‫Ai?
‫Tôi đang xoa tay, nếu bạn có thể nghe thấy điều đó.
‫Bạn biết tại sao mà?
‫Bởi vì tôi được bơm.
‫Tôi đã sẵn sàng.
‫Để đánh giá các mô hình học máy của chúng tôi hoặc xem chúng hoạt động như thế nào.
‫Hãy xem từng mô hình này sử dụng chức năng mà chúng tôi vừa tạo trong video cuối cùng như thế nào.
‫Xem cách hồi quy logistic diễn ra như thế nào.
‫K Bộ phân loại hàng xóm gần nhất và bộ phân loại rừng ngẫu nhiên đi vào việc tìm kiếm các mẫu trong dữ liệu đào tạo của chúng tôi
‫và sau đó đánh giá các mẫu đó như thế nào trong dữ liệu thử nghiệm của chúng tôi.
‫Vì vậy, không cần thêm bất kỳ lời khuyên nào nữa, hãy xem từng mô hình này hoạt động như thế nào để chúng tôi có thể gọi chức năng phù hợp và cho điểm
‫của chúng tôi và hy vọng nó hoạt động.
‫Và chúng tôi đã đến đây.
‫Chúng tôi thấy rằng nó cần các mô hình hoặc thực sự nếu chúng tôi nhấn tab shift, đây là nơi mà chuỗi tài liệu của chúng tôi có ích vì
‫nó cho chúng tôi biết điều gì sẽ xảy ra, phù hợp và đánh giá các mô hình học máy nhất định.
‫Điều này thật đẹp.
‫Điều này cũng giống như những gì chúng ta đã thấy với các chức năng khác.
‫Nhưng ngoại trừ việc chúng tôi đã tự tạo ra cái này, đó là một sự hữu ích của chuỗi tài liệu.
‫Đúng?
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ đi đến đây.
‫Mô hình là mô hình, là từ điển của chúng tôi về các mô hình học máy.
‫Chúng ta chỉ có thể đi x train x test, nhưng để hoàn chỉnh, chúng ta sẽ đi x train bằng x train và sau đó
‫chúng ta sẽ đi x test bằng x test và sau đó chúng ta sẽ đi y train bằng y train .
‫Và cuối cùng kiểm tra y bằng kiểm tra y.
‫Và nếu chúng ta đã viết một hàm chính xác, bạn nghĩ nó sẽ trả về cái gì?
‫Chúng tôi sẽ cho bạn một vài giây.
‫Được rồi, đủ rồi vì chúng tôi muốn xem.
‫Nếu nghi ngờ, hãy chạy mã.
‫Vì vậy, hãy xem những gì hàm R trả về.
‫Được chứ.
‫Vì vậy, chúng tôi nhận được một số cảnh báo ở đây.
‫Nó nói gì vậy?
‫Đã dừng tổng số lần lặp lại.
‫Hừ!
‫Điều đó sẽ đòi hỏi chúng tôi phải đi sâu vào, tăng số lần lặp lại.
‫Vì vậy, đây là nơi hữu ích, hãy tăng số lần lặp lại, phiên bản beta tối đa hoặc thu nhỏ quy mô.
‫Vì vậy, điều này nói lên rằng có khả năng mô hình hồi quy logistic của chúng tôi có thể được cải thiện.
‫Và để tìm ra cách bạn có thể làm điều đó, nó sẽ yêu cầu đi đến tài liệu cho các tùy chọn
‫bộ giải thay thế.
‫Nhưng những gì chúng tôi sẽ làm chỉ là làm việc với những gì chúng tôi đã có cho đến nay.
‫Vì vậy, nếu chúng ta nhìn vào điều này, đây là điểm số.
‫Làm thế nào mỗi mô hình của chúng tôi mà không cần điều chỉnh, tốt, đó là một chiến lược cho những gì sắp ra mắt.
‫Đây là cách mỗi mô hình của chúng tôi với tư cách là lớp cơ sở đã thực hiện khi tìm kiếm các mẫu trong dữ liệu thử nghiệm của chúng tôi.
‫Vì vậy, nó đang nhận được điểm số ở đây.
‫Đây là những gì chúng tôi đang nhận lại.
‫Vì vậy, nếu chúng ta nhìn vào điều này, cái nào cao nhất, hãy nhìn vào hồi quy logistic đến như một
‫con ngựa đen, thậm chí không có trên bản đồ học máy.
‫Đúng.
‫Và nó nhận được điểm số cao nhất.
‫Hừ!
‫Chà, điều này có thể cần một chút điều tra, bởi vì hãy nhớ chúng ta đã đến đâu chứ?
‫Chúng tôi đang thử nghiệm và đó là những gì chúng tôi đang làm ở đây.
‫Thử nghiệm là so sánh các mô hình khác nhau, thử các mô hình khác nhau và so sánh chúng với nhau.
‫Bây giờ, đây là một so sánh trong từ điển, nhưng nếu chúng tôi muốn hiển thị điều này cho ai đó, chúng tôi có thể so sánh nó
‫một cách trực quan.
‫Vì vậy, hãy làm điều đó tốt đẹp và nhanh chóng.
‫Chúng tôi có thể làm một mô hình.
‫Trên thực tế, chúng tôi có thể thực hiện một tiêu đề nhỏ ở đây.
‫Vì vậy, chúng tôi đi đây.
‫So sánh mô hình.
‫Mô hình so sánh bằng đẹp thưa ngài có thể biến từ điển của chúng ta thành một khung dữ liệu bởi vì điều đó đẹp
‫và đơn giản.
‫Vì vậy, điểm mô hình.
‫Đây chỉ là lấy từ điển này ở đây.
‫Điểm mô hình.
‫Và chúng tôi sẽ thiết lập chỉ số là.
‫Nó phải là gì?
‫Nó phải là một danh sách được gọi là độ chính xác, bởi vì đó là chức năng của điểm số này ở đây, bởi vì các mô hình
‫của chúng tôi đều là bộ phân loại, chỉ số điểm mặc định của chúng là độ chính xác.
‫Chúng tôi đã thấy điều đó trong phần cho vay tâm linh.
‫Vì vậy, nếu chúng ta ở đây so sánh mô hình, chúng ta cần chuyển nó thành dấu chấm, thanh, bùng nổ.
‫Bây giờ tôi sẽ chỉ cho bạn lý do tại sao chúng tôi cần chuyển đổi nó bởi vì nếu chúng tôi làm điều đó, nó sẽ trông kỳ lạ
‫như vậy và chúng tôi thực sự muốn nó giống như vậy.
‫Chúc may mắn điều đó.
‫Vì vậy, đây là điều này nhanh chóng cho thấy độ chính xác của mỗi mô hình khác nhau của chúng tôi.
‫Và bạn có thể thấy hồi quy logistic chỉ tính toán khu rừng ngẫu nhiên của chúng tôi và cũng có thể bởi vì điều đó không ở đâu gần độ chính
‫xác của mô hình hồi quy logistic của chúng tôi.
‫Chúng ta sẽ nói lời tạm biệt với k n.
‫Vì vậy, khi chúng ta đã có biểu đồ này, đây có thể là thứ mà chúng ta có thể đưa tới sếp hoặc một trong những
‫đồng nghiệp của mình và nói, Này, hãy nhìn vào cái này.
‫Chúng tôi đã xây dựng một mô hình học máy, một mô hình hồi quy logistic đẹp và nó hoạt động tốt
‫nhất.
‫Vì vậy, chúng ta sẽ sử dụng mô hình hồi quy logistic trong thực tế.
‫Và vì vậy bạn có thể đi, tôi đã tìm thấy nó, và ông chủ của bạn nói, Nice one, bạn đã tìm thấy gì?
‫Và sau đó bạn giống như, Chà, thuật toán tốt nhất để dự đoán bệnh tim là hồi quy logistic.
‫Và sau đó cô ấy có thể nói điều gì đó như, tuyệt vời.
‫Tôi rất ngạc nhiên khi thông số cao trong quá trình điều chỉnh vẫn chưa kết thúc.
‫Và sau đó bạn có thể tự hỏi điều chỉnh siêu tham số là gì?
‫Vâng, tôi cũng vậy.
‫Nó diễn ra khá nhanh chóng.
‫Vì vậy, bạn sắp xếp cho mình ở đây.
‫Và sau đó cô ấy có thể nói, Chà, tôi rất tự hào.
‫Còn bạn thì sao, bạn có thể tổng hợp một báo cáo phân loại để hiển thị cho đội và đảm bảo bao
‫gồm một ma trận nhầm lẫn và thu hồi chính xác đã được xác nhận trên điểm F1.
‫Tôi cũng rất tò mò muốn biết những tính năng nào là quan trọng nhất.
‫Ồ, và đừng quên bao gồm một đường cong ROC.
‫Và sau đó bạn có thể đang suy nghĩ hoặc tự hỏi bản thân.
‫Được rồi, đó là rất nhiều từ phức tạp ở đó.
‫Tuyệt quá.
‫Nhưng sau đó bạn thực sự nói, tất nhiên, tôi sẽ có nó cho bạn vào ngày mai.
‫Đừng lo lắng, chúng tôi sẽ giải quyết tất cả những điều này.
‫Chúng tôi sẽ giải quyết tất cả những điều này trong video tiếp theo, bởi vì chúng tôi vẫn đang ở thời điểm mặc dù chúng tôi đã tìm thấy
‫một mô hình học máy tuyệt vời và chúng tôi có thể đã hiển thị nó cho sếp hoặc một trong những đồng nghiệp của
‫mình, và họ đã biến mất, Chà, chúng ta hãy thực hiện một hồi quy.
‫Thực hiện với độ chính xác 88%.
‫Chúng tôi vẫn chưa đạt gần đến chỉ số định giá của mình, đó là nếu chúng tôi trở lại đầu trang.
‫Như chúng tôi đã nói, chúng tôi muốn độ chính xác ít nhất là 95% để tiếp tục với thử nghiệm này.
‫Vì vậy, đó là những gì chúng tôi sẽ làm, cũng như đáp ứng tất cả những yêu cầu mà ông chủ đã yêu cầu
‫chúng tôi chỉ để đảm bảo rằng mô hình của chúng tôi mạnh mẽ hơn một chút so với việc chỉ lấy số liệu điểm mặc định.
‫Vì vậy, không cần thêm bất kỳ lời khuyên nào nữa, hãy nghỉ ngơi một chút, xem lại những gì chúng tôi đã làm cho đến nay.
‫Và chúng tôi sẽ xem xét một số điều mà chúng tôi cần đảm bảo rằng chúng tôi thực hiện để đảm bảo rằng các mô
‫hình phân loại của chúng tôi được đánh giá chính xác và được cải thiện tốt nhất có thể.