‫สิ่งที่สวยงามคือตอนนี้ข้อมูลของเราไม่มีค่าที่ขาดหายไปและได้เปลี่ยนทั้งหมดเป็นค่าตัวเลข
‫เราควรจะสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงได้
‫มาทำกัน
‫เราได้ยกตัวอย่างวิธีสำรองที่นี่เป็นแบบอย่าง ย้อนกลับไปเมื่อเราเริ่มส่วนการสร้างแบบจำลองไปไกลแล้ว
‫เราได้ครอบคลุมพื้นที่บางส่วนที่นี่
‫มันควรจะภูมิใจ
‫การสร้างแบบจำลอง
‫มหัศจรรย์.
‫โดยพื้นฐานแล้วเราจะทำสิ่งเดียวกัน
‫มาสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงกันเถอะ
‫เราสามารถคัดลอกสิ่งนี้ได้ แต่เราจะลองใช้งานอีกครั้ง
‫เราจะทิ้งการสื่อสารไว้บ้าง
‫ตอนนี้ข้อมูลทั้งหมดของเราเป็นตัวเลข และ data frame ของเราไม่มีค่าที่ขาดหายไป เราควรจะสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้
‫มหัศจรรย์.
‫ดังนั้นจงจำไว้ว่าเป้าหมายของเราคืออะไร
‫เป็นการหารูปแบบในข้อมูลเพื่อทำนายราคาขาย
‫นั่นคือสิ่งที่เราจะต้องทำ
‫มาดู df temp dot head กัน
‫ดูข้อมูลของเราครั้งสุดท้ายก่อนที่เราจะสร้างแบบจำลอง
‫ดังนั้นเราจึงต้องลดคอลัมน์ราคาขาย
‫เพื่อให้เราสามารถสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่รับคอลัมน์อื่นๆ ทั้งหมด ยกเว้นการขาย
‫ราคาหารูปแบบแล้วพยายามทำนายราคาขาย
‫สิ่งที่ฉันจะทำ ฉันจะตั้งค่าตัวจับเวลาเล็กน้อย
‫และถ้าคุณไม่เคยเห็นสิ่งนี้มาก่อน เปอร์เซ็นต์ของสัญญาณนั่นคือฟังก์ชันมายากลของ Jupyter
‫Notebook
‫คุณสามารถค้นหาสิ่งเหล่านี้ได้ทั้งหมด
‫แต่สิ่งที่จะทำคือโดยพื้นฐานแล้วก็แค่คำนวณว่าเซลล์นี้ใช้เวลาเท่าใดในการทำงาน
‫และฉันกำลังจะทำบนคอมพิวเตอร์ของฉัน ซึ่งเป็น MacBook Pro
‫เรามีกี่แถว?
‫เรามี 400,000 หรืออะไรสักอย่าง
‫แถว
‫อาจใช้เวลาสักครู่
‫ในตัวอย่างก่อนหน้านี้ เมื่อเราทำงานกับข้อมูลน้อยลง โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องของเราค่อนข้างรวดเร็วใช่ไหม
‫เพราะต้องเรียงแถวสองสามร้อยแถวเท่านั้น
‫แต่นี่คือ 412,000
‫ฉันหมายถึง มีชุดข้อมูลที่ใหญ่กว่ามาก แต่เราเริ่มที่จะไปถึงที่นั่นแล้ว
‫ใช่ไหม
‫เราอยู่ในตัวอย่างตัวอย่างหลายแสนตัวอย่าง
‫ดังนั้นสิ่งที่จะทำในครั้งนี้ก็คือ เพราะเป้าหมายของเราในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ในฐานะวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง
‫คือการทำการทดลองให้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้
‫หากคุณกำลังฝึกโมเดลเกี่ยวกับข้อมูลทั้งหมดตลอดเวลา จะใช้เวลานานพอสมควร
‫ผมจะสาธิตให้เห็นว่าคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลใช้เวลานานเท่าใด ในการใช้แบบจำลองการถดถอยฟอเรสต์แบบสุ่มพื้นฐาน
‫เพื่อค้นหารูปแบบทั้งหมดในแถวทั้งหมด 412,000 แถว
‫ไม่ต้องกังวลไป คุณจะไม่ต้องนั่งดูมันวิ่ง
‫เมื่อเราเริ่มแล้ว ฉันจะหยุดวิดีโอชั่วคราวแล้วกลับมาแสดงให้คุณเห็นว่าใช้เวลานานเท่าใด
‫วิธีคิดที่ฉันต้องการให้คุณเริ่มคิดคือ เมื่อคุณทำการทดลอง
‫เริ่มคิดกับตัวเอง ฉันจะลดระยะเวลาที่ใช้ระหว่างการทดลองของฉันได้อย่างไร
‫เหตุผลก็คือคุณไม่ได้พยายามทำสิ่งที่ถูกต้องเสมอไป
‫คุณกำลังพยายามหาว่ามีอะไรผิดปกติ อะไรไม่ได้ผล
‫นั่นคือเหตุผลระหว่างการพยายามเร่งเวลาระหว่างการทดสอบ
‫และในขณะที่ฉันพิมพ์นั้น ขณะที่ฉันพูด สิ่งที่เรากำลังทำอยู่นี้คือเรากำลังสร้างโมเดลป่าแบบสุ่มขึ้นมา
‫เราจะใส่สถานะสุ่มเท่ากับ 42 ตรงนี้
‫สถานะสุ่มเท่ากับ 42
‫ด้วยวิธีนี้ผลลัพธ์ของเราจะทำซ้ำได้
‫นั่นคือทั้งหมดที่เรากำลังทำอยู่
‫เราได้นำเข้าคลาสถดถอยแบบสุ่มของฟอเรสต์เพราะเรากำลังแก้ปัญหาการถดถอย
‫เรากำลังตั้งค่างานขั้นสุดท้ายให้เท่ากับงานเชิงลบ เนื่องจากนี่เป็นชุดข้อมูลที่ค่อนข้างใหญ่สำหรับสิ่งที่เราได้ทำงานด้วยในตอนนี้
‫ฉันต้องการใช้สาเหตุทั้งหมดของคอมพิวเตอร์ของฉัน และฉันต้องการให้สถานะสุ่มเท่ากับ 42
‫ดังนั้นผลลัพธ์ของเราสามารถทำซ้ำได้ และฉันจะปรับโมเดลให้เข้ากับข้อมูล
‫นี่ก็คือ X ของเรา และนี่คือ Y ของเรา
‫โปรดจำไว้ว่า เรากำลังพยายามคาดการณ์ราคาลดจากคอลัมน์อื่นๆ ทั้งหมดของเรา ยกเว้นราคาลด
‫ดังนั้นเมื่อฉันเริ่มสิ่งนี้
‫จะใช้เวลาสักครู่ แต่ฉันจะหยุดวิดีโอชั่วคราว
‫และเนื่องจากเรามีเวลาฟังก์ชันเวทมนต์น้อยที่นี่ เราจึงเห็นได้ว่าต้องใช้เวลานานแค่ไหน
‫ดังนั้นเตรียมตัวให้พร้อม
‫เดินทางใน 3 ต่อ 1
‫เอาล่ะ เรากลับมาแล้ว
‫นั่นค่อนข้างเร็ว
‫เฮ้.
‫ดังนั้น.
‫โมเดลของเราเสร็จแล้ว
‫และมันบอกว่าเวลากำแพงคือ 6 นาที 58 วินาที
‫จึงใช้เวลาประมาณ 7 นาทีจึงจะผ่านไป
‫412,700 แถวนั้นดีจริงๆ ใช่ไหม
‫ลองคิดดูว่าคุณจะดูได้เร็วแค่ไหน
‫คุณต้องใช้เวลานานแค่ไหนในการดูตัวอย่างที่แตกต่างกัน 412,000 ตัวอย่าง?
‫คุณไม่ต้องรอเวลานั้นเพราะฉันเร่งให้เร็วขึ้น
‫แต่ถ้าคุณต้องใช้งานบนคอมพิวเตอร์ของคุณ อาจใช้เวลานานกว่านั้น
‫อาจใช้เวลาน้อยลงขึ้นอยู่กับประเภทของคอมพิวเตอร์ที่คุณมี
‫ฉันใช้งานกับ MacBook Pro ขนาด 13 นิ้ว ประมาณปี 2016 หรืออะไรประมาณนั้น
‫ฉันไม่แน่ใจด้วยซ้ำว่าพลังการประมวลผลของฉันมีมากแค่ไหน แต่มันเป็นแล็ปท็อป ดังนั้นอาจจะไม่มากเท่ากับเดสก์ท็อป
‫แต่คุณสามารถจินตนาการได้ว่าจำนวนแถวเหล่านี้เริ่มสูงขึ้นมาก อาจเริ่มใช้เวลานาน
‫ถ้าเป้าหมายของเราในฐานะวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิง หากเป้าหมายของเราในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการลดระยะเวลาระหว่างการทดลอง
‫เราจะต้องค่อนข้างฉลาดเมื่อเราลองใช้โมเดลต่างๆ และเราทำงานกับข้อมูลที่แตกต่างกันเพราะรอ
‫7 นาที ทุกครั้ง แม้ว่าจำนวนนี้จะสูงกว่าสำหรับเซลล์ที่จะทำงาน ก็จะทำให้เราช้าลงเล็กน้อย
‫ดังนั้นเราจะเห็นเคล็ดลับเล็กน้อยในเร็วๆ นี้ว่าเราจะปรับปรุงสิ่งนี้ได้อย่างไร
‫แต่ทำไมเราไม่ให้คะแนนแบบจำลองนั้นดู ดูว่าแบบจำลองของเราทำได้อย่างไร
‫ถ้ามันหายไปมากกว่า 412,000 แถว แน่นอนว่ามันพบอะไรบางอย่าง มีรูปแบบอยู่ในนี้
‫เราจะให้คะแนนกับข้อมูลเดียวกันกับที่ฝึก
‫เราจะคัดลอกสิ่งนี้
‫และตอนนี้จำอัลกอริทึมการถดถอย
‫ค่าคะแนนเริ่มต้นที่นี่จะส่งกลับค่าสัมประสิทธิ์การกำหนด ซึ่งก็คือค่า
‫r กำลังสอง
‫ทีนี้ ถ้าคุณต้องการทบทวนว่า R กำลังสอง คืออะไร คุณสามารถไปที่ค่าสัมประสิทธิ์ของความมุ่งมั่น
‫แต่อีกนัยหนึ่ง มันคือคะแนนที่สามารถขึ้นไปได้หนึ่งคะแนน
‫เป็นศูนย์หากแบบจำลองทั้งหมดของคุณทำนายค่าเฉลี่ยของคอลัมน์ราคาขาย และสามารถไปที่ค่าอนันต์เชิงลบได้หากแบบจำลองของคุณแย่มาก
‫ดังนั้นเราจึงมองหาค่าที่ใกล้เคียงกับค่าหนึ่ง
‫อีกครั้ง อาจใช้เวลาสักครู่เพราะโมเดลต้องคำนวณคะแนนของวิธีการทำใน
‫412,000 แถว
‫โบเม 0 98.
‫ว้าว.
‫ถ้าสูงสุดคือ 0 987 เข้าใกล้ 0 มาก 99.
‫ดังนั้นถ้าสูงสุดคือ 1 0 หมายความว่าป่าสุ่มหรือผู้รุกรานของเราเกือบจะพบรูปแบบที่สมบูรณ์แบบสำหรับการค้นหาการทำนายราคาขายตามคอลัมน์อื่นในกรอบข้อมูลหรือไม่
‫ไม่เร็วนัก
‫ฉันต้องการให้คุณคิดก่อนที่เราจะเข้าสู่วิดีโอหน้าที่เราจะพูดถึงมัน
‫เหตุใดเมตริกนี้จึงไม่น่าเชื่อถือ
‫ถูกต้อง.
‫ดังนั้นถ้าเราดูตรงนี้ เราใส่โมเดลกับข้อมูลนี้ แล้วเราก็ประเมินมันในข้อมูลเดียวกัน
‫เหตุใดเมตริกนี้จึงไม่เก็บน้ำไว้มาก
‫คิดเกี่ยวกับมัน
‫เราจะพูดถึงมันในวิดีโอหน้า