‫A quién me estoy frotando las manos, si puedes oír eso, ¿sabes por qué?
‫Porque estoy emocionado.
‫Estoy listo para evaluar nuestros modelos de aprendizaje automático o ver cómo funcionan, ver cómo cada uno de estos modelos usa la
‫función que acabamos de crear en el último video, ver cómo va la regresión logística.
‫El nombre de Canaris es clasificador y el clasificador de bosque aleatorio busca patrones en nuestros datos de entrenamiento y luego cómo
‫esos patrones se evalúan en nuestros datos de prueba.
‫Entonces, sin más preámbulos, veamos cómo funciona cada uno de estos modelos para que podamos llamar a nuestra función y
‫puntuar.
‫Y espero que funcione.
‫Y llegamos aquí.
‫Vemos que se necesitan modelos o en realidad una ficha represiva.
‫Aquí es donde nuestro doctoring resulta útil porque nos dice qué sucede, se ajusta y evalúa, dados los modelos
‫de aprendizaje automático.
‫Esto es hermoso.
‫Esto es como lo que hemos visto con otras funciones.
‫Pero excepto que lo hemos creado nosotros mismos, esa es la utilidad de un tren.
‫Derecha.
‫Entonces vamos a ir aquí.
‫Modelos es igual a modelos, que es nuestro Diccionario de modelos de aprendizaje automático.
‫Podríamos ir a la prueba del tren X X.
‫Pero para completar, vamos a ir X tren es igual a X tren, y luego vamos a ir X
‫prueba es igual a X prueba y luego vamos a Y tren es igual a Y tren.
‫Y finalmente, la prueba y es igual a la prueba Y.
‫Y si escribí una función correctamente, ¿qué crees que devolverá?
‫Te doy unos segundos.
‫De acuerdo, ya es suficiente, porque queremos verlo, en caso de duda, ejecute el código.
‫Entonces, veamos qué devuelve nuestra función.
‫Bien, recibimos algunas advertencias aquí, ¿qué dice?
‫Alto, número total de iteraciones alcanzado.
‫Hmmm, eso requeriría que nos sumergiéramos y aumentemos el número de iteraciones, así que aquí es
‫donde es útil, aumente el número de iteraciones del maxilar, lo reduciremos.
‫Entonces, esto está diciendo que potencialmente nuestro modelo de regresión logística podría mejorarse.
‫Y para averiguar cómo podría hacerlo, sería necesario ir a la documentación para obtener opciones alternativas
‫de resolución.
‫Pero lo que vamos a hacer es trabajar con lo que tenemos hasta ahora.
‫Entonces, si echamos un vistazo a esto, este es el resultado de cada uno de nuestros modelos sin afinar, eso es un spoiler
‫de lo que viene.
‫Así es como se ha desempeñado cada uno de nuestros modelos como clase de referencia para encontrar patrones en nuestros datos de prueba.
‫Entonces está obteniendo el puntaje aquí.
‫Esto es lo que estamos recuperando.
‫Entonces, si miramos esto, ¿cuáles son los más altos?
‫Mire esa regresión logística que viene.
‫¿Es el caballo oscuro ni siquiera en las matemáticas del aprendizaje automático?
‫Derecha.
‫Y está obteniendo la puntuación más alta.
‫Mmm.
‫Bueno, esto podría requerir un poco de investigación porque recuerda dónde estamos.
‫Estamos a la altura de los experimentos, y eso es lo que estamos haciendo aquí, un experimento consiste en comparar
‫diferentes modelos, probar diferentes modelos y compararlos entre sí.
‫Ahora, esta es una comparación en un diccionario, pero si quisiéramos mostrárselo a alguien, podríamos compararlo
‫visualmente.
‫Así que hagámoslo bien y rápido.
‫Podemos hacer un modelo.
‫De hecho, podríamos hacer un pequeño avance aquí.
‫Entonces, está bien, aquí, comparación de modelos.
‫El hermoso señor modelo compara el diccionario microtonal de Eagles en un marco de datos, porque
‫es agradable y simple modelar las puntuaciones.
‫Esto es solo tomar este diccionario aquí, modelar puntajes y vamos a establecer el índice para que sea.
‫Qué tiene que ser, tiene que ser una lista llamada precisión, porque eso es lo que esta escuela
‫funciona aquí, porque todos nuestros modelos están clasificados como su métrica escolar predeterminada es la precisión.
‫Vimos eso en su sección de segunda línea.
‫Entonces, si vamos aquí, modelo de comparación, necesitamos transponerlo punto ba boom.
‫Ahora solo les mostraré por qué necesitamos transponerlo, porque si hiciéramos eso, se vería extraño así
‫y realmente queremos que se vea.
‫Bien así.
‫Así que esto muestra rápidamente cuán precisos son cada uno de nuestros diferentes modelos y se puede decir
‫que la regresión logística simplemente elimina nuestro bosque aleatorio y puede terminar bien porque eso no se acerca a la precisión de nuestro
‫modelo de regresión logística.
‫Vamos a despedirnos de Kanon.
‫Entonces, una vez que tengamos este gráfico, esto podría ser algo que podamos llevarle al jefe oa uno
‫de nuestros colegas y decirle, oye, mira esto.
‫Creamos un modelo de aprendizaje automático, un hermoso modelo de regresión logística y ha tenido el mejor
‫rendimiento.
‫Entonces, usaremos el modelo de regresión logística en la práctica.
‫Y entonces podrías ir, lo encontré.
‫Y tu jefe es bueno.
‫¿Que encontraste?
‫Y luego piensas, bueno, el mejor algoritmo para predecir enfermedades cardíacas es la regresión logística.
‫Y luego podría decir algo como, excelente, me sorprende que la exageración de la sintonización del reverendo no haya terminado a
‫estas alturas.
‫Y entonces podría preguntarse, ¿qué es la sintonización de hidrobromuro?
‫Sí yo también.
‫Fui bastante rápido.
‫Así que te cubres un poco aquí y entonces ella podría decir, bueno, estoy muy orgulloso.
‫¿Qué tal si elabora un informe de clasificación para mostrar al equipo y asegúrese de incluir una matriz de
‫confusión y el recordatorio de precisión validado por el costo y las puntuaciones de F1?
‫También me gustaría ver qué características son más importantes.
‫Ah, y no te olvides de incluir una curva ARACY, entonces podrías estar pensando o preguntándote a ti mismo la de
‫los caninos.
‫Y hay muchas de nuestras palabras complejas allí.
‫Derecha.
‫Pero entonces realmente dices, por supuesto que te lo tendré para mañana.
‫Nos ocuparemos de todas estas cosas.
‫Nos ocuparemos de todas estas cosas en el siguiente video, porque todavía estamos en un punto en el que,
‫a pesar de que encontramos un gran modelo de aprendizaje automático, probablemente se lo
‫hemos mostrado al jefe de uno de nuestros colegas y han pasado, guau, regresión logística, con un rendimiento del 88 por ciento de precisión.
‫Todavía no estamos cerca de nuestra métrica de valoración, que es si volvemos a la cima.
‫Lo cual, como dijimos, queremos al menos un 95 por ciento de precisión para continuar con este experimento, así
‫que eso es lo que haremos, además de cumplir con todas esas solicitudes que el jefe nos pidió
‫solo para asegurarnos de que nuestro modelo es un poco más sólido que simplemente obtener la métrica de puntuación predeterminada.
‫Entonces, sin más preámbulos, tómese un pequeño descanso, tengo una revisión de lo que hemos hecho
‫hasta ahora y vamos a revisar algunas de las cosas que debemos asegurarnos de hacer para asegurarnos de que nuestros modelos
‫de clasificación sean evaluados. correctamente y se mejoran lo mejor posible.