‫Quem estou esfregando minhas mãos, se você pode ouvir isso, sabe por quê?
‫Porque estou bombado.
‫Estou pronto para avaliar nossos modelos de aprendizado de máquina ou ver como eles funcionam, ver como cada um desses modelos usando
‫a função que acabamos de criar no último vídeo, ver como funciona a regressão logística.
‫O nome de Canaris é classificador e o classificador de floresta aleatório procura padrões em nossos dados de treinamento e, em seguida,
‫como esses padrões são avaliados em nossos dados de teste.
‫Portanto, sem mais delongas, vamos ver o desempenho de cada um desses modelos para que possamos chamar nossa função e
‫pontuar.
‫E espero que funcione.
‫E chegamos aqui.
‫Vemos que leva modelos ou, na verdade, uma guia repressiva.
‫É aqui que nosso doutorado se torna útil, porque nos diz o que acontece, se ajusta e avalia, dados os modelos
‫de aprendizado de máquina.
‫Isso é lindo.
‫É exatamente como vimos com outras funções.
‫Mas, exceto que nós mesmos criamos este, é a utilidade de um trem.
‫Direito.
‫Então, vamos aqui.
‫Modelos é igual a modelos, que é nosso Dicionário de modelos de aprendizado de máquina.
‫Nós poderíamos apenas fazer o X treinar o teste X.
‫Mas para completar, vamos usar o trem X igual ao trem X, e então vamos fazer o teste
‫X é igual ao teste X e então vamos fazer o trem Y igual ao trem Y.
‫E então, finalmente, y test é igual a Y test.
‫E se escrevi uma função corretamente, o que você acha que ela retornará?
‫Vou te dar alguns segundos.
‫OK, já chega, porque queremos ver, na dúvida, execute o código.
‫Então, vamos ver o que nossa função retorna.
‫OK, então recebemos alguns avisos aqui, o que diz?
‫Pare, número total de iterações atingido.
‫Hmmm, isso exigiria que mergulhássemos e aumentássemos o número de iterações, então é aqui que
‫é útil aumentar o número de maxilas de iterações, vamos reduzir.
‫Portanto, isso significa que, potencialmente, nosso modelo de regressão logística poderia ser melhorado.
‫E para descobrir como você poderia fazer isso, seria necessário consultar a documentação para opções de
‫solucionador alternativas.
‫Mas o que vamos fazer é apenas trabalhar com o que temos até agora.
‫Então, se dermos uma olhada nisso, essa é a pontuação de cada um de nossos modelos sem ajustar, isso é um spoiler do
‫que está por vir.
‫É assim que cada um de nossos modelos, como uma classe de linha de base, se saiu ao encontrar padrões em nossos dados de teste.
‫Portanto, está obtendo a pontuação aqui.
‫Isso é o que estamos recebendo de volta.
‫Então, se olharmos para isso, quais são os mais elevados?
‫Veja essa regressão logística chegando.
‫O azarão não é nem mesmo na matemática do aprendizado de máquina.
‫Direito.
‫E está obtendo a pontuação mais alta.
‫Hmm.
‫Bem, isso pode exigir um pouco de investigação, porque lembre-se de onde estamos indo.
‫Estamos prontos para experimentos, e é isso que estamos fazendo aqui, um experimento é comparar diferentes modelos,
‫experimentar diferentes modelos e compará-los entre si.
‫Agora, esta é uma comparação em um dicionário, mas se quisermos mostrar isso a alguém, podemos comparar
‫visualmente.
‫Então, vamos fazer isso de forma agradável e rápida.
‫Podemos fazer um modelo.
‫Na verdade, podemos fazer um pequeno título aqui.
‫Então, OK, aqui, comparação de modelos.
‫Belo modelo, senhor, compare o dicionário microtonal do Eagles em um quadro de dados, porque
‫é bom e simples modelar pontuações.
‫Isso é apenas pegar este dicionário aqui, pontuações do modelo e vamos definir o índice como.
‫O que tem que ser, tem que ser uma lista chamada precisão, porque é isso que essa escola
‫funciona aqui, porque nossos modelos são todos classificados como sua métrica escolar padrão é precisão.
‫Vimos isso em sua segunda seção de linha.
‫Então, se formos aqui, modelo de comparação, precisamos transpor o ponto ba boom.
‫Agora, vou apenas mostrar por que precisamos transpor isso, porque se fizéssemos isso, ficaria estranho
‫assim e realmente queremos que pareça.
‫Bom assim.
‫Então, isso está mostrando rapidamente o quão preciso cada um dos nossos diferentes modelos é e você pode
‫dizer que a regressão logística apenas remove nossa floresta aleatória e pode terminar bem porque isso está longe da precisão do nosso
‫modelo de regressão logística.
‫Vamos nos despedir de Kanon.
‫Assim que tivermos este gráfico, pode ser algo que podemos levar para o chefe ou um de
‫nossos colegas e dizer, ei, olhe para isso.
‫Construímos um modelo de aprendizado de máquina, um lindo modelo de regressão logística, e é o que tem melhor
‫desempenho.
‫Então, vamos usar o modelo de regressão logística na prática.
‫E então você pode ir, eu encontrei.
‫E seu chefe é legal.
‫O que você achou?
‫E então você fica tipo, bem, o melhor algoritmo para prever doenças cardíacas é a regressão logística.
‫E então ela pode dizer algo como, excelente, estou surpreso que o hype da sintonização do reverendo não tenha
‫terminado agora.
‫E então você pode se perguntar, o que é a sintonização de hidrobromida?
‫Sim eu também.
‫Eu fui bem rápido.
‫Então você meio que se cobre aqui e então ela pode dizer, bem, estou muito orgulhoso.
‫Que tal você montar um relatório de classificação para mostrar a equipe e certifique-se de incluir uma
‫matriz de confusão e a recuperação de precisão validada de custo e pontuações F1.
‫Também estou curioso para ver quais recursos são mais importantes.
‫Ah, e não se esqueça de incluir uma curva ARACY, e então você pode estar pensando ou se perguntando
‫sobre caninos.
‫E há muitas de nossas palavras complexas aí.
‫Direito.
‫Mas então você realmente diz, é claro que terei isso para você amanhã.
‫Vamos cuidar de todas essas coisas.
‫Vamos cuidar de tudo isso no próximo vídeo, porque ainda estamos em um ponto em que, embora
‫tenhamos encontrado um ótimo modelo de aprendizado de máquina e provavelmente tenhamos mostrado
‫isso ao chefe de um de nossos colegas e eles foram, uau, regressão logística, com desempenho de 88 por cento de precisão.
‫Ainda não estamos próximos de nossa métrica de avaliação, que é se voltarmos para o topo.
‫O que, como dissemos, queremos pelo menos 95 por cento de precisão para continuar com este experimento, então é
‫isso que faremos, além de atender a todas as solicitações que o chefe nos pediu apenas para
‫ter certeza de nosso modelo é um pouco mais robusto do que apenas obter a métrica de pontuação padrão.
‫Então, sem mais delongas, faça uma pequena pausa, eu tenho uma revisão do que fizemos
‫até agora e vamos revisar algumas das coisas que precisamos fazer para garantir que nossos modelos de classificação
‫sejam avaliados corretamente e são melhorados o melhor possível.