela aurait l'air bizarre comme ça
‫et nous voulons en fait que cela ressemble.
‫Bien comme ça.
‫C'est donc cela qui montre rapidement à quel point chacun de nos différents modèles est précis et vous pouvez
‫dire que la régression logistique supprime simplement notre forêt aléatoire et peut bien se terminer parce que c'est loin de la précision de notre
‫modèle de régression logistique.
‫Nous allons dire au revoir à Kanon.
‫Donc, une fois que nous avons ce graphique, cela peut être quelque chose que nous pouvons présenter au patron ou à l'un
‫de nos collègues et lui dire, hé, regarde ça.
‫Nous avons construit un modèle d'apprentissage automatique, un beau modèle de régression logistique, et il est le plus
‫performant.
‫Nous allons donc utiliser le modèle de régression logistique en pratique.
‫Et ainsi vous pourriez y aller, je l'ai trouvé.
‫Et ton patron est genre gentil.
‫Qu'as-tu trouvé?
‫Et puis vous vous dites, eh bien, le meilleur algorithme pour prédire les maladies cardiaques est la régression logistique.
‫Et puis elle pourrait dire quelque chose comme, excellent, je suis surpris que le battage médiatique de l'harmonisation du révérend ne soit pas
‫terminé maintenant.
‫Et puis vous pourriez vous demander, qu'est-ce que l'harmonisation Bromhydrate ?
‫Ouais moi aussi.
‫Je suis allé assez vite.
‫Alors vous vous couvrez en quelque sorte ici et ensuite elle pourrait dire, eh bien, je suis très fière.
‫Que diriez-vous de créer un rapport de classification à montrer à l'équipe et de vous assurer d'inclure une matrice
‫de confusion et le rappel de précision validé par les coûts et les scores F1.
‫Je serais également curieux de voir quelles fonctionnalités sont les plus importantes.
‫Oh, et n'oubliez pas d'inclure une courbe ARACY, et alors vous pourriez penser ou vous demander celle du
‫chien.
‫Et il y a beaucoup de nos mots complexes là-bas.
‫À droite.
‫Mais alors vous dites en fait, bien sûr, je vous l'aurai d'ici demain.
‫Nous allons nous occuper de toutes ces choses.
‫Nous allons nous occuper de toutes ces choses dans la prochaine vidéo, car nous en sommes encore à un
‫point où même si nous avons trouvé un excellent modèle d'apprentissage automatique et que nous
‫l'avons probablement montré au patron d'un de nos collègues et ils sont allés, wow, la régression logistique, avec une précision de 88 pour cent.
‫Nous ne sommes toujours pas près de notre métrique de valorisation, c'est-à-dire si nous revenons en haut.
‫Ce que, comme nous l'avons dit, nous voulons en quelque sorte une précision d'au moins 95 pour cent pour continuer cette
‫expérience, c'est donc ce que nous allons faire, ainsi que répondre à toutes les demandes que le patron nous a
‫demandées juste pour nous assurer que notre modèle est un peu plus robuste que d'obtenir simplement la métrique de score par défaut.
‫Alors sans plus tarder, faites une petite pause, j'ai un aperçu de ce que nous avons fait jusqu'à
‫présent et nous allons passer en revue certaines des choses que nous devons nous assurer de faire pour nous assurer que nos
‫modèles de classification sont évalués correctement et sont améliorées au mieux.