‫Das Schöne ist, dass unsere Daten jetzt keine fehlenden Werte mehr haben und alle in numerische Werte umgewandelt wurden.
‫Wir sollten in der Lage sein, ein Modell für maschinelles Lernen zu erstellen, also lassen Sie uns das tun.
‫Wir haben einen Weg zurück hier als Modell instanziiert.
‫Vor langer Zeit haben wir den Modellierungsabschnitt weit begonnen.
‫Wir haben hier ein gutes Stück Boden zurückgelegt und können stolz darauf sein, zu modeln.
‫Wunderbar.
‫Wir werden im Grunde genau dasselbe tun.
‫Lassen Sie uns also ein Modell für maschinelles Lernen erstellen.
‫Wir könnten das kopieren, aber wir werden es einfach noch einmal aufschreiben.
‫Ein bisschen Kommunikation überlassen wir uns.
‫Da nun alle unsere Daten numerisch sind und unser Datenrahmen keine fehlenden Werte aufweist, sollten wir in der Lage sein, ein
‫Modell für maschinelles Lernen zu erstellen.
‫Wunderbar.
‫Denken Sie also daran, was unser Ziel ist, Muster in den Daten zu finden, um den Verkaufspreis vorherzusagen.
‫Das müssen wir also tun.
‫Werfen wir einen Blick.
‫D. F. Tampa hat sich unsere Daten ein letztes Mal angesehen, bevor wir sie modellieren.
‫Daher müssen wir die Spalte mit dem Verkaufspreis löschen.
‫Damit wir ein Modell für maschinelles Lernen erstellen können, das alle anderen Spalten außer dem Verkaufspreis berücksichtigt,
‫die Patente findet und dann versucht, den Verkaufspreis vorherzusagen.
‫Also, was ich tun werde, ich werde ein wenig Timer-Magie einrichten.
‫Und wenn Sie das noch nicht gesehen haben, das Prozentzeichen, das ist eine magische Funktion von
‫Dupatta-Notebooks.
‫Sie können nach einer ganzen Reihe von diesen suchen.
‫Aber was dies tun wird, ist im Grunde nur zu berechnen, wie lange diese bestimmte Zelle für die Ausführung benötigt.
‫Und ich werde es auf meinem Computer tun, einem MacBook Pro.
‫Wie viele Reihen haben wir?
‫Wir haben 400000 oder so.
‫Rose, das kann eine Weile dauern.
‫In früheren Beispielen, als wir mit weniger Daten gearbeitet haben, waren unsere Modelle für maschinelles Lernen ziemlich schnell.
‫Richtig, weil es nur ein paar hundert Zeilen durchsuchen muss.
‫Aber das sind vierhundertzwölftausend.
‫Ich meine, natürlich gibt es viel größere Datensätze, aber wir fangen an, dort aufzusteigen, richtig.
‫Wir befinden uns in Hunderttausenden von Beispielen, die das Modell instanziieren.
‫Dieses Mal wird es also darum gehen, weil es unser Ziel als Data Scientist, als Machine Learning
‫Engineer ist, so viele Experimente wie möglich so schnell wie möglich durchzuführen.
‫Wenn Ihr Training die ganze Zeit auf allen Daten modelliert, wird es ziemlich lange dauern.
‫Ich werde also nur demonstrieren, wie lange es dauert, bis mein PC ein
‫grundlegendes Random-Forest-Regressionsmodell verwendet, um alle Muster in allen vierhundertzwölftausend Zeilen zu finden.
‫Machen Sie sich also keine Sorgen, Sie müssen nicht da sitzen und zusehen, wie es läuft, sobald wir es starten, alle das Video anhalten und
‫dann zurückkommen und Ihnen zeigen, wie lange es gedauert hat.
‫Die Denkweise, über die Sie nachdenken möchten, ist, wenn Sie
‫Experimente durchführen, denken Sie an sich selbst, wie kann ich die Zeit zwischen meinen Experimenten reduzieren?
‫Der Grund dafür ist, dass Sie nicht immer versuchen, das Richtige zu tun.
‫Sie versuchen herauszufinden, was nicht stimmt, was nicht funktioniert.
‫Das ist also der Grund zwischen dem Versuch, die Zeit zwischen den Experimenten zu verkürzen, und während ich das
‫tippe, während ich spreche, was wir hier tun, ist, dass wir nur das ARENAVIRUS-Modell instanziieren.
‫Wir setzen den Zufallszustand gleich vierzig auf ihren Zufallszustand gleich zweiundvierzig.
‫Auf diese Weise wären unsere Ergebnisse reproduzierbar.
‫Das ist alles, was wir tun.
‫Wir haben die regressive Klasse "Random Forest" importiert, weil wir an einem Regressionsproblem arbeiten, bei
‫dem Endjobs auf negativ eins gesetzt werden, da dies ein ziemlich großer Datensatz für das ist, womit
‫wir jetzt arbeiten.
‫Ich möchte also alle Ursachen auf meinem Computer verwenden und möchte zufällig Sandigo 42.
‫Unsere Ergebnisse sind also reproduzierbar und ich werde das Modell an die Daten anpassen.
‫Das ist also unser X und das ist unser Y.
‫Denken Sie daran, dass wir versuchen, den Verkaufspreis basierend auf allen anderen Spalten mit Ausnahme des Verkaufspreises vorherzusagen.
‫Also, wenn ich das loslege.
‫Dies dauert ein paar Minuten, aber ich werde das Video pausieren, und da wir hier die kleine
‫Zauberfunktionszeit haben, können wir sehen, wie lange es dauert.
‫Machen Sie sich also bereit für eine Zeitreise in drei zu eins.
‫Alles klar, wir sind zurück.
‫Das ging ziemlich schnell.
‫Unser Modell ist fertig.
‫Und hier an der Wand steht, die Zeit war sechs Minuten und 58 Sekunden.
‫Es dauerte also ungefähr sieben Minuten, um vierhundertzwölftausendsiebenhundert Zeilen zu durchlaufen, was eigentlich ziemlich gut
‫ist.
‫Rechts.
‫Überlegen Sie, wie schnell Sie sich das ansehen könnten.
‫Wie lange würden Sie brauchen, um durchzukommen?
‫Vierhundertzwölftausend verschiedene Beispiele.
‫Du musstest nicht auf diese Zeit warten, weil ich sie aufgebraucht habe.
‫Wenn Sie dies jedoch auf Ihrem Computer ausführen, kann es länger dauern.
‫Es kann weniger Zeit in Anspruch nehmen, abhängig von der Art des Computers, den Sie auf einem 13-Zoll-MacBook Pro
‫verwenden.
‫Ich glaube von ungefähr 2016 oder so ähnlich, ich bin mir nicht einmal sicher, wie viel Rechenleistung meiner hat,
‫aber es ist ein Laptop, also vielleicht sowieso nicht so viel wie der Desktop.
‫Aber Sie können sich vorstellen, dass dies lange dauern kann, wenn diese Anzahl von Reihen wirklich hoch
‫wird.
‫Wenn unser Ziel als Machine-Learning-Ingenieure, wenn unser Ziel als Data Scientist darin besteht, die Zeit zwischen
‫den Experimenten zu verkürzen, müssen wir ziemlich geschickt vorgehen, wenn wir verschiedene Modelle ausprobieren, wenn wir an verschiedenen
‫Daten arbeiten, denn jedes Mal sieben Minuten zu warten, selbst wenn diese Zahl
‫höher wäre, damit eine Zelle funktioniert, wird uns das ein wenig verlangsamen.
‫Wir werden also bald einen kleinen Trick sehen, wie wir das verbessern können.
‫Aber warum bewerten wir das Modell nicht?
‫Sehen Sie sich an, wie unser Modell abgeschnitten hat.
‫Wenn es über vierhundertzwölftausend Zeilen gegangen ist, hat es sicherlich etwas gefunden, einige Muster hier drin.
‫Wir werden es also mit genau den gleichen Daten bewerten, mit denen es trainiert wurde.
‫Also kopieren wir dies und erinnern uns jetzt an den Regressionsalgorithmus.
‫Als Standard-Score-Wert wird hier das Bestimmtheitsmaß zurückgegeben, das das R-Quadrat
‫ist.
‫Wenn Sie jetzt eine Auffrischung von R-squared benötigen, können Sie loslegen.
‫Was ist so effizient der Bestimmung?
‫Aber mit anderen Worten, es ist eine Punktzahl, die bis zu eins gehen kann.
‫Es ist null, wenn Ihr Modell nur den Mittelwert der Verkaufspreisspalte vorhersagt, und es kann ins Negative
‫gehen, wenn Ihr Modell absolut schrecklich ist.
‫Wir suchen also nach einem Wert, der nahe bei eins liegt.
‫Dies kann also wiederum eine Weile dauern, da das Modell die Bewertung seiner
‫Leistung in vierhundertzwölftausend Zeilen berechnen muss.
‫Bombe Punkt neun acht, wow, wenn das Maximum vier Komma neun acht sieben ist, also näher an null Komma neun
‫neun.
‫Wenn das Maximum also eins Komma null ist, bedeutet das, dass unser Random Forest-Regress fast ein perfektes Muster gefunden
‫hat?
‫Das Ergebnis, das den Verkaufspreis basierend auf anderen Spalten im Datenrahmen vorhersagt.
‫Nicht so schnell.
‫Ich möchte, dass Sie darüber nachdenken, bevor wir zum nächsten Video kommen, in dem wir darauf eingehen werden, warum
‫diese Metrik nicht zuverlässig ist?
‫Rechts.
‫Wenn wir also hier nachsehen, haben wir das Modell an diese Daten angepasst und es dann mit den gleichen Daten
‫ausgewertet.
‫Warum hält diese Metrik nicht viel Wasser?
‫Denken Sie darüber nach.
‫Wir werden im nächsten Video darüber sprechen.