‫الشيء الجميل الآن هو أن بياناتنا لا تحتوي على قيم مفقودة وتحولت جميعها إلى قيم رقمية.
‫يجب أن نكون قادرين على بناء نموذج التعلم الآلي.
‫لذلك دعونا نفعل ذلك.
‫لقد قمنا بعمل نسخة احتياطية من طريقة واحدة هنا كنموذج ، وعاد عندما بدأنا قسم النمذجة بعيدًا.
‫لقد غطينا مساحة لا بأس بها من الأرض هنا.
‫يجب أن يكون فخوراً.
‫النمذجة.
‫رائع.
‫سنفعل نفس الشيء بالضبط.
‫لذلك دعونا نبني نموذجًا للتعلم الآلي.
‫يمكننا نسخ هذا ، لكننا سنتخلص منه مرة أخرى.
‫سنترك القليل من التواصل لأنفسنا.
‫والآن بعد أن أصبحت جميع بياناتنا رقمية ، بالإضافة إلى أن إطار البيانات لدينا لا يحتوي على قيم مفقودة ، يجب أن نكون
‫قادرين على بناء نموذج للتعلم الآلي.
‫رائع.
‫لذا تذكر ما هو هدفنا.
‫إنها العثور على أنماط في البيانات للتنبؤ بسعر البيع.
‫لذلك هذا ما يتعين علينا القيام به.
‫دعونا نلقي نظرة df temp dot head.
‫نظرة أخيرة على بياناتنا قبل نمذجةها.
‫لذلك نحن بحاجة إلى إسقاط عمود سعر البيع.
‫حتى نتمكن من بناء نموذج التعلم الآلي الذي يأخذ جميع الأعمدة الأخرى باستثناء للبيع.
‫يجد السعر الأنماط ثم يحاول التنبؤ بسعر البيع.
‫إذن ما سأفعله ، سأقوم بإعداد سحر مؤقت صغير.
‫وإذا لم تكن قد رأيت هذا من قبل ، فإن النسبة المئوية تشير إلى وظيفة سحرية في دفتر
‫Jupyter.
‫يمكنك البحث عن مجموعة كاملة من هؤلاء.
‫ولكن ما سيفعله هذا هو في الأساس مجرد حساب مقدار الوقت الذي تستغرقه هذه الخلية المعينة للتشغيل.
‫وسأقوم بذلك على جهاز الكمبيوتر الخاص بي ، وهو جهاز MacBook Pro.
‫كم عدد الصفوف لدينا؟
‫لدينا 400000 أو ما شابه.
‫صفوف.
‫قد يستغرق هذا بعض الوقت.
‫في الأمثلة السابقة ، عندما عملنا ببيانات أقل ، كانت نماذج التعلم الآلي لدينا سريعة جدًا ، أليس
‫كذلك؟
‫لأنه يجب فقط الفرز خلال بضع مئات من الصفوف.
‫لكن هذا 412000.
‫أعني ، بالطبع ، هناك مجموعات بيانات أكبر بكثير ، لكننا بدأنا في الارتفاع هناك.
‫حق؟
‫نحن في مئات الآلاف من العينات يتم إنشاء نموذج.
‫إذن ما سيفعله الشيء هذه المرة هو أن هدفنا كعالم بيانات ، كمهندس تعلم آلي
‫، هو القيام بأكبر عدد ممكن من التجارب في أسرع وقت ممكن.
‫إذا كنت تقوم بتدريب النماذج على جميع البيانات طوال الوقت ، فسيستغرق الأمر وقتًا طويلاً إلى حد ما.
‫لذلك سأقوم فقط بشرح الوقت الذي يستغرقه جهاز الكمبيوتر الشخصي الخاص بي لاستخدام نموذج انحدار
‫الغابة العشوائي الأساسي للعثور على جميع الأنماط في جميع الصفوف البالغ عددها 412000.
‫لذلك لا تقلق ، فلن تضطر إلى الجلوس هناك ومشاهدتها وهي تجري.
‫بمجرد أن نبدأ ، سأوقف الفيديو مؤقتًا ثم أعود وأريك المدة التي استغرقها.
‫طرق التفكير التي أريدك أن تبدأ في التفكير فيها هي عندما
‫تقوم بالتجارب ، ابدأ في التفكير في نفسك ، كيف يمكنني تقليل الوقت المستغرق بين تجاربي؟
‫السبب هو أنك لا تحاول دائمًا فعل الشيء الصحيح.
‫أنت تحاول اكتشاف الخطأ ، ما الذي لا يعمل.
‫هذا هو السبب المنطقي بين محاولة تسريع وقتك بين التجارب.
‫وبينما أكتب ذلك ، أثناء حديثي ، ما نفعله هنا هو أننا نقوم فقط بإنشاء نموذج عشوائي للغابات.
‫سنضع الحالة العشوائية تساوي 42 هناك.
‫الحالة العشوائية تساوي 42.
‫بهذه الطريقة ستكون نتائجنا قابلة للتكرار.
‫لذلك هذا كل ما نفعله.
‫لقد قمنا باستيراد فئة الانحدار العشوائي للغابات لأننا نعمل على حل مشكلة الانحدار.
‫نحن نضع الوظائف النهائية على سالب واحد لأن هذه مجموعة بيانات كبيرة إلى حد ما لما كنا نعمل
‫معه في الوقت الحالي.
‫لذلك أريد استخدام كل سبب جهاز الكمبيوتر الخاص بي وأريد الحالة العشوائية تساوي 42.
‫لذا فإن نتائجنا قابلة للتكرار وسأقوم بتلائم النموذج مع البيانات.
‫إذن هذا هو X لدينا وهذا هو Y الخاص بنا.
‫تذكر أننا نحاول توقع سعر البيع بناءً على جميع الأعمدة الأخرى باستثناء سعر البيع.
‫لذلك عندما أبدأ هذا.
‫سيستغرق هذا بضع دقائق ، لكنني سأوقف الفيديو مؤقتًا.
‫ولأننا حصلنا على وقت الوظيفة السحرية الصغير هنا ، يمكننا أن نرى الوقت الذي تستغرقه.
‫لذا استعد للوقت.
‫سافر في 3 إلى 1.
‫حسنًا ، لقد عدنا.
‫كان ذلك سريعًا جدًا.
‫يا.
‫لذا.
‫تم الانتهاء من نموذجنا.
‫ويذكر هنا أن زمن الجدار كان 6 دقائق و 58 ثانية.
‫لذلك استغرق الأمر حوالي 7 دقائق.
‫412700 صف كانت في الواقع جيدة جدًا ، صحيح.
‫فكر في مدى سرعة النظر إلى ذلك.
‫كم من الوقت ستستغرق لتصفح 412000 مثال مختلف؟
‫لم يكن عليك الانتظار لهذا الوقت لأنني سرعته.
‫ولكن إذا كنت ستقوم بتشغيل هذا على جهاز الكمبيوتر الخاص بك ، فقد يستغرق الأمر وقتًا أطول.
‫قد يستغرق الأمر وقتًا أقل اعتمادًا على نوع الكمبيوتر لديك.
‫أنا أقوم بتشغيل هذا على جهاز MacBook Pro مقاس 13 بوصة ، أعتقد أنه من عام 2016 أو شيء من هذا القبيل.
‫لست متأكدًا تمامًا من مقدار قوة الحوسبة التي يمتلكها منجم ، ولكنه جهاز كمبيوتر محمول ، لذلك ربما ليس
‫مثل سطح المكتب على أي حال.
‫لكن يمكنك أن تتخيل أن هذه الأعداد من الصفوف بدأت في الارتفاع بالفعل ، فقد يستغرق ذلك وقتًا
‫طويلاً.
‫إذا كان هدفنا كمهندسين للتعلم الآلي ، إذا كان هدفنا كعالم بيانات هو تقليل مقدار الوقت
‫بين التجارب ، فسيتعين علينا أن نكون أنيقين للغاية عندما نجرب نماذج مختلفة ونعمل على
‫بيانات مختلفة لأن الانتظار 7 دقائق في كل مرة ، حتى لو كان هذا الرقم أعلى لتشغيل الخلية
‫، فسيؤدي ذلك إلى إبطائنا قليلاً.
‫لذلك سنرى حيلة صغيرة قريبًا حول كيفية تحسين ذلك.
‫لكن لماذا لا نسجل النموذج ، لذا انظر كيف كان نموذجنا.
‫إذا تجاوزت 412000 صف ، فمن المؤكد أنها وجدت شيئًا ، بعض الأنماط هنا.
‫لذلك سنقوم بتسجيلها على نفس البيانات التي تم التدريب عليها.
‫لذلك سنقوم بنسخ هذا.
‫والآن تذكر خوارزمية الانحدار.
‫قيمة النتيجة الافتراضية هنا هي إرجاع معامل التحديد ، وهو r
‫تربيع.
‫الآن ، إذا كنت بحاجة إلى تجديد معلومات حول ما هو مربع R ، فيمكنك معرفة ما هو فعال في التحديد.
‫لكن بعبارة أخرى ، إنها درجة يمكن أن ترتفع إلى درجة واحدة.
‫إنها صفر إذا كان كل ما يفعله نموذجك هو توقع متوسط عمود سعر البيع ويمكن أن ينتقل إلى اللانهاية
‫السالبة إذا كان نموذجك سيئًا للغاية.
‫لذا فنحن نبحث عن قيمة قريبة من الواحد.
‫مرة أخرى ، قد يستغرق هذا بعض الوقت لأن النموذج يجب أن يحسب النتيجة
‫عبر 412000 صف.
‫بوهمه 0. 98.
‫رائع.
‫إذا كان الحد الأقصى هو 0. 987 ، أقرب إلى 0. 99.
‫لذلك إذا كان الحد الأقصى هو 1. 0 ، هل يعني ذلك أن غابتنا العشوائية أو المعتدي قد وجد
‫نمطًا مثاليًا تقريبًا للعثور على التنبؤ بسعر البيع استنادًا إلى أعمدة أخرى في إطار البيانات؟
‫ليس بهذه السرعة.
‫أريدك أن تفكر في الأمر قبل أن ندخل في الفيديو التالي حيث سنقوم بتغطيته.
‫لماذا هذا المقياس غير موثوق؟
‫الصحيح.
‫لذا إذا ألقينا نظرة هنا ، فقد قمنا بتركيب النموذج على هذه البيانات ثم قمنا بتقييمه على نفس البيانات.
‫لماذا لا يحتوي هذا المقياس على الكثير من الماء؟
‫فكر في الأمر.
‫سنتحدث عنها في الفيديو التالي.