‫Het mooie is nu dat onze gegevens geen ontbrekende waarden meer hebben en alles in numerieke waarden hebben omgezet.
‫We zouden een machine learning-model moeten kunnen bouwen, dus laten we dat doen.
‫We hebben een terugweg hier als model geïnstantieerd.
‫Lang geleden, toen dit begon, begonnen we ver met de modelleringssectie.
‫We hebben hier aardig wat terrein afgelegd en zouden trots moeten zijn op het modelleren.
‫Prachtig.
‫We gaan eigenlijk precies hetzelfde doen.
‫Laten we dus een machine learning-model bouwen.
‫We zouden dit kunnen kopiëren, maar we gaan het gewoon opnieuw uitschrijven.
‫We laten een beetje communicatie aan onszelf over.
‫Dus nu al onze gegevens numeriek zijn en ons dataframe geen ontbrekende waarden heeft, zouden we een
‫machine learning-model moeten kunnen bouwen.
‫Prachtig.
‫Dus onthoud wat ons doel is, het vinden van patronen in de gegevens om de verkoopprijs te voorspellen.
‫Daar zullen we het dus mee moeten doen.
‫Laten we eens kijken.
‫D. F. Tampa heeft nog een laatste keer naar onze gegevens gekeken voordat we ze modelleren.
‫Dus we moeten de verkoopprijskolom laten vallen.
‫Zodat we een machine learning-model kunnen bouwen dat alle andere kolommen bevat, behalve de verkoopprijs, de
‫patenten vindt en vervolgens de verkoopprijs probeert te voorspellen.
‫Dus wat ik ga doen, ik ga een beetje timer-magie opzetten.
‫En als je dit nog niet eerder hebt gezien, het procentteken, dat is een magische functie van
‫een dupatta-notebook.
‫Je kunt er een hele reeks van opzoeken.
‫Maar wat dit gaat doen, is in feite berekenen hoeveel tijd deze specifieke cel nodig heeft om te werken.
‫En ik ga het doen op mijn computer, een MacBook Pro.
‫Hoeveel rijen hebben we?
‫We hebben 400000 of zoiets.
‫Rose, dit kan even duren.
‫In eerdere voorbeelden, toen we met minder gegevens werkten, waren onze machine learning-modellen behoorlijk snel.
‫Juist, want het hoeft maar een paar honderd rijen te doorzoeken.
‫Maar dit is vierhonderdtwaalfduizend.
‫Ik bedoel, er zijn natuurlijk veel grotere datasets, maar we beginnen daar te geraken, toch.
‫We zitten in het honderdduizenden voorbeeldenmodel.
‫Dus wat dit keer gaat doen, is omdat het ons doel is als datawetenschapper, als machine
‫learning engineer, om zoveel mogelijk experimenten zo snel mogelijk te doen.
‫Als je de hele tijd op alle gegevens traint, gaat het vrij lang duren.
‫Dus ik ga gewoon laten zien hoe lang het duurt voordat mijn pc een
‫baseline random forest-regressiemodel gebruikt om alle patronen in alle vierhonderdtwaalfduizend rijen te vinden.
‫Dus maak je geen zorgen, je hoeft niet te gaan zitten kijken hoe het loopt zodra we het hebben gestart, pauzeer de video en kom dan
‫terug om je te laten zien hoe lang het duurde.
‫De manieren van denken waarover ik wil dat je gaat nadenken,
‫is wanneer je experimenten doet, bij jezelf begint te denken, hoe kan ik de hoeveelheid tijd tussen mijn experimenten verminderen?
‫De reden hiervoor is dat je niet altijd probeert het juiste te doen.
‫Je probeert erachter te komen wat er mis is, wat niet werkt.
‫Dus dat is de grondgedachte tussen proberen je tijd tussen experimenten te versnellen en terwijl ik dat typ
‫terwijl ik praat, wat we hier doen, is dat we gewoon het ARENAVIRUS-model instantiëren.
‫We gaan willekeurige staat gelijk aan veertig zetten naar hun willekeurige staat is gelijk aan tweeënveertig.
‫Op die manier zouden onze resultaten reproduceerbaar zijn.
‫Dit is dus alles wat we doen.
‫We hebben de regressieve klasse random forest geïmporteerd omdat we aan een regressieprobleem werken door eindtaken
‫gelijk te stellen aan negatief, omdat dit een vrij grote dataset is voor waar we tot nu toe
‫mee hebben gewerkt.
‫Dus ik wil alle oorzaak op mijn computer gebruiken en ik wil willekeurige Sandigo 42.
‫Dus onze resultaten zijn reproduceerbaar en ik ga het model aanpassen aan de gegevens.
‫Dus dit is onze X en dit is onze Y.
‫Houd er rekening mee dat we de verkoopprijs proberen te voorspellen op basis van alle andere kolommen, behalve de verkoopprijs.
‫Dus als ik dit aftrap.
‫Dit duurt een paar minuten, maar ik ga de video pauzeren, en omdat we hier de kleine magische
‫functie hebben, kunnen we zien hoe lang het duurt.
‫Dus bereid je voor op tijdreizen in drie tegen één.
‫Oké, we zijn terug.
‫Dat was best snel, dus.
‫Ons model is klaar.
‫En er staat hier bij de muur, de tijd was zes minuten en 58 seconden.
‫Dus het duurde ongeveer zeven minuten om door vierhonderd twaalfduizend zevenhonderd rijen te gaan, is eigenlijk best
‫goed.
‫Rechts.
‫Bedenk hoe snel je daar naar zou kunnen kijken.
‫Hoe lang zou je erover doen?
‫Vierhonderdtwaalfduizend verschillende voorbeelden.
‫Je hoefde niet op die tijd te wachten, want ik heb het opgebruikt.
‫Maar als u dit op uw computer zou uitvoeren, kan het langer duren.
‫Het kan minder tijd kosten, afhankelijk van het soort computer dat je hebt om dit op een 13 inch MacBook Pro te
‫draaien.
‫Ik denk van ongeveer 2016 of iets dergelijks, ik weet niet eens precies hoeveel rekenkracht de mijne heeft,
‫maar het is een laptop, dus misschien toch niet zoveel als de desktop.
‫Maar je kunt je voorstellen dat als dit aantal rijen echt hoog begon te worden, dit lang zou kunnen
‫duren.
‫Als ons doel als machine learning-ingenieurs, als ons doel als datawetenschapper is om de hoeveelheid tijd tussen
‫experimenten te verminderen, zullen we behoorlijk handig moeten zijn wanneer we verschillende modellen uitproberen, wanneer we aan verschillende
‫gegevens werken, omdat elke keer zeven minuten wachten, zelfs als dit aantal hoger
‫was om een cel te laten lopen, dat zal ons behoorlijk vertragen.
‫Dus we zullen binnenkort een klein trucje zien hoe we dit kunnen verbeteren.
‫Maar waarom scoren we het model niet?
‫Dus kijk hoe ons model het deed.
‫Als het over vierhonderdtwaalfduizend rijen is gegaan, heeft het hier zeker iets gevonden, enkele patronen.
‫Dus we gaan het scoren op precies dezelfde gegevens waarop het is getraind.
‫Dus we kopiëren dit en onthouden het nu voor het regressie-algoritme.
‫De standaardscorewaarde hier wordt de determinatiecoëfficiënt geretourneerd, wat het R-kwadraat
‫is.
‫Als je een opfriscursus nodig hebt over wat R-kwadraat is, kun je gaan.
‫Wat is er zo efficiënt aan vastberadenheid?
‫Maar met andere woorden, het is een score die kan oplopen tot één.
‫Het is nul als je model alleen het gemiddelde van de kolom met verkoopprijs voorspelt en het kan tot
‫oneindig gaan als je model absoluut verschrikkelijk is.
‫We zoeken dus een waarde die dicht bij één ligt.
‫Dus nogmaals, dit kan even duren omdat het model de score moet berekenen van
‫hoe het deed over vierhonderdtwaalfduizend rijen.
‫Bompunt negen acht, wauw, als het maximum vier komma negen acht zeven is, dus dichter bij nul punt negen
‫negen.
‫Dus als het maximum één komma nul is, betekent dat dan dat onze willekeurige bosregressie bijna een perfect patroon heeft
‫gevonden?
‫De bevinding, het voorspellen van de verkoopprijs op basis van andere kolommen in het dataframe.
‫Niet zo snel.
‫Ik wil dat je erover nadenkt, voordat we naar de volgende video gaan waarin we het gaan bespreken, waarom
‫is deze statistiek niet betrouwbaar?
‫Rechts.
‫Dus als we hier kijken, hebben we het model op deze gegevens gepast en vervolgens op dezelfde gegevens
‫geëvalueerd.
‫Waarom houdt deze statistiek niet veel water vast?
‫Denk er eens over na.
‫We zullen het hebben over in de volgende video.