‫Entonces, lo hermoso es ahora que a nuestros datos no les faltan valores y se han convertido todos en valores numéricos.
‫Deberíamos poder construir un modelo de aprendizaje automático, así que hagámoslo.
‫Hemos creado una instancia de una forma de regreso aquí como modelo.
‫Hace mucho tiempo que empezamos la sección de modelado.
‫Hemos cubierto bastante terreno aquí y deberíamos estar orgullosos de modelar.
‫Maravilloso.
‫Básicamente haremos exactamente lo mismo.
‫Así que construyamos un modelo de aprendizaje automático.
‫Podríamos copiar esto, pero lo vamos a escribir de nuevo.
‫Nos dejaremos un poco de comunicación.
‫Entonces, ahora que todos nuestros datos son numéricos y nuestro marco de datos no tiene valores faltantes, deberíamos poder
‫construir un modelo de aprendizaje automático.
‫Maravilloso.
‫Entonces, recuerde cuál es nuestro objetivo, es encontrar patrones en los datos para predecir el precio de venta.
‫Entonces eso es lo que tendremos que hacer.
‫Echemos un vistazo.
‫D. F. Tampa echó un último vistazo a nuestros datos antes de modelarlos.
‫Por tanto, debemos eliminar la columna del precio de oferta.
‫De modo que podamos construir un modelo de aprendizaje automático que incluya todas las demás columnas excepto el precio de
‫venta, encuentre las patentes y luego intente predecir el precio de venta.
‫Entonces, lo que voy a hacer, voy a configurar un poco de magia de temporizador.
‫Y si no ha visto esto antes, el signo de porcentaje, es una función mágica del
‫cuaderno dupatta.
‫Puede buscar un montón de estos.
‫Pero lo que esto va a hacer es básicamente calcular cuánto tiempo tarda en ejecutarse esta celda en particular.
‫Y lo voy a hacer en mi computadora, que es una MacBook Pro.
‫¿Cuántas filas tenemos?
‫Tenemos 400000 o algo así.
‫Rose, esto puede tardar un poco.
‫En ejemplos anteriores, cuando trabajamos con menos datos, nuestros modelos de aprendizaje automático han sido bastante rápidos.
‫Correcto, porque solo hay que clasificar un par de cientos de filas.
‫Pero esto es cuatrocientos doce mil.
‫Quiero decir, por supuesto, hay conjuntos de datos mucho más grandes, pero estamos empezando a llegar allí, ¿no?
‫Estamos en los cientos de miles de modelos de instanciación de muestras.
‫Entonces, lo que vamos a hacer esta vez es porque nuestro objetivo como científico de datos, como
‫ingeniero de aprendizaje automático, es hacer tantos experimentos lo más rápido posible.
‫Si su entrenamiento modela todos los datos todo el tiempo, llevará bastante tiempo.
‫Así que solo voy a demostrar cuánto tiempo le toma a mi computadora personal usar un modelo de regresión
‫de bosque aleatorio de línea de base para encontrar todos los patrones en las cuatrocientas doce mil filas.
‫Así que no te preocupes, no tendrás que sentarte ahí y verlo correr una vez que lo iniciemos, pausar el video
‫y luego regresar y mostrarte cuánto tiempo tomó.
‫La forma de pensar en la que quiero que empieces a pensar es
‫cuando estás haciendo experimentos, empieza a pensar para ti mismo, ¿cómo puedo reducir la cantidad de tiempo que pasa entre mis experimentos?
‫La razón es que no siempre intentas hacer lo correcto.
‫Estás tratando de averiguar qué está mal, qué no funciona.
‫Así que esa es la razón fundamental entre tratar de acelerar el tiempo entre experimentos y mientras escribo
‫eso mientras hablo, lo que estamos haciendo aquí es simplemente instanciar el modelo ARENAVIRUS.
‫Vamos a poner un estado aleatorio igual a cuarenta a su estado aleatorio igual a cuarenta y dos.
‫De esa forma, nuestros resultados serían reproducibles.
‫Entonces esto es todo lo que estamos haciendo.
‫Hemos importado la clase regresiva de bosque aleatorio porque estamos trabajando en un problema de regresión con el establecimiento
‫de trabajos finales en uno igual a negativo, porque este es un conjunto de datos bastante grande para lo que hemos
‫estado trabajando por ahora.
‫Así que quiero usar todas las causas en mi computadora y quiero un Sandigo 42 aleatorio.
‫Entonces, nuestros resultados son reproducibles y voy a ajustar el modelo a los datos.
‫Entonces esta es nuestra X y esta es nuestra Y.
‫Recuerde, estamos tratando de predecir el precio de oferta en función de todas las demás columnas, excepto el precio de oferta.
‫Así que cuando empiece con esto.
‫Esto tomará unos minutos, pero voy a pausar el video, y como tenemos el pequeño tiempo
‫de función mágica aquí, podemos ver cuánto tiempo toma.
‫Así que prepárate para viajar en el tiempo en tres a uno.
‫Está bien, estamos de regreso.
‫Eso fue bastante rápido, entonces.
‫Nuestro modelo está terminado.
‫Y dice aquí en la pared, el tiempo fue de seis minutos y 58 segundos.
‫Por lo tanto, tardó unos siete minutos en recorrer cuatrocientas doce mil setecientas filas, lo que es bastante
‫bueno.
‫Derecha.
‫Piense en lo rápido que podría ver eso.
‫¿Cuánto tiempo te tomaría atravesarlo?
‫Cuatrocientos doce mil ejemplos diferentes.
‫No tenías que esperar ese tiempo porque lo gasté.
‫Pero si tuviera que ejecutar esto en su computadora, puede llevar más tiempo.
‫Puede llevar menos tiempo, dependiendo del tipo de computadora que tenga para ejecutar esto en una MacBook Pro de 13
‫pulgadas.
‫Creo que a partir de 2016 o algo así, ni siquiera estoy seguro de cuánta potencia informática tiene la mía, pero es una
‫computadora portátil, por lo que tal vez no tanto como la computadora de escritorio de todos modos.
‫Pero puede imaginarse que este número de filas comenzó a aumentar realmente, esto podría comenzar a tomar mucho
‫tiempo.
‫Si nuestro objetivo como ingenieros de aprendizaje automático, si nuestro objetivo como científico de datos es reducir
‫la cantidad de tiempo entre experimentos, tendremos que ser bastante ingeniosos cuando probemos diferentes modelos, cuando trabajemos con
‫diferentes datos, porque esperar siete minutos cada vez, incluso si este número fuera
‫más alto para que funcione una celda, eso nos ralentizará un poco.
‫Así que pronto veremos un pequeño truco de cómo podemos mejorar esto.
‫Pero, ¿por qué no puntuamos el modelo?
‫Así que mira cómo le fue a nuestro modelo.
‫Si ha superado las cuatrocientas doce mil filas, seguramente ha encontrado algo, algunos patrones aquí.
‫Así que lo puntuaremos con los mismos datos exactos con los que se entrenó.
‫Así que copiaremos esto y ahora recordaremos el algoritmo de regresión.
‫El valor de puntuación predeterminado aquí se devolverá como el coeficiente de determinación, que es
‫el R-cuadrado.
‫Ahora, si necesita un repaso sobre lo que es R-cuadrado, puede ir.
‫¿Qué es tan eficiente de determinación?
‫Pero en otras palabras, es una puntuación que puede subir a uno.
‫Es cero si todo lo que hace su modelo es predecir la media de la columna del precio de venta y puede
‫ir al infinito negativo si su modelo es absolutamente terrible.
‫De modo que buscamos un valor cercano a uno.
‫Entonces, nuevamente, esto puede llevar un poco de tiempo porque el modelo tiene que calcular la puntuación de
‫cómo le fue en cuatrocientas doce mil filas.
‫Bomba punto nueve ocho, guau, si el máximo es cuatro punto nueve ocho siete, entonces más cerca de cero punto nueve
‫nueve.
‫Entonces, si el máximo es un punto cero, ¿significa eso que nuestra regresión forestal aleatoria casi ha encontrado un patrón
‫perfecto?
‫El hallazgo, que predice el precio de venta en función de otras columnas del marco de datos.
‫No tan rapido.
‫Quiero que piensen antes de pasar al siguiente video donde lo cubriremos, ¿por qué esta
‫métrica no es confiable?
‫Derecha.
‫Entonces, si echamos un vistazo aquí, ajustamos el modelo a estos datos y luego lo evaluamos con los mismos
‫datos.
‫¿Por qué esta métrica no retiene mucha agua?
‫Piense en ello.
‫Hablaremos en el siguiente video.