‫ไม่เป็นอะไร.
‫ได้เลย
‫เพื่อยุติการพิสูจน์แนวคิดนี้ที่เรากำลังดำเนินการอยู่ ในการทำนายว่ามีคนเป็นโรคหัวใจหรือไม่
‫เราจะปฏิบัติตามข้อกำหนดสุดท้ายที่เจ้านายของเราถามถึง และนั่นคือความสำคัญด้านคุณลักษณะ
‫เลยทำให้หัวเรื่องเล็กน้อยที่นี่
‫ความสำคัญของคุณลักษณะ
‫มันจะสวยงาม
‫ตอนนี้ความสำคัญของคุณลักษณะคืออะไร?
‫ดีคุณสมบัติสำคัญ
‫ขอเพียงใส่บันทึกเล็กน้อยให้กับตัวเอง
‫ความสำคัญของคุณลักษณะเป็นอีกวิธีหนึ่งในการถามว่าคุณลักษณะใดมีส่วนทำให้เกิดผลลัพธ์ของแบบจำลองมากที่สุด และคุณยังสามารถขยายขอบเขตได้อีกด้วย
‫และพวกเขามีส่วนร่วมอย่างไร?
‫สิ่งนี้มีประโยชน์ที่จะทราบ เนื่องจากเรากำลังพยายามทำนายโรคหัวใจโดยใช้ลักษณะทางการแพทย์ของผู้ป่วย
‫ลักษณะใด?
‫เพื่อเป็นการทบทวนอีกครั้ง เราได้เห็นสิ่งนี้มาสองสามครั้งแล้ว แต่เราจะรีเฟรชตัวเอง
‫เรากำลังใช้ข้อมูลนี้ที่นี่
‫ลักษณะใดของเพศอายุเหล่านี้ที่รักษาลักษณะอื่น ๆ เหล่านี้ไว้ทั้งหมด?
‫Cholesterol, falak x ng และถ้าคุณต้องการรายละเอียดว่ามันคืออะไร เราสามารถทบทวนพจนานุกรมข้อมูลของเราที่ด้านบนสุดได้
‫เรากำลังดูคุณสมบัติที่สำคัญที่นี่
‫ซึ่งหนึ่งในเหล่านี้?
‫มีส่วนร่วมและมีส่วนร่วมอย่างไรหรือมีส่วนช่วยในการทำนายเป้าหมายมากแค่ไหน?
‫แล้วคุณจะค้นพบได้อย่างไร?
‫การค้นหาความสำคัญของฟีเจอร์นั้นแตกต่างกันสำหรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องแต่ละรุ่น
‫อย่างที่เราเห็นก่อนหน้านี้ เราได้ปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ของบางรุ่นแล้ว
‫สิ่งที่คุณอาจต้องการค้นหา
‫และเนื่องจากเราใช้การถดถอยโลจิสติกในการคำนวณเมตริกเหล่านี้ทั้งหมด การถดถอยโลจิสติกจึงเป็นแบบจำลองที่เราพบโดยการค้นหากริด
‫โดยการปรับพารามิเตอร์สูงเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด
‫สิ่งที่คุณอาจค้นหาคือวิธีการค้นหาคุณลักษณะที่สำคัญโดยใช้การถดถอยโลจิสติก
‫ถ้าเราไปที่นี่ ฉันจะดูจุดสิ้นสุดของคุณลักษณะโดยใช้คุณลักษณะพื้นฐานของแบบจำลองการถดถอยโลจิสติกซึ่งสำคัญในการค้นหาความสำคัญของคุณลักษณะของแบบจำลองการถดถอยโลจิสติก
‫หากคุณผ่านสิ่งนี้ คุณสามารถแทรกรุ่นใดก็ได้ที่นี่
‫สุ่มป่าหรือพริกป่นและตัวแยกประเภทหรืออะไรทำนองนั้น และคุณจะพบวิธีการต่างๆ
‫มากมาย
‫สิ่งที่เราจะทำอีกครั้งคือแสร้งทำเป็นว่าเราได้ทำการวิจัยของเราแล้ว
‫เจ้านายของเราไปแล้ว
‫คุณจะได้รับคุณสมบัติที่สำคัญสำหรับรุ่นนั้นหรือไม่?
‫และเราไปแล้ว อดทนไว้
‫ฉันไม่แน่ใจว่าคุณลักษณะสำคัญคืออะไร
‫เราเลยออกไปค้างคืนหรือสองสามชั่วโมง ทำการค้นคว้า หาแบบจำลองของเรา และคิดออก โอเค นี่คือวิธีที่เราพบคุณลักษณะและความสวยงามของพอร์ตแลนด์
‫นั่นคือสิ่งที่เราจะทำที่นี่
‫เราแสร้งทำเป็นว่าเราได้ทำการวิจัยนี้แล้ว แต่อย่าลืมว่าส่วนหนึ่งของการเป็นวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง
‫ส่วนหนึ่งของการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล สิ่งที่สำคัญที่สุดคือการวิจัยและทดลอง
‫มันถูกสร้างขึ้นในกรอบของเราที่เรากำลังใช้การทดลอง
‫นั่นคือสิ่งที่เรากำลังทำที่นี่
‫เราอยู่ในขั้นตอนการสร้างแบบจำลอง จริงๆ แล้ว ที่เราได้สร้างหัวข้อสำหรับมัน
‫แต่เรากำลังทดลองอยู่จริงๆ
‫ลองคิดดู
‫มาค้นหาคุณสมบัติที่สำคัญสำหรับการขนส่งของเรากันเถอะ
‫แบบจำลองการถดถอย
‫ฉันจะใส่หมายเหตุเล็กน้อยที่นี่
‫วิธีหนึ่งในการค้นหาความสำคัญของคุณลักษณะคือการค้นหาเพื่อให้คุณสามารถใส่ที่นี่
‫ฉันจะใส่ไว้ในวงเล็บ
‫คุณสมบัติชื่อรุ่นที่สำคัญ
‫นั่นเป็นวิธีหนึ่งที่จะทำ
‫นั่นคือสิ่งที่เราเห็นในการค้นหาเล็กๆ น้อยๆ ที่นี่
‫นั่นคือสิ่งที่คุณควรลองใช้หากคุณอยากรู้วิธีค้นหาความสำคัญของฟีเจอร์กับรุ่นที่คุณใช้อยู่
‫อย่างแรกเลย เราจะใส่ตัวอย่างลอจิสติกส์ให้เหมาะสมกันก่อน
‫การถดถอยจะสร้างหนึ่งด้วยพารามิเตอร์ที่ดีที่สุด
‫ดังนั้น gc log reg และพารามิเตอร์ที่ดีที่สุด
‫เราจะเห็นสิ่งที่เปลี่ยนไป
‫มหัศจรรย์.
‫แล้วเราจะไปดูชีวิตเท่ากับการถดถอยโลจิสติก
‫เราจะส่งต่อค่า C ของทศนิยมที่ยาว ยาว และยาวนี้
‫ไปเลย.
‫แล้วเราจะผ่านมันไปที่นี่
‫ตัวแก้ไข lib เชิงเส้น
‫สวยงาม.
‫ดีมาก.
‫หน้าผาของเรา
‫เราจะยกตัวอย่างว่า
‫นั่นคือตัวแยกประเภทของเรา จากนั้นเราจะไปที่ CLF dot fit x train y train
‫มหัศจรรย์.
‫จากการวิจัยของเรา เราพบว่ามีคุณลักษณะของแบบจำลองการถดถอยโลจิสติกที่เรียกว่า
‫Co F ซึ่งย่อมาจากสัมประสิทธิ์
‫ตกลง.
‫และวิธีที่ผมจำได้สำหรับการถดถอยโลจิสติก คือสัมประสิทธิ์ทำให้ผมนึกถึงสหสัมพันธ์ แต่มาดูกันว่าเกิดอะไรขึ้น
‫จำไว้ว่าเราพบสิ่งนี้จากการวิจัยของเรา
‫เราได้ค้นหาวิธีค้นหาความสำคัญของคุณลักษณะสำหรับแบบจำลองการถดถอยโลจิสติก
‫และมันบอกเราว่าเราใช้ไซโคลนเฉพาะการถดถอยโลจิสติกหรือไม่ และถ้าเราพอดีกับแบบจำลอง เราสามารถเรียกแอตทริบิวต์
‫co f ซึ่งให้ค่าสัมประสิทธิ์แก่เรา ขวา?
‫ค่าหรือวิธีการแต่ละพารามิเตอร์
‫ลองดูชุดข้อมูลของเราอีกครั้ง
‫ตัวแปรอิสระแต่ละตัวเหล่านี้อย่างไรเพื่อให้ข้อมูล X train ตั้งค่าสัมประสิทธิ์ส่งผลต่อป้ายกำกับของเราที่นี่หรือป้ายกำกับเป้าหมาย
‫ว้าว
‫มันเลยถูกปากนิดหน่อย
‫แต่สิ่งที่เราจะทำคือจัดการอาร์เรย์สัมประสิทธิ์นี้ เพื่อให้มันดูสมเหตุสมผล เพราะตอนนี้มันเป็นเพียงรายการของตัวเลข
‫แต่ถ้าคุณนับพวกมัน พวกมันจะมีความยาวเท่ากับสิ่งที่เกิดขึ้นที่นี่
‫จำนวนคอลัมน์ตรงนี้ แต่ลองบิดมันเข้าด้วยกัน
‫ดังนั้น เราจะจับคู่คุณลักษณะกับคอลัมน์ของคุณลักษณะกับคอลัมน์
‫นี่จึงจะสมเหตุสมผล
‫นั่นคือสิ่งที่ฉันพยายามจะทำ
‫สิ่งนี้จะทำให้รู้สึก
‫Dict So คุณลักษณะ dict เราจะสร้างพจนานุกรมและเราจะบีบอัดคอลัมน์ DF
‫เข้าด้วยกัน และเราจะแสดงรายการพร้อมกับ self echo f
‫ศูนย์.
‫และสมมุติว่า
‫พวกเขาทำมัน
‫บูม.
‫ดูนั่นสิ
‫มันดียังไง?
‫ดังนั้นถ้าเราไปที่นี่
‫เราได้จับคู่ตัวแปรต่างๆ ทั้งหมดไว้ที่นี่
‫ไปที่คอลัมน์ด้านขวา
‫มาเตือนตัวเองว่าเกิดอะไรขึ้นที่นี่
‫พวกเขามี
‫ทั้งหมดที่เราทำคือเราได้ co f หรือ a right ซึ่งเป็นคุณลักษณะของตัวแยกประเภทของเรา
‫และเราได้นำคอลัมน์จาก data frame ของเรามา และเราได้จับคู่มันเข้าด้วยกัน
‫แล้วมันบอกเราว่าเท่าไหร่?
‫และอะไร?
‫ทำไม
‫ดูสิ เรามีค่าลบตรงนี้ ไม่ว่าจะเป็นความสัมพันธ์เชิงลบหรือบวก ค่าเหล่านี้มีส่วนในการทำนายตัวแปรเป้าหมายมากน้อยเพียงใด
‫ว๊าย เปรี้ยวปากไปหน่อย
‫แล้วอีกทางหนึ่ง
‫เห็นภาพความสำคัญของคุณลักษณะ
‫อันที่จริงฉันไม่ควร
‫ไม่ควรบอกคุณว่า
‫ฉันน่าจะบอกคุณได้ว่าเป็นกลอุบายเล็ก ๆ น้อย ๆ ที่ฉันมี
‫นักมายากลไม่เคยเปิดเผยความลับของเขา
‫สิ่งที่เรากำลังทำคือเรากำลังสร้างภาพสิ่งนี้เพื่อให้เราเข้าใจว่าเกิดอะไรขึ้น
‫ดัชนีจึงเท่ากับศูนย์
‫คุณลักษณะแนวหน้า def dot transpose
‫มีแปลงแปลงมากมายที่นี่ แต่ไม่เป็นไร
‫ชื่อเรื่องเท่ากับความสำคัญของคุณสมบัติขั้นสุดท้าย
‫ไปในตำนาน
‫ไม่เป็นไรขอบคุณ.
‫โว้ว.
‫เราจะไปที่นั่น.
‫ดังนั้น.
‫สิ่งนี้สมเหตุสมผลหรือไม่?
‫เกิดอะไรขึ้นที่นี่?
‫โดยพื้นฐานแล้ว นี่คือสิ่งที่แต่ละคุณลักษณะมีส่วนช่วยในการทำนายตัวแปรเป้าหมาย ไม่ว่าบางคนจะเป็นโรคหัวใจหรือไม่ก็ตาม
‫คุณจะเห็นได้ว่าบางส่วนเป็นลบและบางส่วนเป็นบวก
‫และตอนนี้คุณอาจคิดว่าเราเคยเห็นสิ่งที่คล้ายกันนี้แล้วใช่ไหม
‫คุณลักษณะหนึ่งเป็นค่าลบและคุณลักษณะหนึ่งเป็นค่าบวกหรือไม่
‫มันไม่มาหาคุณตอนนี้
‫ไม่เป็นไร.
‫ฉันใช้เวลาสักครู่ในการเชื่อมต่อทั้งสองนี้
‫แต่ถ้าเรากลับขึ้นไปตรงนี้
‫ย้อนกลับไปที่เมทริกซ์สหสัมพันธ์ของเรา
‫นี่คือที่ที่ฉันจำได้สำหรับการถดถอยโลจิสติก ถ้าเราต้องการหาความสำคัญของคุณลักษณะ
‫เราใช้ CO F เพราะสัมประสิทธิ์เมทริกซ์สหสัมพันธ์ชนิดเดียวกัน ไม่เหมือนจริงๆ
‫แต่คุณได้ภาพของฉันแล้ว เราจะได้เห็นว่าค่าต่างๆ ต่างกันที่นี่
‫ถ้าเราได้ CP เท่ากับ 0 43 โอเค สำหรับสีดำเท่ากับ 0 42.
‫แล้วเราได้อะไรอีก
‫X ng เท่ากับ -0 44.
‫อืม.
‫ถ้าเราลงไปที่นี่
‫ตอนนี้เราได้สิ่งเดียวกัน
‫คุณจะได้ CP เท่ากับ 0 66.
‫โอ้ มันเป็นตัวเลขที่สูงที่นี่
‫แล้วเราก็ล้มลง
‫อา.
‫ตกลง.
‫ซึ่งก็คือ 0 02.
‫เราได้ x ang ซึ่งก็คือ -0 6.
‫ตอนนี้สิ่งที่เราทำคือ เรากำลังวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจที่ขับเคลื่อนด้วยแบบจำลอง
‫ค่าเหล่านี้มาจากการสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง ซึ่งพบรูปแบบในข้อมูลและกำลังบอกเราว่ารูปแบบนี้มีส่วนที่ถูกต้องอย่างไร
‫หรือสัมพันธ์กับตัวแปรเป้าหมายของเราอย่างไร
‫นั่นคือสิ่งที่เรากำลังดูที่นี่
‫แล้วเราสามารถทำอะไรกับค่าเหล่านี้ได้บ้าง?
‫เรามาสำรวจกันสักหน่อยและดูว่าเหมาะสมหรือไม่ เพื่อเราจะเห็นว่าเพศมีความสัมพันธ์ในทางลบค่อนข้างมาก
‫เหมือนอยู่ข้างล่างเกือบตรงนี้
‫อืม.
‫หากค่าเป็นลบที่เราเห็นก่อนหน้านี้กับเมทริกซ์สหสัมพันธ์ แสดงว่ามีความสัมพันธ์เชิงลบ
‫ตกลง.
‫เมื่อค่าของเพศเพิ่มขึ้น ค่าเป้าหมายจะลดลงเนื่องจากค่าสัมประสิทธิ์เชิงลบ
‫ลองดูสิ่งนี้ ดูว่าสิ่งนี้สะท้อนถึงข้อมูลจริงหรือไม่
‫งั้นก็ไปเซ็กส์กัน
‫ลองเปรียบเทียบเป้าหมายและสิ่งที่เราพูด?
‫ซึ่งหมายความว่าเมื่อค่าของเพศเพิ่มขึ้น ค่าเป้าหมายจะลดลงเนื่องจากเป็นค่าสัมประสิทธิ์เชิงลบ
‫มีค่าสำหรับการเพิ่มเพศ
‫ค่าเป้าหมายจะลดลง
‫มันไม่สมเหตุสมผลเลยเมื่อเราดูสิ่งนี้
‫ดู.
‫ดังนั้นเพศจึงเพิ่มขึ้น เพิ่มขึ้น แต่มูลค่าเป้าหมายก็เช่นกัน
‫โอ้คุณรู้อะไรไหม
‫หลังจากดูสิ่งนี้แล้ว คุณจะเห็นว่าอัตราส่วนคือสิ่งที่เรากำลังคิดอยู่
‫เมื่อเพศเพิ่มขึ้น ค่าเป้าหมาย อัตราส่วนจะลดลง
‫คุณจะเห็นตรงนี้ว่า ถ้าเพศเป็นศูนย์สำหรับผู้หญิง จะมีอัตราส่วนเกือบ 3 ต่อ 1 ตรงนี้
‫ดังนั้น 72 หารด้วย 24 ได้เกือบสาม
‫เราดูที่ 72 หารด้วย.
‫สาม.
‫โอ้ตรง
‫24.
‫มันคืออัตราส่วน 3 ต่อ 1 ตรงนี้
‫และเมื่อเพศเพิ่มขึ้น เป้าหมายจะลดลงเหลือประมาณ 1 ถึง 2
‫มีประมาณ 5050 ตรงนี้
‫ตกลง.
‫นั่นคือความสัมพันธ์เชิงลบ ซึ่งหมายความว่าเพศเป็นค่าสัมประสิทธิ์ทางลบหรือเชิงลบอย่างมาก
‫ขออภัย เนื่องจากเรากำลังใช้สัมประสิทธิ์ co.
‫ถ้าเราใช้ co f บนนี้ แอตทริบิวต์ co f
‫ทีนี้ลองดูที่ค่าบวก C, P หรือความชัน เพราะเราเคยสำรวจ CP มาก่อนแล้ว ลองทำกันดู
‫PD ข้ามแท็บ
‫ฉันไม่แน่ใจจริงๆ ว่าความชันคืออะไร ดังนั้นเราอาจต้องทบทวนพจนานุกรมข้อมูลของเราอีกครั้ง
‫และอีกครั้ง นี่คือการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจที่ขับเคลื่อนด้วยแบบจำลอง ใช่ไหม
‫เรากำลังพยายามหาว่าเกิดอะไรขึ้นโดยใช้ผลลัพธ์จากแบบจำลองของเรา และดูว่าแบบจำลองของเราได้เรียนรู้อะไรบ้าง
‫มันบอกว่าเมื่อความชันเพิ่มขึ้นเพราะมันเป็นสัมประสิทธิ์บวก นั่นหมายความว่าเป้าหมายก็ควรเพิ่มขึ้นเช่นกัน
‫มาดูกันเลย
‫ความชัน, เราได้ค่า 012
‫เมื่อมันเพิ่มขึ้นจากศูนย์เป็น 1 เป็น 2 จำนวนตัวอย่างที่นี่เพิ่มขึ้นหรือไม่?
‫ฉันคิดว่าใช่ เพราะที่นี่เรามีมากกว่านั้นเล็กน้อย
‫เรามีเพิ่มเติมเล็กน้อย
‫ที่นั่น.
‫เรามีเกือบสองเท่าที่นั่น
‫แต่แล้ว เมื่อมันสูงมาก เราก็มีคนสามคนที่เป็นโรคหัวใจ
‫ลองกลับไปด้านบนแล้วดูว่ามีความชันแค่ไหนในพจนานุกรมข้อมูลของเรา
‫ความลาดชัน
‫สิ่งที่เราอาจทำคือคัดลอกสิ่งนี้เพื่อให้เราสามารถกลับมาได้
‫คัดลอกสิ่งนั้น
‫เราจะกลับมาที่เดิมทันที
‫ทีนี้ลองดูว่ามันสมเหตุสมผลไหม
‫เรามีความสัมพันธ์เชิงบวกตามแบบจำลองของเรา สัมประสิทธิ์บวก
‫ฉันจะใส่ที่นี่เราจะเปลี่ยนให้ทำเครื่องหมาย
‫มันดูไม่ค่อยดี
‫เราจะใส่สิ่งเหล่านี้เป็นจุดดอท
‫ลาดเอียงของส่วนการออกกำลังกายสูงสุด
‫ศูนย์จึงลาดเอียง
‫อัตราการเต้นของหัวใจดีขึ้นด้วยการออกกำลังกายที่ไม่ธรรมดา
‫ใช่ มันค่อนข้างแปลก
‫ลาดแบน เปลี่ยนแปลงน้อยที่สุด
‫หัวใจที่แข็งแรงโดยทั่วไป
‫ตกลง.
‫ใช่.
‫แล้วให้ป้ายลงทางลาด
‫ดังนั้นสัญญาณของหัวใจที่ไม่แข็งแรงก็ไม่เป็นไร
‫ที่เหมาะสมใช่มั้ย?
‫ความสัมพันธ์นี้ ถ้าคุณไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์
‫ถูกต้อง.
‫แต่คุณรู้เพียงเล็กน้อยเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้น
‫ถ้าคุณจะบอกว่ามีใครบางคนมีหัวใจที่ไม่แข็งแรง และคุณจะถามใครสักคน
‫คุณก็รู้ ว่าพวกเขาอาจมีหัวใจที่ไม่แข็งแรง เพราะค่าความชันของพวกเขาคือสอง
‫คุณจะบอกว่าพวกเขามีแนวโน้มที่จะเป็นโรคหัวใจหรือไม่?
‫ตกลง.
‫มีค่าหนึ่งหรือไม่มีโรคหัวใจ
‫ตามแบบจำลองของเรา มันให้ค่าสัมประสิทธิ์บวกกับความชัน
‫ดังนั้น เมื่อค่าความชันเพิ่มขึ้น หมายความว่าโมเดลมีแนวโน้มที่จะคาดการณ์ค่าเป้าหมายที่สูงขึ้น
‫และมูลค่าเป้าหมายที่สูงกว่าของเราคืออะไร?
‫เพราะเราคาดการณ์แค่ศูนย์หรือหนึ่งเท่านั้น
‫ค่าที่สูงกว่าคือหนึ่ง
‫ว้าว.
‫ตอนนี้เราสามารถทำสิ่งนี้ต่อไปได้ แต่นี่คือสิ่งที่คุณอาจแบ่งปันได้
‫การมีของแบบนี้มีความสำคัญอย่างไร?
‫ก่อนอื่น คุณจะพบข้อมูลเพิ่มเติม
‫ดังนั้น หากความเกี่ยวข้องบางประการในความสำคัญของคุณลักษณะทำให้เกิดความสับสน ผู้เชี่ยวชาญในเรื่องอาจให้ความกระจ่างเกี่ยวกับสถานการณ์ได้บ้าง
‫ดังนั้นนี่คือสิ่งที่คุณสามารถพาเพื่อนคนหนึ่งของคุณหรือเพื่อนร่วมงานคนหนึ่งของคุณไปได้แล้ว
‫เฮ้ ฉันไม่แน่ใจว่าเกิดอะไรขึ้นกับอาการเจ็บหน้าอกที่มีค่าสัมประสิทธิ์เชิงบวก คุณทำได้ไหม ช่วยฉันด้วย?
‫อย่างที่สอง คุณสามารถเปลี่ยนความพยายามของคุณได้
‫ดังนั้น หากคุณลักษณะบางอย่างเหล่านี้ให้คุณค่ามากกว่าคุณลักษณะอื่นๆ การดำเนินการนี้อาจเปลี่ยนวิธีรวบรวมข้อมูลสำหรับปัญหาต่างๆ
‫ของคุณ
‫ดูนี่สิ พวกนี้ไม่ได้มีผลกับพวกนี้จริงๆ
‫นี่คืออายุ คอเลสเตอรอล ความเครียด
‫ทั้งหมดนี้เป็นค่าสัมประสิทธิ์ที่ต่ำจริงๆ
‫ตอนนี้อาจส่งผลต่อวิธีการรวบรวมข้อมูลของคุณในอนาคต
‫บางทีการหาระดับคอเลสเตอรอลของใครบางคนอาจเป็นเรื่องยากจริงๆ หากไม่เอื้อต่อรูปแบบของแบบจำลองมากนัก
‫การค้นพบนี้ คุณอาจทิ้งมันในการรวบรวมข้อมูลในอนาคต
‫และอีกครั้ง นี่คือจุดที่สาม
‫น้อยกว่าแต่ดีกว่า จริงไหม?
‫ดังนั้น หากคุณลักษณะบางอย่างให้ค่ามากกว่าคุณลักษณะอื่นๆ คุณสามารถลดจำนวนคุณลักษณะที่โมเดลของคุณพยายามค้นหารูปแบบ
‫ตลอดจนปรับปรุงคุณลักษณะเหล่านี้
‫นั่นคือสิ่งที่เราแค่ชี้ต่อไปจริงๆ และสามอย่างก็เหมือนกัน
‫คุณสามารถรวมสิ่งเหล่านี้ในทางใดทางหนึ่งหรือปรับปรุงสิ่งเหล่านี้หรือเพียงแค่ทำให้สิ่งที่นำเสนอดีกว่ามากที่สุด
‫วิธีนี้ไม่เพียงแต่ช่วยให้คุณประหยัดในการคำนวณโดยให้โมเดลค้นหารูปแบบจากฟีเจอร์ต่างๆ ที่น้อยลงเท่านั้น
‫คุณยังสามารถบรรลุประสิทธิภาพเดียวกันได้ด้วยการใช้คุณสมบัติที่ให้ความคุ้มค่าสูงสุด
‫นั่นคือสิ่งที่ควรจำไว้
‫ไม่เป็นไร.
‫ดังนั้นเราจึงได้ปฏิบัติตามข้อกำหนดทั้งหมดในโครงการที่เจ้านายของเราต้องการ
‫เราได้รับความสำคัญคุณลักษณะ
‫เราได้รับเมตริกการจำแนกประเภทการตรวจสอบข้าม
‫ใช่ เราได้เมทริกซ์ความสับสน
‫เมทริกซ์ที่แตกต่างกันมากมาย
‫ใช่.
‫พระเจ้าของฉัน.
‫เรามีโค้งหิน
‫เรามีพื้นที่ใต้เส้นโค้ง
‫สวยงาม.
‫อืม.
‫ฉันสงสัยว่ามี
‫ฉันสงสัยว่ามีอะไรที่เราพลาดไปหรือไม่
‫เอาล่ะ
‫ลองคิดดูว่าในวิดีโอหน้า