‫Jadi hal yang indah sekarang adalah data kita tidak memiliki nilai yang hilang dan telah mengubah semuanya menjadi nilai numerik.
‫Kita harus bisa membangun model pembelajaran mesin, jadi mari kita lakukan itu.
‫Kami telah membuat instance satu arah kembali ke sini sebagai model.
‫Jalan kembali saat ini kami memulai bagian pemodelan jauh.
‫Kami telah membahas sedikit dasar di sini dan harus bangga menjadi model.
‫Luar biasa.
‫Kami pada dasarnya akan melakukan hal yang sama persis.
‫Jadi, mari kita buat model pembelajaran mesin.
‫Kita bisa menyalin ini, tapi kita hanya akan menulisnya lagi.
‫Kami akan meninggalkan sedikit komunikasi untuk diri kita sendiri.
‫Jadi sekarang semua data kita adalah numerik serta kerangka data kita tidak memiliki nilai yang hilang, kita harus
‫dapat membangun model pembelajaran mesin.
‫Luar biasa.
‫Jadi ingat apa tujuan kita, itu untuk menemukan pola dalam data untuk memprediksi harga jual.
‫Jadi itulah yang harus kita lakukan.
‫Mari kita lihat.
‫D. F. Tampa melihat data kami untuk terakhir kalinya sebelum kami memodelkannya.
‫Jadi kita perlu membuang kolom harga jual.
‫Sehingga kami dapat membangun model pembelajaran mesin yang mengambil semua kolom lain kecuali harga jual,
‫menemukan paten, dan kemudian mencoba memprediksi harga jual.
‫Jadi apa yang akan saya lakukan, saya akan mengatur sedikit keajaiban pengatur waktu.
‫Dan jika Anda belum pernah melihat ini sebelumnya, tanda persentase, itulah fungsi ajaib notebook
‫dupatta.
‫Anda dapat mencari sejumlah besar ini.
‫Tapi apa yang akan dilakukan pada dasarnya hanya menghitung berapa banyak waktu yang dibutuhkan sel khusus ini untuk berjalan.
‫Dan saya akan melakukannya di komputer saya, yang merupakan MacBook Pro.
‫Berapa banyak baris yang kita miliki?
‫Kami memiliki 400.000 atau sesuatu.
‫Rose, ini mungkin memakan waktu agak lama.
‫Dalam contoh sebelumnya, ketika kami bekerja dengan lebih sedikit data, model pembelajaran mesin kami cukup cepat.
‫Benar, karena hanya perlu memilah beberapa ratus baris.
‫Tapi ini empat ratus dua belas ribu.
‫Maksud saya, tentu saja, ada kumpulan data yang jauh lebih besar, tetapi kami mulai naik ke sana, kan.
‫Kami berada di ratusan ribu contoh model instantiate.
‫Jadi apa yang akan dilakukan kali ini adalah karena tujuan kami sebagai ilmuwan data, sebagai
‫insinyur pembelajaran mesin, adalah melakukan eksperimen sebanyak mungkin secepat mungkin.
‫Jika pelatihan Anda memodelkan semua data sepanjang waktu, itu akan memakan waktu yang cukup lama.
‫Jadi saya hanya akan menunjukkan berapa lama waktu yang dibutuhkan komputer pribadi saya untuk menggunakan model
‫regresi hutan acak dasar untuk menemukan semua pola di keempat ratus dua belas ribu baris.
‫Jadi jangan khawatir, Anda tidak perlu duduk di sana dan menontonnya berjalan begitu kami memulainya, semua jeda video lalu
‫kembali dan tunjukkan berapa lama waktu yang dibutuhkan.
‫Cara berpikir yang saya ingin Anda mulai pikirkan adalah ketika Anda
‫melakukan eksperimen, mulailah berpikir pada diri sendiri, bagaimana saya bisa mengurangi jumlah waktu yang dibutuhkan di antara eksperimen saya?
‫Alasannya adalah karena Anda tidak selalu berusaha melakukan hal yang benar.
‫Anda mencoba mencari tahu apa yang salah, apa yang tidak berhasil.
‫Jadi itulah alasan antara mencoba mempercepat waktu Anda antara eksperimen dan saat saya mengetiknya saat saya berbicara,
‫apa yang kami lakukan di sini adalah kami hanya membuat instance model ARENAVIRUS.
‫Kami akan menempatkan keadaan acak sama dengan empat puluh ke keadaan acak mereka sama dengan empat puluh dua.
‫Dengan begitu, hasil kami akan dapat direproduksi.
‫Jadi ini semua yang kita lakukan.
‫Kami telah mengimpor kelas regresif hutan acak karena kami sedang mengerjakan masalah regresi dengan menyetel pekerjaan
‫akhir menjadi sama dengan negatif, karena ini adalah kumpulan data yang cukup besar untuk apa yang telah kami
‫kerjakan saat ini.
‫Jadi saya ingin menggunakan semua penyebab di komputer saya dan saya ingin Sandigo 42 acak.
‫Jadi hasil kami dapat direproduksi dan saya akan menyesuaikan model dengan data.
‫Jadi ini X kita dan ini Y kita.
‫Ingat, kami mencoba memprediksi harga promo berdasarkan semua kolom lain kecuali harga promo.
‫Jadi ketika saya memulai ini.
‫Ini akan memakan waktu beberapa menit, tetapi saya akan menjeda videonya, dan karena kita memiliki sedikit waktu fungsi ajaib
‫di sini, kita dapat melihat berapa lama waktu yang dibutuhkan.
‫Jadi bersiaplah untuk perjalanan waktu dalam tiga banding satu.
‫Baiklah, kami kembali.
‫Itu cukup cepat, jadi.
‫Model kami selesai.
‫Dan tertulis di sini di dinding, waktu adalah enam menit dan 58 detik.
‫Jadi butuh sekitar tujuh menit untuk melewati empat ratus dua belas ribu tujuh ratus baris sebenarnya cukup
‫bagus.
‫Benar.
‫Pikirkan tentang seberapa cepat Anda bisa melihat itu.
‫Berapa lama waktu yang Anda butuhkan untuk melewatinya?
‫Empat ratus dua belas ribu contoh berbeda.
‫Anda tidak perlu menunggu waktu itu karena saya menghabiskannya.
‫Tetapi jika Anda menjalankan ini di komputer Anda, mungkin perlu waktu lebih lama.
‫Ini mungkin memakan waktu lebih sedikit, tergantung pada jenis komputer yang Anda miliki untuk menjalankan ini pada MacBook Pro 13
‫inci.
‫Saya pikir dari sekitar 2016 atau sesuatu seperti itu, saya bahkan tidak yakin berapa banyak daya
‫komputasi yang saya miliki, tetapi ini adalah laptop, jadi mungkin tidak sebanyak desktop.
‫Tetapi Anda dapat membayangkan ketika jumlah baris ini mulai benar-benar naik, ini bisa mulai memakan waktu
‫lama.
‫Jika tujuan kita sebagai insinyur pembelajaran mesin, jika tujuan kita sebagai ilmuwan data adalah untuk mengurangi
‫jumlah waktu di antara eksperimen, kita harus cukup cerdik saat mencoba model yang berbeda, saat kita mengerjakan
‫data yang berbeda, karena menunggu tujuh menit setiap kali, bahkan jika jumlah ini
‫lebih tinggi untuk sebuah sel berjalan, itu akan memperlambat kita sedikit.
‫Jadi kita akan segera melihat sedikit trik tentang bagaimana kita dapat meningkatkan ini.
‫Tapi mengapa kita tidak menilai modelnya?
‫Jadi lihat bagaimana model kami melakukannya.
‫Jika sudah melewati empat ratus dua belas ribu baris, pasti ditemukan sesuatu, beberapa pola di sini.
‫Jadi kita akan menilainya pada data yang sama persis dengan yang dilatihnya.
‫Jadi kita akan menyalin ini dan sekarang ingat untuk algoritma regresi.
‫Nilai skor default di sini akan dikembalikan koefisien determinasinya, yaitu
‫R-kuadrat.
‫Sekarang, jika Anda membutuhkan penyegaran tentang apa itu R-kuadrat, Anda bisa pergi.
‫Apa tekad yang begitu efisien?
‫Tapi dengan kata lain, itu adalah skor yang bisa naik menjadi satu.
‫Ini nol jika semua yang dilakukan model Anda adalah memprediksi rata-rata kolom harga jual dan itu bisa menjadi
‫negatif tak terhingga jika model Anda benar-benar buruk.
‫Jadi kami mencari nilai yang mendekati satu.
‫Jadi, sekali lagi, ini mungkin memakan waktu agak lama karena model harus menghitung skor bagaimana hal itu
‫terjadi di empat ratus dua belas ribu baris.
‫Bom titik sembilan delapan, wah, kalau maksimal empat koma sembilan delapan tujuh, jadi mendekati nol koma sembilan
‫sembilan.
‫Jadi jika maksimumnya adalah satu titik nol, apakah itu berarti regresi hutan acak kita hampir menemukan pola yang
‫sempurna?
‫Temuannya, memprediksi harga jual berdasarkan kolom lain dalam bingkai data.
‫Tidak begitu cepat.
‫Saya ingin Anda memikirkannya sebelum kita masuk ke video berikutnya di mana kita akan membahasnya, mengapa metrik
‫ini tidak dapat diandalkan?
‫Benar.
‫Jadi jika kita lihat di sini, kita memasang model pada data ini dan kemudian kita mengevaluasinya pada data yang
‫sama.
‫Mengapa metrik ini tidak menampung banyak air?
‫Pikirkan tentang hal itu.
‫Kita bahas di video selanjutnya.