‫Quindi la cosa bella è che ora i nostri dati non hanno valori mancanti e si sono trasformati tutti in valori numerici.
‫Dovremmo essere in grado di costruire un modello di apprendimento automatico, quindi facciamolo.
‫Abbiamo istanziato un modo per tornare qui come modello.
‫Molto tempo fa, quando abbiamo iniziato la sezione di modellazione.
‫Abbiamo coperto un bel po' di terreno qui e dovremmo essere orgogliosi di fare la modella.
‫Meraviglioso.
‫Faremo praticamente la stessa identica cosa.
‫Quindi costruiamo un modello di apprendimento automatico.
‫Potremmo copiarlo, ma lo scriveremo di nuovo.
‫Lasceremo un po' di comunicazione a noi stessi.
‫Quindi, ora che tutti i nostri dati sono numerici e il nostro frame di dati non ha valori mancanti, dovremmo essere in grado
‫di costruire un modello di apprendimento automatico.
‫Meraviglioso.
‫Quindi ricorda qual è il nostro obiettivo, è trovare modelli nei dati per prevedere il prezzo di vendita.
‫Quindi è quello che dovremo fare.
‫Diamo un'occhiata.
‫D. F. Tampa ha dato un'ultima occhiata ai nostri dati prima di modellarli.
‫Quindi dobbiamo eliminare la colonna del prezzo di vendita.
‫In modo da poter costruire un modello di apprendimento automatico che tenga conto di tutte le altre colonne eccetto il prezzo di
‫vendita, trovi i brevetti e quindi tenti di prevedere il prezzo di vendita.
‫Quindi quello che farò, imposterò un piccolo timer magico.
‫E se non l'hai mai visto prima, il segno di percentuale, è una funzione magica del
‫taccuino dupatta.
‫Puoi cercare un sacco di questi.
‫Ma ciò che farà è fondamentalmente solo calcolare quanto tempo impiega questa particolare cella per funzionare.
‫E lo farò sul mio computer, che è un MacBook Pro.
‫Quante righe abbiamo?
‫Abbiamo 400000 o qualcosa del genere.
‫Rose, potrebbe volerci un po' di tempo.
‫Negli esempi precedenti, quando abbiamo lavorato con meno dati, i nostri modelli di apprendimento automatico sono stati piuttosto rapidi.
‫Giusto, perché deve ordinare solo un paio di centinaia di righe.
‫Ma questi sono quattrocentododicimila.
‫Voglio dire, ovviamente, ci sono set di dati molto più grandi, ma stiamo iniziando ad arrivarci, giusto.
‫Siamo in centinaia di migliaia di campioni istanziano il modello.
‫Quindi ciò che questa volta farà è perché il nostro obiettivo come data scientist, come ingegnere dell'apprendimento
‫automatico, è fare il maggior numero di esperimenti il più velocemente possibile.
‫Se i tuoi modelli di addestramento su tutti i dati in ogni momento, ci vorrà un tempo abbastanza lungo.
‫Quindi dimostrerò quanto tempo impiega il mio personal computer a utilizzare un modello di regressione casuale
‫della foresta di base per trovare tutti i modelli in tutte le quattrocentododicimila righe.
‫Quindi non preoccuparti, non dovrai sederti lì e guardarlo correre una volta iniziato, mettere in pausa il video e poi tornare
‫indietro e mostrarti quanto tempo ci è voluto.
‫Il modo di pensare a cui voglio che inizi a pensare è quando
‫fai esperimenti, inizia a pensare a te stesso, come posso ridurre la quantità di tempo che intercorre tra i miei esperimenti?
‫Il motivo è che non stai sempre cercando di fare la cosa giusta.
‫Stai cercando di capire cosa c'è che non va, cosa non funziona.
‫Quindi questa è la logica tra il tentativo di accelerare il tempo tra gli esperimenti e mentre lo
‫scrivo mentre parlo, quello che stiamo facendo qui è solo istanziare il modello ARENAVIRUS.
‫Metteremo lo stato casuale uguale a quaranta al loro stato casuale uguale a quarantadue.
‫In questo modo i nostri risultati sarebbero riproducibili.
‫Quindi questo è tutto ciò che stiamo facendo.
‫Abbiamo importato la classe regressiva della foresta casuale perché stiamo lavorando su un problema di regressione con
‫l'impostazione dei lavori finali su uno negativo, perché questo è un set di dati abbastanza grande per ciò con cui
‫abbiamo lavorato per ora.
‫Quindi voglio usare tutta la causa sul mio computer e voglio Sandigo 42 casuale.
‫Quindi i nostri risultati sono riproducibili e adatterò il modello ai dati.
‫Quindi questa è la nostra X e questa è la nostra Y.
‫Ricorda, stiamo cercando di prevedere il prezzo di vendita in base a tutte le altre colonne ad eccezione del prezzo di vendita.
‫Quindi quando inizio questo.
‫Ci vorranno alcuni minuti, ma metterò in pausa il video e, poiché qui abbiamo la piccola
‫funzione magica, possiamo vedere quanto tempo ci vuole.
‫Quindi preparati a viaggiare nel tempo in tre a uno.
‫Va bene, siamo tornati.
‫È stato abbastanza veloce, quindi.
‫Il nostro modello è finito.
‫E qui al muro c'è scritto che il tempo era di sei minuti e 58 secondi.
‫Quindi ci sono voluti circa sette minuti per passare attraverso quattrocentododicimilasettecento righe è in realtà abbastanza
‫buono.
‫Destra.
‫Pensa a quanto velocemente potresti guardarlo.
‫Quanto tempo impiegheresti a passare?
‫Quattrocentododicimila esempi diversi.
‫Non dovevi aspettare quel tempo perché l'ho speso.
‫Ma se dovessi eseguirlo sul tuo computer, potrebbe richiedere più tempo.
‫Potrebbe volerci meno tempo, a seconda del tipo di computer che hai per eseguirlo su un MacBook Pro da 13
‫pollici.
‫Penso che dal 2016 o qualcosa del genere, non sono nemmeno esattamente sicuro di quanta potenza di calcolo abbia
‫il mio, ma è un laptop, quindi forse non tanto quanto il desktop comunque.
‫Ma puoi immaginare che questo numero di righe abbia iniziato a salire davvero in alto, questo potrebbe iniziare a richiedere
‫molto tempo.
‫Se il nostro obiettivo come ingegneri dell'apprendimento automatico, se il nostro obiettivo come data scientist è ridurre
‫la quantità di tempo tra gli esperimenti, dovremo essere piuttosto abili quando proviamo modelli diversi, quando lavoriamo su
‫dati diversi, perché aspettare sette minuti ogni volta, anche se questo numero fosse
‫più alto per far funzionare una cella, ci rallenterà un bel po'.
‫Quindi vedremo presto un piccolo trucco su come possiamo migliorare questo.
‫Ma perché non segniamo il modello?
‫Quindi guarda come ha fatto il nostro modello.
‫Se ha superato le quattrocentododicimila righe, sicuramente ha trovato qualcosa, degli schemi qui dentro.
‫Quindi lo valuteremo proprio sugli stessi dati su cui è stato addestrato.
‫Quindi lo copieremo e ora ricorderemo l'algoritmo di regressione.
‫Il valore del punteggio predefinito qui verrà restituito il coefficiente di determinazione, che è l'R
‫al quadrato.
‫Ora, se hai bisogno di un aggiornamento su cos'è R-squared, puoi andare.
‫Cosa c'è di così efficiente nella determinazione?
‫Ma in altre parole, è un punteggio che può arrivare fino a uno.
‫È zero se tutto ciò che fa il tuo modello è prevedere la media della colonna del prezzo di vendita e può
‫andare all'infinito negativo se il tuo modello è assolutamente terribile.
‫Quindi stiamo cercando un valore che sia vicino a uno.
‫Quindi, di nuovo, potrebbe volerci un po' di tempo perché il modello deve calcolare il punteggio
‫di come ha fatto su quattrocentododicimila righe.
‫Bomba virgola nove otto, wow, se il massimo è quattro virgola nove otto sette, quindi più vicino allo zero virgola nove
‫nove.
‫Quindi, se il massimo è uno virgola zero, significa che la nostra regressione casuale della foresta ha quasi trovato uno schema
‫perfetto?
‫Il risultato, prevedendo il prezzo di vendita in base ad altre colonne nel frame di dati.
‫Non così in fretta.
‫Voglio che ci pensi prima di entrare nel prossimo video in cui lo tratteremo, perché questa
‫metrica non è affidabile?
‫Destra.
‫Quindi, se diamo un'occhiata qui, abbiamo adattato il modello a questi dati e poi l'abbiamo valutato sugli stessi
‫dati.
‫Perché questa metrica non regge molta acqua?
‫Pensaci.
‫Ne parleremo nel prossimo video.