‫Siapa yang saya gosok tangan saya, jika Anda dapat mendengarnya, Anda tahu mengapa?
‫Karena saya terpompa.
‫Saya siap untuk mengevaluasi model pembelajaran mesin kami atau melihat bagaimana hasilnya, melihat bagaimana masing-masing model ini menggunakan fungsi
‫yang baru saja kita buat di video terakhir, melihat bagaimana regresi logistik berjalan.
‫Nama Canaris adalah pengklasifikasi dan pengklasifikasi hutan acak digunakan untuk menemukan pola dalam data pelatihan kami dan kemudian
‫bagaimana pola tersebut dievaluasi dalam data pengujian kami.
‫Jadi tanpa basa-basi lagi, mari kita lihat bagaimana kinerja masing-masing model ini sehingga kita dapat memanggil fungsi dan skor
‫kita.
‫Dan semoga berhasil.
‫Dan kami sampai di sini.
‫Kami melihat bahwa dibutuhkan model atau sebenarnya tab yang represif.
‫Di sinilah pemeriksaan dokter kami berguna karena memberi tahu kami apa yang terjadi, cocok, dan dievaluasi, dengan model pembelajaran
‫mesin yang diberikan.
‫Ini indah.
‫Ini seperti yang telah kita lihat dengan fungsi lainnya.
‫Tapi kecuali kita sendiri yang membuat ini, itulah kegunaan kereta api.
‫Benar.
‫Jadi kita akan pergi ke sini.
‫Model sama dengan model, yang merupakan model Dictionary of Machine Learning kami.
‫Kita bisa saja melakukan tes X train X.
‫Tapi untuk kelengkapan, kita akan pergi ke kereta X sama dengan kereta X, dan kemudian kita akan pergi ke
‫tes X sama dengan tes X dan kemudian kita akan pergi ke kereta Y sama dengan kereta Y.
‫Dan akhirnya, uji y sama dengan uji Y.
‫Dan jika saya telah menulis sebuah fungsi dengan benar, menurut Anda apa yang akan dikembalikan.
‫Saya akan memberi Anda beberapa detik.
‫Oke cukup, karena kita ingin melihatnya, jika ragu, jalankan kodenya.
‫Jadi mari kita lihat apa fungsi kita kembali.
‫Oke, jadi kami mendapat beberapa peringatan di sini, apa yang dikatakannya?
‫Berhenti, jumlah total iterasi tercapai.
‫Hmmm, itu akan mengharuskan kita untuk menyelam dan meningkatkan jumlah iterasi, jadi
‫di sinilah berguna, menambah jumlah iterasi maxilla, kita akan menguranginya.
‫Jadi ini mengatakan bahwa model regresi logistik kita berpotensi dapat ditingkatkan.
‫Dan untuk mengetahui bagaimana Anda bisa melakukannya, itu akan membutuhkan pergi ke dokumentasi untuk opsi
‫pemecah alternatif.
‫Tapi apa yang akan kita lakukan hanyalah bekerja dengan apa yang kita miliki sejauh ini.
‫Jadi jika kita melihat ini, ini adalah skor bagaimana masing-masing model kami tanpa penyetelan, itu spoiler untuk apa
‫yang akan datang.
‫Beginilah kinerja masing-masing model kami sebagai kelas dasar dalam menemukan pola dalam data pengujian kami.
‫Jadi itu mendapatkan skor di sini.
‫Inilah yang kami dapatkan kembali.
‫Jadi jika kita melihat ini, mana yang tertinggi?
‫Lihatlah regresi logistik yang masuk.
‫Apakah kuda hitam itu bahkan tidak ada di mesin pembelajaran matematika.
‫Benar.
‫Dan itu mendapatkan skor tertinggi.
‫Hmm.
‫Yah, ini mungkin membutuhkan sedikit penyelidikan karena ingat di mana kita berada.
‫Kami siap bereksperimen, dan itulah yang kami lakukan di sini, eksperimen membandingkan model yang berbeda, mencoba model
‫yang berbeda dan membandingkannya satu sama lain.
‫Nah, ini adalah perbandingan dalam kamus, tetapi jika kita ingin menunjukkan ini kepada seseorang, kita bisa membandingkannya
‫secara visual.
‫Jadi mari kita lakukan itu dengan baik dan cepat.
‫Kita bisa membuat model.
‫Sebenarnya, kita mungkin membuat sedikit heading di sini.
‫Jadi, oke, di sini, perbandingan model.
‫Model tuan yang cantik membandingkan kamus mikrotonal Eagles ke dalam bingkai data, karena itu
‫bagus dan sederhana untuk memodelkan skor.
‫Ini hanya mengambil kamus ini di sini, skor model dan kami akan mengatur indeks menjadi.
‫Apa itu harus, itu harus daftar yang disebut akurasi, karena itulah fungsi sekolah ini di
‫sini, karena model kami semua diklasifikasikan sebagai metrik standar sekolah mereka adalah akurasi.
‫Kami melihat itu di bagian baris kedua mereka.
‫Jadi jika kita pergi ke sini, model perbandingan, kita perlu mengubahnya menjadi dot ba boom.
‫Sekarang saya akan menunjukkan kepada Anda mengapa kita perlu mengubahnya, karena jika kita melakukan itu, itu akan terlihat aneh
‫seperti itu dan kita benar-benar ingin itu terlihat.
‫Bagus seperti itu.
‫Jadi ini dengan cepat menunjukkan seberapa akurat masing-masing model kami yang berbeda dan Anda dapat
‫mengatakan regresi logistik hanya menghilangkan hutan acak kami dan dapat berakhir dengan baik karena itu jauh dari keakuratan model
‫regresi logistik kami.
‫Kami akan mengucapkan selamat tinggal pada Kanon.
‫Jadi begitu kita mendapatkan grafik ini, ini mungkin sesuatu yang bisa kita bawa ke bos atau salah
‫satu rekan kita dan berkata, hei, lihat ini.
‫Kami telah membuat model pembelajaran mesin, model regresi logistik yang indah, dan memiliki performa terbaik.
‫Jadi kita akan menggunakan model regresi logistik dalam praktek.
‫Dan Anda bisa pergi, saya menemukannya.
‫Dan bos Anda seperti, bagus.
‫Apa yang Anda temukan?
‫Dan kemudian Anda seperti, algoritme terbaik untuk memprediksi penyakit jantung adalah regresi logistik.
‫Dan kemudian dia mungkin mengatakan sesuatu seperti, bagus sekali, aku terkejut hype attuning Pendeta belum
‫selesai sekarang.
‫Dan kemudian Anda mungkin bertanya-tanya, apa itu penyelarasan Hidrobromida?
‫Ya saya juga.
‫Aku pergi cukup cepat.
‫Jadi Anda semacam menutupi diri Anda di sini dan kemudian dia mungkin berkata, yah, saya sangat bangga.
‫Bagaimana kalau Anda menyusun laporan klasifikasi untuk ditunjukkan kepada tim dan pastikan untuk menyertakan
‫matriks kebingungan dan perolehan presisi yang divalidasi biaya dan skor F1.
‫Saya juga penasaran untuk melihat fitur apa yang paling penting.
‫Oh, dan jangan lupa untuk memasukkan kurva ARACY, dan kemudian Anda mungkin berpikir atau bertanya pada diri sendiri
‫tentang anjing.
‫Dan ada banyak kata kompleks kami di sana.
‫Benar.
‫Tapi kemudian Anda benar-benar berkata, tentu saja saya akan memberikannya kepada Anda besok.
‫Kami akan mengurus semua ini.
‫Kami akan menangani semua hal ini di video berikutnya, karena kami masih berada di titik
‫di mana meskipun kami menemukan model pembelajaran mesin yang hebat dan kami
‫mungkin telah menunjukkannya kepada bos salah satu kolega kami dan mereka telah, wow, regresi logistik, dengan akurasi 88 persen.
‫Kami masih belum mendekati metrik penilaian kami, yaitu jika kami kembali ke posisi teratas.
‫Yang, seperti yang kami katakan, kami ingin setidaknya 95 persen akurasi untuk melanjutkan eksperimen
‫ini, jadi itulah yang akan kami lakukan, serta memenuhi semua permintaan yang diminta
‫bos hanya untuk memastikan model kami sedikit lebih kuat daripada hanya mendapatkan metrik skor default.
‫Jadi tanpa basa-basi lagi, istirahatlah sebentar, saya memiliki tinjauan tentang apa yang telah
‫kita lakukan sejauh ini dan kita akan meninjau beberapa hal yang perlu kita lakukan untuk memastikan
‫model klasifikasi kita dievaluasi benar dan ditingkatkan dengan sebaik-baiknya.