‫我们已经完成了老板要求的所有指标｡
‫嗯嗯嗯
‫我们应该能够整理出一份相当不错的报告,
‫其中包含我们的混淆矩阵､ 一些经过交叉验证的指标（如精确召回率和F1）, 以及哪些功能对模型做出决策贡献最大｡
‫你可能想知道为什么我们没有一个实验的标题？
‫所以如果我们回到这里, 为什么我们没有经历过这个？
‫好吧, 我知道了
‫好吧, 这里的秘密是整个事情, 特别是从建模部分开始, 一直是实验性的｡
‫我们一直在尝试不同的方法｡
‫我们一直在测试不同的方法｡
‫我们一直在探索我们的数据｡
‫我们一直在做实验｡
‫实际上, 我们一直在实现这个框架｡
‫我们已经定义了问题, 我们已经查看了数据, 我们已经定义了评估指标, 我们已经检查了功能,
‫我们已经做了一些建模｡
‫事实上, 我们可以继续我们的模型,
‫试图改进它, 或者试图改进我们已经停止的逻辑回归模型, 或者试图找到另一个更好的分类模型｡
‫但当然, 在商业实践中, 事情不可能永远继续下去｡
‫这就是我们所说的概念验证, 对吧？
‫我们会去尝试一些东西｡
‫一旦我们在一个单独的时间表中完成了这项工作, 我们会查看不同的数据, 在一个明确的时间表中,
‫比如整个过程可能需要两周左右｡
‫实际上我们用了两个小时就完成了｡
‫所以真的, 别担心｡
‫如果你不了解这些东西, 这些过程需要一点时间｡
‫那么我们击中了吗？
‫这是我们可能会重新审视我们的评估指标, 以决定我们是否要继续推进, 或者我们是否有足够的时间｡
‫我们可能会和客户谈, 我们可能会和我们的合作伙伴谈｡
‫我们可能会跟同事说, 嘿,
‫我们已经尝试了一些方法, 但我们仍然没有达到我们的评估指标, 即在概念验证过程中, 预测患者是否患有心脏病的准确率至少为95%｡
‫这就是机器学习的发展方向, 对吧？
‫当你通过这些过程工作时, 真的没有停止｡
‫这也是为什么它很难｡
‫在我们的例子中, 我们没有达到95%, 但我们已经很接近了｡
‫好吧, 我知道了
‫我们的逻辑回归模型的准确率达到了90%左右, 无论它在哪里, 在这里, 就在那里｡
‫所以是准确性｡
‫当我们交叉验证时, 这大约是88%｡
‫那么接下来你会尝试什么呢？
‫你可能会想, 一旦你到了这一点, 你会说, 哦, 好吧, 我没有达到评估指标｡
‫我们所做的一切都白费了吗？
‫不, 不, 不
‫好吧, 我们在这个案例中的发现, 我们已经展示了什么是不可行的, 至少根据我们现有的数据,
‫至少根据我们已有的模型, 我们已经找出了什么是不可行的,
‫这和找出什么是可行的一样有价值｡
‫因为现在我们知道了, 好吧, 我们可以尝试一些新的东西｡
‫好吧, 我会的
‫好吧, 这就是第六步真正发挥作用的地方｡
‫所以这就是你开始做自己研究的地方, 注册不同的搜索方式,
‫做不同的分类问题, 建立改进的模型, 用不同的方式看待数据｡
‫你可能会问自己｡
‫如果你还没有达到你的估值指标, 请点击这里｡
‫问问你自己｡
‫比如你能收集更多的数据吗？
‫因为记住, 机器学习模型喜欢在更多的数据上学习｡
‫所以你能多采集一些样本吗？
‫现在我们有大约303个病人样本｡
‫你能加倍吗？
‫有可能｡
‫也许你得和主题专家谈谈｡
‫也许你得去找医生或者去找你正在合作的客户或者你正在做的任何项目, 嘿,
‫有没有什么办法可以让我们得到更多的数据来丰富这个数据集？
‫或者你能试试更好的模型吗？
‫你可能会问｡
‫我们使用了逻辑回归模型, 我看了这里, 在哪里, 气旋图｡
‫没有太多我们可以再试一次｡
‫嗯嗯嗯
‫你可能要从那里开始做些研究了｡
‫你可能要调查一下像猫靴这样的东西｡
‫我们暂时不打掩护｡
‫我就播下种子｡
‫我写在这里
‫就像猫的靴子｡
‫这是你的额外课程｡
‫比如卡特彼勒增压或｡
‫或X g提升｡
‫这些都是你可能想要查找的东西, 对吗？
‫所以你可能想搜索一下这两样东西｡
‫还有什么？
‫好吧, 如果我们尝试过逻辑回归模型, 我们可以改进它｡
‫那么, 我们是否可以改进当前的模型呢？
‫括号里的内容超出了我们目前所做的｡
‫因此, 我们可能已经使用网格搜索CV或随机搜索CV进行了一些超参数调整｡
‫所以我们也许想再多试一点, 看看我们能不能挤出几个百分点的准确度｡
‫同样, 你可能会想, 这看起来不是很有条理｡
‫但事实并非如此｡
‫这一切都是为了最大限度地缩短实验和机器学习之间的时间｡
‫假设我们确实达到了估值指标｡
‫如果我们这样做了, 如果我们的模型足够好, 你怎么能把它导出并与其他人分享呢？
‫所以也许我们可以到这里来学习如何导出模型｡
‫然后我们去这里｡
‫模型持久性｡
‫假设我们确实想给同事或客户发送一个模型或类似的东西｡
‫你可能想在这里查找如何发送模型｡
‫我们已经在通灵贷款部分做过了, 所以如果我们到这里, 如果你的模型足够好｡
‫你已经达到了你的估值指标｡
‫您将如何导出它？
‫并与他人分享｡
‫好吧, 我知道了
‫是这样｡
‫这里真实的的要点是, 要记住的关键是, 我们现在已经了解了整个框架｡
‫我们有一些数据｡
‫我们已经定义了一个问题｡
‫我们已经研究了这些数据｡
‫我们定义了一个评估指标｡
‫我们已经研究了数据的特征｡
‫我们已经做了很多机器学习建模｡
‫这整个过程实际上是一个实验｡
‫我们已经使用了目前为止我们所学到的工具, 所有这些都在一个漂亮的Jupyter笔记本电脑中｡
‫现在最后一个结论是, 对于你下一步能做什么, 没有真实的答案｡
‫这取决于你提出问题, 开始弄清楚这些事情, 开始寻找, 不害怕, 是错误的｡
‫如果你不问问题, 如果你不经历这样的事情,
‫或者如果你不接触其他人, 如果你不问社区, 如果你不看StackOverflow,
‫如果你不找到例子, 这是阻碍你学习机器的最大因素｡ 你不会进步｡
‫完成这个项目后, 作为一个扩展, 你可能会问这些问题｡
‫也许我们不能收集更多的数据, 因为数据集是固定的, 但我们可以尝试一个更好的模型,
‫如猫助推器助推｡
‫也许你可以试试｡
‫你也可以试着做一些研究｡
‫我们可以使用超参数调整来改进现有的模型｡
‫不过恭喜你, 你已经完成了｡
‫如果你沿着走, 你就走了｡
‫一个完整的机器学习分类问题｡
‫是不是很神奇？
‫使用机器学习预测心脏病｡
‫我希望你开始明白了｡
‫事实上, 这可能是更重要的一点, 而不是继续下一步｡
‫如果你已经完成了这个过程, 但你还在疑惑, 你会说, 天哪, 丹尼尔,
‫这里有这么多东西.
‫我不知道我怎么会记得这些｡
‫别担心, 因为我还在那个位置上, 对吧？
‫即使是作为一名机器学习工程师, 我仍然每次都会运行一遍｡
‫我能做什么呢？
‫我总是这样结束兔子洞搜索, 然后把它带回笔记本｡
‫相信我, 当你第一次为机器学习问题构建这样一个笔记本时, 它可能不会像我们现在所拥有的那样｡
‫我们的很整洁, 对吧？
‫所以它是相当有条理的｡
‫它将逐步通过框架｡
‫你的第一次可能会有东西到处｡
‫这很好｡
‫这很好, 因为这意味着你在尝试新事物｡
‫你能从这里做什么？
‫看看这个代码｡
‫A都在参考资料部分｡
‫它会在一个附件里, 你可以访问, 浏览它｡
‫如果你能在互联网上的某个地方找到另一个分类数据集, 你就可以很容易地找到它们｡
‫所以分类｡
‫机器学习数据集｡
‫你可以找到一大堆｡
‫数据集UCI机器学习库, 这就是我们在一开始发现的心脏病数据集｡
‫我们就是在那里找到这个的｡
‫也许你可以找到一些更多的地方, 你可以找到的人, Kaggle或KDE掘金｡
‫这里有很多不同的资源,
‫所以也许你可以尝试找到另一个数据集, 然后回到我们刚才为分类问题创建的管道, 使用不同的数据集｡
‫您可能会遇到端到端插入数据集的分类问题, 但这将结束项目的端到端分类｡
‫如果你有任何问题, 请随时离开｡
‫否则, 我们在下一组视频中再见｡