‫Portanto, o que é bonito agora é que nossos dados não têm valores ausentes e foram transformados em valores numéricos.
‫Devemos ser capazes de construir um modelo de aprendizado de máquina, então vamos fazer isso.
‫Instanciamos um caminho de volta aqui como modelo.
‫Bem antes disso, começamos a seção de modelagem agora.
‫Nós cobrimos um bom terreno aqui e devemos estar orgulhosos de modelar.
‫Maravilhoso.
‫Faremos basicamente exatamente a mesma coisa.
‫Então, vamos construir um modelo de aprendizado de máquina.
‫Poderíamos copiar isso, mas vamos escrever de novo.
‫Vamos deixar um pouco de comunicação para nós mesmos.
‫Portanto, agora que todos os nossos dados são numéricos, assim como nosso quadro de dados não tem valores ausentes, devemos ser capazes de
‫construir um modelo de aprendizado de máquina.
‫Maravilhoso.
‫Portanto, lembre-se de que nosso objetivo é encontrar padrões nos dados para prever o preço de venda.
‫Então é isso que teremos que fazer.
‫Vamos dar uma olhada.
‫D. F. Tampa deu uma última olhada em nossos dados antes de modelá-los.
‫Portanto, precisamos descartar a coluna de preço de venda.
‫Para que possamos construir um modelo de aprendizado de máquina que leve em consideração todas as outras colunas, exceto o preço
‫de venda, encontre as patentes e tente prever o preço de venda.
‫Então, o que vou fazer, vou configurar uma pequena mágica do temporizador.
‫E se você não viu isso antes, o sinal de porcentagem, é uma função mágica de
‫caderno dupatta.
‫Você pode pesquisar um monte deles.
‫Mas o que isso fará é basicamente calcular quanto tempo essa célula em particular leva para funcionar.
‫E vou fazer isso no meu computador, que é um MacBook Pro.
‫Quantas linhas nós temos?
‫Temos 400.000 ou algo assim.
‫Rose, isso pode demorar um pouco.
‫Nos exemplos anteriores, quando trabalhamos com menos dados, nossos modelos de aprendizado de máquina foram muito rápidos.
‫Certo, porque ele só precisa classificar algumas centenas de linhas.
‫Mas isso é quatrocentos e doze mil.
‫Quero dizer, é claro que existem conjuntos de dados muito maiores, mas estamos começando a chegar lá, certo.
‫Estamos na casa das centenas de milhares de modelos de instância de amostras.
‫Então, o que desta vez vai fazer é porque nosso objetivo, como cientista de dados, como engenheiro de
‫aprendizado de máquina, é fazer o máximo de experimentos o mais rápido possível.
‫Se o seu treinamento modelar em todos os dados o tempo todo, isso levará muito tempo.
‫Portanto, vou apenas demonstrar quanto tempo leva para meu computador pessoal usar um modelo de regressão de floresta aleatório
‫de linha de base para encontrar todos os padrões em todas as quatrocentas e doze mil linhas.
‫Portanto, não se preocupe, você não terá que sentar e assistir rodando assim que começarmos, todos pausarem o vídeo
‫e depois voltarem e mostrarem quanto tempo demorou.
‫Quero que você comece a pensar quando estiver fazendo
‫experimentos, comece a pensar consigo mesmo: como posso reduzir o tempo que leva entre meus experimentos?
‫A razão é porque você nem sempre está tentando fazer a coisa certa.
‫Você está tentando descobrir o que há de errado e o que não funciona.
‫Portanto, essa é a razão entre tentar acelerar o seu tempo entre os experimentos e enquanto digito
‫enquanto falo, o que estamos fazendo aqui é apenas instanciar o modelo ARENAVIRUS.
‫Vamos colocar o estado aleatório igual a quarenta e o estado aleatório igual a quarenta e dois.
‫Dessa forma, nossos resultados seriam reproduzíveis.
‫Então, isso é tudo o que estamos fazendo.
‫Importamos a classe regressiva de floresta aleatória porque estamos trabalhando em um problema de regressão com a
‫definição de empregos finais iguais a um negativo, porque este é um conjunto de dados bastante grande para o que
‫estamos trabalhando até agora.
‫Então, eu quero usar toda a causa no meu computador e quero Sandigo 42 aleatório.
‫Portanto, nossos resultados são reproduzíveis e vou ajustar o modelo aos dados.
‫Portanto, este é o nosso X e este é o nosso Y.
‫Lembre-se de que estamos tentando prever o preço de venda com base em todas as outras colunas, exceto o preço de venda.
‫Então, quando eu começar.
‫Isso levará alguns minutos, mas vou pausar o vídeo e, como temos o pequeno tempo de
‫função mágica aqui, podemos ver quanto tempo leva.
‫Portanto, prepare-se para a viagem no tempo em três para um.
‫Tudo bem, estamos de volta.
‫Isso foi muito rápido, então.
‫Nosso modelo está pronto.
‫E diz aqui na parede, o tempo foi de seis minutos e 58 segundos.
‫Assim, demorou cerca de sete minutos para percorrer quatrocentas e doze mil e setecentas linhas, na verdade, é muito
‫bom.
‫Direito.
‫Pense em quão rápido você poderia olhar para isso.
‫Quanto tempo você levaria para passar?
‫Quatrocentos e doze mil exemplos diferentes.
‫Você não teve que esperar por esse tempo porque eu o gastei.
‫Mas se você executasse isso em seu computador, pode demorar mais.
‫Pode levar menos tempo, dependendo do tipo de computador que você possui em um MacBook Pro de 13
‫polegadas.
‫Acho que por volta de 2016 ou algo assim, nem tenho certeza de quanto poder de computação o meu
‫tem, mas é um laptop, então talvez não tanto quanto o desktop, de qualquer maneira.
‫Mas você pode imaginar que, à medida que esse número de linhas começou a ficar realmente alto, isso pode começar a
‫demorar muito.
‫Se nosso objetivo como engenheiros de aprendizado de máquina, se nosso objetivo como cientista de dados é
‫reduzir a quantidade de tempo entre os experimentos, teremos que ser muito espertos ao experimentar diferentes modelos, ao trabalhar
‫com dados diferentes, porque esperar sete minutos a cada vez, mesmo que esse número
‫fosse maior para um celular funcionar, isso vai nos atrasar um pouco.
‫Então veremos um pequeno truque em breve de como podemos melhorar isso.
‫Mas por que não pontuamos o modelo?
‫Então veja como nosso modelo se saiu.
‫Se passou de quatrocentos e doze mil linhas, certamente encontrou algo, alguns padrões aqui.
‫Então, vamos pontuá-lo exatamente com os mesmos dados em que foi treinado.
‫Então, vamos copiar isso e agora lembrar do algoritmo de regressão.
‫O valor de pontuação padrão aqui retornará o coeficiente de determinação, que é o R
‫ao quadrado.
‫Agora, se você precisa de uma atualização sobre o que é R-quadrado, pode ir.
‫O que é tão eficiente de determinação?
‫Mas, em outras palavras, é uma pontuação que pode chegar a um.
‫É zero se tudo o que o seu modelo faz é prever a média da coluna do preço de venda e pode ir
‫para o infinito negativo se o seu modelo for absolutamente terrível.
‫Portanto, estamos procurando um valor próximo a um.
‫Portanto, novamente, isso pode demorar um pouco, porque o modelo precisa calcular a pontuação de seu
‫desempenho em quatrocentas e doze mil linhas.
‫Bomba ponto nove oito, uau, se o máximo for quatro vírgula nove oito sete, então mais perto de zero vírgula nove
‫nove.
‫Portanto, se o máximo for um vírgula zero, isso significa que nossa regressão de floresta aleatória quase encontrou um padrão
‫perfeito?
‫A descoberta, prevendo o preço de venda com base em outras colunas no quadro de dados.
‫Não tão rápido.
‫Quero que você pense antes de passarmos para o próximo vídeo, onde vamos abordá-lo, por que essa
‫métrica não é confiável?
‫Direito.
‫Portanto, se dermos uma olhada aqui, ajustamos o modelo nesses dados e o avaliamos nos mesmos
‫dados.
‫Por que essa métrica não retém muita água?
‫Pense sobre isso.
‫Falaremos sobre isso no próximo vídeo.