‫Donc, la belle chose est maintenant que nos données n'ont plus de valeurs manquantes et sont toutes transformées en valeurs numériques.
‫Nous devrions être capables de créer un modèle d'apprentissage automatique, alors faisons-le.
‫Nous avons instancié une façon de remonter ici en tant que modèle.
‫Il y a longtemps, nous avons commencé la section de modélisation très loin.
‫Nous avons parcouru pas mal de terrain ici et devrions être fiers de la modélisation.
‫Merveilleux.
‫Nous allons faire exactement la même chose.
‫Créons donc un modèle d'apprentissage automatique.
‫Nous pourrions copier ceci, mais nous allons simplement l'écrire à nouveau.
‫Nous allons nous laisser un peu de communication.
‫Alors maintenant que toutes nos données sont numériques et que notre bloc de données n'a pas de valeurs manquantes, nous devrions être en
‫mesure de créer un modèle d'apprentissage automatique.
‫Merveilleux.
‫Alors rappelez-vous quel est notre objectif, c'est de trouver des modèles dans les données pour prédire le prix de vente.
‫C'est donc ce que nous devrons faire.
‫Regardons.
‫RÉ. F. Tampa a examiné une dernière fois nos données avant de les modéliser.
‫Nous devons donc supprimer la colonne des prix de vente.
‫Ainsi, nous pouvons créer un modèle d'apprentissage automatique qui prend en compte toutes les autres colonnes à l'exception du prix de vente,
‫trouve les brevets et essaie ensuite de prédire le prix de vente.
‫Alors ce que je vais faire, je vais mettre en place une petite magie de minuterie.
‫Et si vous n'avez jamais vu cela auparavant, le signe de pourcentage de pourcentage, c'est une fonction magique de
‫bloc-notes dupatta.
‫Vous pouvez en rechercher tout un tas.
‫Mais ce que cela va faire, c'est simplement calculer combien de temps cette cellule particulière prend pour s'exécuter.
‫Et je vais le faire sur mon ordinateur, qui est un MacBook Pro.
‫Combien de rangées avons-nous ?
‫Nous avons 400 000 ou quelque chose.
‫Rose, cela peut prendre un peu de temps.
‫Dans les exemples précédents, lorsque nous avons travaillé avec moins de données, nos modèles d'apprentissage automatique ont été assez
‫rapides.
‫Exact, car il suffit de trier quelques centaines de lignes.
‫Mais cela fait quatre cent douze mille.
‫Je veux dire, bien sûr, il y a des ensembles de données beaucoup plus gros, mais nous commençons à monter là-haut, n'est-ce pas.
‫Nous sommes dans les centaines de milliers d'échantillons instancient le modèle.
‫Donc, ce que cette fois-ci va faire, c'est parce que notre objectif en tant que scientifique des données, en
‫tant qu'ingénieur en apprentissage automatique, est de faire autant d'expériences le plus rapidement possible.
‫Si votre entraînement modélise sur toutes les données tout le temps, cela va prendre assez de temps.
‫Je vais donc simplement montrer combien de temps il faut à mon ordinateur personnel pour utiliser un modèle de
‫régression de forêt aléatoire de base pour trouver tous les modèles dans les quatre cent douze mille lignes.
‫Alors ne vous inquiétez pas, vous n'aurez pas à vous asseoir là et à le regarder fonctionner une fois que nous l'aurons lancé, mettez tous la vidéo en pause,
‫puis revenez et vous montrez combien de temps cela a pris.
‫Les façons de penser auxquelles je veux que vous commenciez à penser sont
‫lorsque vous faites des expériences, commencez à penser par vous-même, comment puis-je réduire le temps qu'il faut entre mes expériences ?
‫La raison en est que vous n'essayez pas toujours de faire la bonne chose.
‫Vous essayez de comprendre ce qui ne va pas, ce qui ne fonctionne pas.
‫C'est donc la logique entre essayer d'accélérer votre temps entre les expériences et pendant que je tape cela pendant
‫que je parle, ce que nous faisons ici, c'est que nous instancions simplement le modèle ARENAVIRUS.
‫Nous allons mettre un état aléatoire égal à quarante à leur état aléatoire égal à quarante-deux.
‫De cette façon, nos résultats seraient reproductibles.
‫C'est donc tout ce que nous faisons.
‫Nous avons importé la classe régressive de forêt aléatoire parce que nous travaillons sur un problème de régression en
‫définissant les tâches finales sur une valeur négative, car il s'agit d'un ensemble de données assez volumineux pour ce avec quoi
‫nous travaillons pour l'instant.
‫Je veux donc utiliser toute la cause sur mon ordinateur et je veux aléatoire Sandigo 42.
‫Nos résultats sont donc reproductibles et je vais adapter le modèle aux données.
‫C'est donc notre X et c'est notre Y.
‫N'oubliez pas que nous essayons de prédire le prix de vente en fonction de toutes les autres colonnes, à l'exception du prix de vente.
‫Alors quand je lance ça.
‫Cela prendra quelques minutes, mais je vais mettre la vidéo en pause, et parce que nous avons le peu de temps de
‫fonction magique ici, nous pouvons voir combien de temps cela prend.
‫Alors préparez-vous à voyager dans le temps en trois contre un.
‫Très bien, nous sommes de retour.
‫C'était assez rapide, donc.
‫Notre modèle est terminé.
‫Et il est dit ici au mur, le temps était de six minutes et 58 secondes.
‫Il a donc fallu environ sept minutes pour parcourir quatre cent douze mille sept cents lignes, c'est en fait assez
‫bon.
‫À droite.
‫Pensez à la rapidité avec laquelle vous pourriez regarder cela.
‫Combien de temps vous faudrait-il pour passer?
‫Quatre cent douze mille exemples différents.
‫Vous n'avez pas eu à attendre ce temps parce que je l'ai dépensé.
‫Mais si vous deviez l'exécuter sur votre ordinateur, cela pourrait prendre plus de temps.
‫Cela peut prendre moins de temps, selon le type d'ordinateur dont vous disposez pour l'exécuter sur un MacBook Pro 13
‫pouces.
‫Je pense qu'à partir de 2016 ou quelque chose comme ça, je ne suis même pas sûr de la puissance de calcul
‫du mien, mais c'est un ordinateur portable, donc peut-être pas autant que le bureau de toute façon.
‫Mais vous pouvez imaginer que ces nombres de lignes ont commencé à vraiment augmenter, cela pourrait commencer à prendre
‫du temps.
‫Si notre objectif en tant qu'ingénieurs en apprentissage automatique, si notre objectif en tant que scientifique des données
‫est de réduire le temps entre les expériences, nous devrons être assez astucieux lorsque nous essayons différents modèles, lorsque nous
‫travaillons sur différentes données, car attendre sept minutes à chaque fois, même si ce nombre
‫était plus élevé pour qu'une cellule fonctionne, cela va nous ralentir un peu.
‫Nous verrons donc bientôt une petite astuce pour améliorer cela.
‫Mais pourquoi ne notons-nous pas le modèle ?
‫Alors voyez comment notre modèle a fait.
‫S'il a dépassé quatre cent douze mille rangées, il a sûrement trouvé quelque chose, des modèles ici.
‫Nous allons donc le noter sur exactement les mêmes données sur lesquelles il a été formé.
‫Nous allons donc copier cela et maintenant nous en souvenir pour l'algorithme de régression.
‫La valeur de score par défaut ici va être renvoyée le coefficient de détermination, qui est
‫le R-carré.
‫Maintenant, si vous avez besoin d'un rappel sur ce qu'est R-squared, vous pouvez y aller.
‫Qu'y a-t-il de si efficace dans la détermination ?
‫Mais en d'autres termes, c'est un score qui peut aller jusqu'à un.
‫C'est zéro si tout ce que votre modèle fait est de prédire la moyenne de la colonne du prix de vente et il
‫peut aller jusqu'à l'infini négatif si votre modèle est absolument terrible.
‫Nous recherchons donc une valeur proche de un.
‫Donc, encore une fois, cela peut prendre un peu de temps car le modèle doit calculer le score de
‫ses performances sur quatre cent douze mille lignes.
‫Bombe virgule neuf huit, wow, si le maximum est de quatre virgule neuf huit sept, donc plus proche de zéro virgule neuf
‫neuf.
‫Donc, si le maximum est de un point zéro, cela signifie-t-il que notre régression de forêt aléatoire a presque trouvé un modèle parfait
‫?
‫Le résultat, prédisant le prix de vente en fonction d'autres colonnes dans le bloc de données.
‫Pas si vite.
‫Je veux que vous réfléchissiez avant d'entrer dans la prochaine vidéo où nous allons le couvrir, pourquoi cette
‫métrique n'est-elle pas fiable ?
‫À droite.
‫Donc, si nous regardons ici, nous avons ajusté le modèle sur ces données, puis nous l'avons évalué sur les mêmes
‫données.
‫Pourquoi cette métrique ne tient-elle pas beaucoup d'eau ?
‫Pensez-y.
‫Nous en parlerons dans la prochaine vidéo.