‫Wem reibe ich mir die Hände, wenn du das hörst, weißt du warum?
‫Weil ich gepumpt bin.
‫Ich bin bereit, unsere Machine-Learning-Modelle zu bewerten oder zu sehen, wie sie funktionieren, sehen Sie, wie jedes dieser Modelle die Funktion verwendet, die
‫wir gerade im letzten Video erstellt haben, und sehen Sie, wie die logistische Regression abläuft.
‫Canaris Name ist Klassifikator und Random Forest Klassifikator dient dazu, Muster in unseren Trainingsdaten zu finden und dann
‫wie diese Muster in unseren Testdaten ausgewertet werden.
‫Sehen wir uns also ohne weiteres an, wie sich jedes dieser Modelle verhält, damit wir unsere Funktion und Punktzahl aufrufen
‫können.
‫Und hoffentlich funktioniert es.
‫Und wir sind hier angekommen.
‫Wir sehen, dass es Modelle oder tatsächlich eine repressive Registerkarte braucht.
‫Hier kommt unsere Doktorarbeit zum Tragen, weil sie uns sagt, was passiert, passt und bewertet, wenn Modelle des
‫maschinellen Lernens vorliegen.
‫Das ist schön.
‫Dies ist genau wie das, was wir bei anderen Funktionen gesehen haben.
‫Aber außer wir haben das hier selbst erschaffen, das ist die Nützlichkeit eines Zuges.
‫Rechts.
‫Also gehen wir hierher.
‫Modelle sind gleich Modelle, unser Wörterbuch der Modelle des maschinellen Lernens.
‫Wir könnten einfach X trainieren X testen.
‫Aber der Vollständigkeit halber gehen wir X-Zug gleich X-Zug, und dann gehen
‫wir X-Test gleich X-Test und dann gehen wir Y-Zug gleich Y-Zug.
‫Und schließlich ist y-Test gleich Y-Test.
‫Und wenn ich eine Funktion richtig geschrieben habe, was glaubst du, wird sie zurückgeben.
‫Ich gebe Ihnen ein paar Sekunden.
‫OK, das reicht, denn wir wollen es sehen, im Zweifelsfall den Code ausführen.
‫Sehen wir uns also an, was unsere Funktion zurückgibt.
‫OK, wir bekommen hier einige Warnungen, was steht da?
‫Stopp, Gesamtzahl der Iterationen erreicht.
‫Hmmm, das würde erfordern, dass wir eintauchen und die Anzahl der Iterationen erhöhen, also ist es hier
‫hilfreich, die Anzahl der Iterationen im Oberkiefer zu erhöhen, wir werden es verkleinern.
‫Dies bedeutet also, dass unser logistisches Regressionsmodell möglicherweise verbessert werden könnte.
‫Und um herauszufinden, wie Sie das tun können, müssen Sie in der Dokumentation nach alternativen
‫Solver-Optionen suchen.
‫Aber was wir tun werden, ist einfach mit dem zu arbeiten, was wir bisher haben.
‫Wenn wir uns das also ansehen, ist dies die Punktzahl wie jedes unserer Modelle ohne Tuning, das ist ein Spoiler für
‫das, was kommt.
‫So hat jedes unserer Modelle als Basisklasse beim Auffinden von Mustern in unseren Testdaten abgeschnitten.
‫Hier bekommt es also die Punktzahl.
‫Das bekommen wir zurück.
‫Wenn wir uns das ansehen, welche sind die höchsten?
‫Schauen Sie sich diese logistische Regression an.
‫Ist das dunkle Pferd nicht einmal auf der Machine-Learning-Mathematik.
‫Rechts.
‫Und es bekommt die höchste Punktzahl.
‫Hmm.
‫Nun, dies könnte ein wenig Nachforschung erfordern, denn denken Sie daran, wo wir gerade sind.
‫Wir machen Experimente, und das machen wir hier, ein Experiment ist, verschiedene Modelle zu vergleichen,
‫verschiedene Modelle auszuprobieren und miteinander zu vergleichen.
‫Nun, dies ist ein Vergleich in einem Wörterbuch, aber wenn wir das jemandem zeigen wollten, könnten wir es
‫visuell vergleichen.
‫Also lass uns das schön und schnell machen.
‫Wir können ein Modell machen.
‫Eigentlich könnten wir hier eine kleine Überschrift machen.
‫Also, OK, hier, Modellvergleich.
‫Schönes Sir-Modell vergleicht das mikrotonale Wörterbuch von Eagles mit einem Datenrahmen, weil dies schön
‫und einfach ist, Scores zu modellieren.
‫Dies ist nur dieses Wörterbuch hier, Modell-Scores und wir werden den Index festlegen.
‫Was muss es sein, es muss eine Liste namens Genauigkeit sein, denn das ist die Funktion
‫dieser Schule hier, weil unsere Modelle alle als ihre Standardschulmetrik als Genauigkeit klassifiziert sind.
‫Wir haben das in ihrem zweiten Linienabschnitt gesehen.
‫Wenn wir also hier zum Vergleichsmodell gehen, müssen wir es dot ba boom umsetzen.
‫Jetzt zeige ich Ihnen nur, warum wir es transponieren müssen, denn wenn wir das tun würden, würde es so
‫seltsam aussehen und wir möchten, dass es aussieht.
‫Gut so.
‫Dies zeigt schnell, wie genau jedes unserer verschiedenen Modelle ist, und Sie können sagen, dass die
‫logistische Regression einfach unseren Random Forest zerstört und gut enden kann, da dies bei weitem nicht der Genauigkeit unseres
‫logistischen Regressionsmodells entspricht.
‫Wir verabschieden uns von Kanon.
‫Wenn wir also dieses Diagramm haben, können wir das vielleicht zum Chef oder einem unserer Kollegen bringen
‫und sagen: Hey, sieh dir das an.
‫Wir haben ein Modell für maschinelles Lernen erstellt, ein schönes logistisches Regressionsmodell, und es hat die beste Leistung
‫erbracht.
‫Wir werden also das logistische Regressionsmodell in der Praxis verwenden.
‫Und so könntest du gehen, ich habe es gefunden.
‫Und Ihr Chef ist so nett.
‫Was hast du gefunden?
‫Und dann denken Sie, der beste Algorithmus zur Vorhersage von Herzerkrankungen ist die logistische Regression.
‫Und dann könnte sie etwas sagen wie, ausgezeichnet, ich bin überrascht, dass der Hype um Reverend-Einstimmung noch nicht
‫beendet ist.
‫Und dann fragen Sie sich vielleicht, was ist Hydrobromid-Einstimmung?
‫Ja ich auch.
‫Ich ging ziemlich schnell.
‫Also deckt man sich hier irgendwie zu und dann sagt sie vielleicht, na ja, ich bin sehr stolz.
‫Wie wäre es, wenn Sie einen Klassifizierungsbericht erstellen, um dem Team zu zeigen, und stellen Sie
‫sicher, dass Sie eine Verwirrungsmatrix und den kostenvalidierten Präzisionsrückruf und die F1-Werte enthalten.
‫Mich würde auch interessieren, welche Funktionen am wichtigsten sind.
‫Oh, und vergessen Sie nicht, eine ARACY-Kurve einzufügen, und dann denken oder fragen Sie sich vielleicht an
‫Hunde.
‫Und da sind viele unserer komplexen Wörter.
‫Rechts.
‫Aber dann sagst du eigentlich, ich bringe es dir natürlich bis morgen.
‫Wir werden uns um all diese Dinge kümmern.
‫Um all diese Dinge kümmern wir uns im nächsten Video, denn wir sind immer noch an
‫einem Punkt angelangt, obwohl wir ein tolles Machine-Learning-Modell gefunden haben und das wahrscheinlich
‫dem Chef eines unserer Kollegen gezeigt haben und Sie sind weg, wow, logistische Regression, mit einer Genauigkeit von 88 Prozent.
‫Wir sind immer noch nicht in der Nähe unserer Bewertungskennzahl, wenn wir wieder an die Spitze kommen.
‫Was wir, wie gesagt, mit einer Genauigkeit von mindestens 95 Prozent wollen, um dieses Experiment fortzusetzen,
‫also werden wir das tun und alle Anforderungen erfüllen, die der Chef von uns gestellt
‫hat, nur um unser Modell zu vergewissern ist etwas robuster als nur das Abrufen der Standard-Score-Metrik.
‫Machen Sie also ohne weiteres eine kleine Pause, ich habe einen Rückblick auf das, was wir
‫bisher gemacht haben, und wir werden einige der Dinge überprüfen, die wir tun müssen, um sicherzustellen, dass unsere Klassifizierungsmodelle
‫bewertet werden richtig und werden so gut wie möglich verbessert.