‫Vì vậy, điều tuyệt vời là bây giờ dữ liệu của chúng tôi không có giá trị nào bị thiếu và đã chuyển tất cả thành giá trị số.
‫Chúng ta sẽ có thể xây dựng một mô hình học máy.
‫Vì vậy, chúng ta hãy làm điều đó.
‫Chúng tôi đã khởi tạo một cách sao lưu ở đây dưới dạng mô hình, ngược lại khi điều này chúng tôi bắt đầu phần mô hình hóa
‫ở xa.
‫Chúng tôi đã đề cập một chút cơ sở ở đây.
‫Nó nên được tự hào.
‫Mô hình hóa.
‫Tuyệt vời.
‫Về cơ bản chúng ta sẽ làm điều tương tự.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xây dựng một mô hình học máy.
‫Chúng tôi có thể sao chép điều này, nhưng chúng tôi sẽ xử lý nó một lần nữa.
‫Chúng tôi sẽ để lại một chút thông tin liên lạc cho chính mình.
‫Vì vậy, bây giờ tất cả dữ liệu của chúng tôi là số, cũng như khung dữ liệu của chúng tôi không có giá trị nào bị thiếu, chúng tôi
‫sẽ có thể xây dựng một mô hình học máy.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, hãy nhớ mục tiêu của chúng ta là gì.
‫Đó là tìm các mẫu trong dữ liệu để dự đoán giá bán.
‫Vì vậy, đó là những gì chúng tôi sẽ phải làm.
‫Hãy có một cái nhìn đầu chấm tạm thời df.
‫Xem lại lần cuối dữ liệu của chúng tôi trước khi chúng tôi lập mô hình.
‫Vì vậy, chúng ta cần bỏ cột giá bán.
‫Để chúng tôi có thể xây dựng một mô hình học máy lấy tất cả các cột khác ngoại trừ cột để bán.
‫Giá tìm các mẫu và sau đó cố gắng dự đoán giá bán.
‫Vì vậy, những gì tôi sẽ làm, tôi sẽ thiết lập một phép thuật hẹn giờ nhỏ.
‫Và nếu bạn chưa từng thấy điều này trước đây, thì phần trăm ký hiệu đó là một chức năng kỳ diệu của Máy
‫tính xách tay Jupyter.
‫Bạn có thể tìm kiếm toàn bộ những thứ này.
‫Nhưng những gì điều này sẽ làm về cơ bản chỉ là tính toán xem ô cụ thể này cần bao nhiêu thời gian để chạy.
‫Và tôi sẽ làm điều đó trên máy tính của mình, đó là MacBook Pro.
‫Chúng ta có bao nhiêu hàng?
‫Chúng tôi có 400.000 hoặc một cái gì đó.
‫Hàng.
‫Điều này có thể mất một chút thời gian.
‫Trong các ví dụ trước, khi chúng ta làm việc với ít dữ liệu hơn, các mô hình học máy của chúng ta khá nhanh,
‫phải không?
‫Bởi vì nó chỉ phải sắp xếp qua vài trăm hàng.
‫Nhưng đây là 412.000.
‫Ý tôi là, tất nhiên, có những tập dữ liệu lớn hơn nhiều, nhưng chúng tôi đang bắt đầu đi lên.
‫Đúng?
‫Chúng tôi đang ở trong hàng trăm nghìn mô hình khởi tạo mẫu.
‫Vì vậy, những gì lần này sẽ làm là vì mục tiêu của chúng tôi với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu, với
‫tư cách là một kỹ sư học máy, là thực hiện càng nhiều thí nghiệm càng nhanh càng tốt.
‫Nếu bạn luôn đào tạo các mô hình trên tất cả dữ liệu, thì sẽ mất một thời gian khá dài.
‫Vì vậy, tôi sẽ chứng minh máy tính cá nhân của tôi mất bao lâu để sử dụng
‫mô hình hồi quy rừng ngẫu nhiên đường cơ sở để tìm tất cả các mẫu trong tất cả 412.000 hàng.
‫Vì vậy, đừng lo lắng, bạn sẽ không phải ngồi đó và nhìn nó chạy đâu.
‫Khi chúng tôi bắt đầu, tôi sẽ tạm dừng video, sau đó quay lại và cho bạn biết thời lượng của video.
‫Cách suy nghĩ mà tôi muốn bạn bắt đầu nghĩ đến là khi bạn
‫đang thực hiện các thí nghiệm, hãy bắt đầu tự suy nghĩ, Làm cách nào để giảm lượng thời gian giữa các lần thử nghiệm?
‫Lý do là vì bạn không phải lúc nào cũng cố gắng làm điều đúng đắn.
‫Bạn đang cố gắng tìm ra điều gì sai, điều gì không hiệu quả.
‫Vì vậy, đó là cơ sở lý luận giữa việc cố gắng tăng tốc thời gian của bạn giữa các thử nghiệm.
‫Và khi tôi gõ điều đó, khi tôi nói, những gì chúng tôi đang làm ở đây là chúng tôi chỉ tạo ra một mô hình rừng ngẫu nhiên.
‫Chúng tôi sẽ đặt trạng thái ngẫu nhiên bằng 42 ở đó.
‫Trạng thái ngẫu nhiên bằng 42.
‫Bằng cách đó, kết quả của chúng tôi sẽ được tái tạo.
‫Vì vậy, đây là tất cả những gì chúng tôi đang làm.
‫Chúng tôi đã nhập lớp hồi quy rừng ngẫu nhiên vì chúng tôi đang giải quyết vấn đề hồi quy.
‫Chúng tôi đang đặt số công việc cuối cùng thành số âm bằng vì đây là tập dữ liệu khá lớn cho những gì chúng
‫tôi đang làm việc hiện tại.
‫Vì vậy, tôi muốn sử dụng tất cả nguyên nhân của máy tính của mình và tôi muốn trạng thái ngẫu nhiên bằng 42.
‫Vì vậy, kết quả của chúng tôi có thể tái tạo và tôi sẽ điều chỉnh mô hình phù hợp với dữ liệu.
‫Vì vậy, đây là X của chúng tôi và đây là Y của chúng tôi.
‫Hãy nhớ rằng, chúng tôi đang cố gắng dự đoán giá ưu đãi dựa trên tất cả các cột khác ngoại trừ giá ưu đãi.
‫Vì vậy, khi tôi bắt đầu điều này.
‫Quá trình này sẽ mất vài phút nhưng tôi sẽ tạm dừng video.
‫Và bởi vì chúng tôi có một chút thời gian chức năng ma thuật ở đây, chúng tôi có thể thấy nó mất bao lâu.
‫Vì vậy, hãy sẵn sàng về thời gian.
‫Đi du lịch trong 3 đến 1.
‫Được rồi, chúng tôi đã trở lại.
‫Đó là khá nhanh chóng.
‫Chào.
‫Vì thế.
‫Mô hình của chúng tôi đã hoàn thành.
‫Và nó nói ở đây rằng thời gian tường là 6 phút 58 giây.
‫Vì vậy, nó mất khoảng 7 phút để đi qua.
‫412.700 hàng thực sự là khá tốt, đúng.
‫Hãy nghĩ xem bạn có thể xem nó nhanh như thế nào.
‫Bạn sẽ mất bao lâu để xem qua 412.000 ví dụ khác nhau?
‫Bạn không cần phải đợi thời gian đó vì tôi đã tăng tốc.
‫Nhưng nếu bạn đã chạy điều này trên máy tính của mình, thì có thể mất nhiều thời gian hơn.
‫Có thể mất ít thời gian hơn tùy thuộc vào loại máy tính bạn có.
‫Tôi đang chạy điều này trên MacBook Pro 13 inch, tôi nghĩ từ khoảng năm 2016 hoặc tương tự.
‫Tôi thậm chí không chắc chính xác sức mạnh tính toán của mình là bao nhiêu, nhưng đó là một chiếc máy tính xách tay, vì vậy dù sao thì có lẽ
‫không bằng một chiếc máy tính để bàn.
‫Nhưng bạn có thể tưởng tượng khi số lượng hàng này bắt đầu thực sự tăng cao, điều này có thể bắt đầu mất
‫nhiều thời gian.
‫Nếu mục tiêu của chúng tôi là kỹ sư máy học, nếu mục tiêu của chúng tôi với tư cách là nhà khoa học dữ
‫liệu là giảm thời gian giữa các thử nghiệm, chúng tôi sẽ phải khá tiện lợi khi thử các mô hình khác nhau và chúng tôi
‫làm việc trên các dữ liệu khác nhau vì phải đợi 7 phút mọi lúc, ngay cả khi con số này cao hơn cho
‫một ô chạy, điều đó sẽ khiến chúng ta chậm lại một chút.
‫Vì vậy, chúng ta sẽ sớm xem một mẹo nhỏ về cách chúng ta có thể cải thiện điều này.
‫Nhưng tại sao chúng ta không cho điểm mô hình để xem mô hình của chúng ta đã làm như thế nào.
‫Nếu nó trải qua hơn 412.000 hàng, chắc chắn nó đã tìm thấy thứ gì đó, một số mẫu ở đây.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ chấm điểm nó dựa trên dữ liệu chính xác mà nó đã được đào tạo.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ sao chép điều này.
‫Và bây giờ hãy nhớ cho một thuật toán hồi quy.
‫Giá trị điểm mặc định ở đây sẽ trả về hệ số xác định, là r
‫bình phương.
‫Bây giờ, nếu bạn cần xem lại R bình phương là gì, bạn có thể xác định hiệu quả nhất.
‫Nhưng nói cách khác, đó là một số điểm có thể lên đến một.
‫Nó bằng không nếu tất cả những gì mô hình của bạn làm là dự đoán trung bình của cột giá ưu đãi và nó có thể
‫giảm xuống âm vô cùng nếu mô hình của bạn là tuyệt đối.
‫Vì vậy, chúng tôi đang tìm kiếm một giá trị gần bằng một.
‫Vì vậy, một lần nữa, điều này có thể mất một chút thời gian vì mô hình phải tính toán điểm số của nó
‫đã hoạt động như thế nào trên 412.000 hàng.
‫Boehme 0. 98.
‫Ồ.
‫Nếu giá trị lớn nhất là 0. 987, rất gần với 0. 99.
‫Vì vậy, nếu tối đa là 1. 0, điều đó có nghĩa là khu rừng ngẫu nhiên hoặc kẻ xâm lược của
‫chúng ta gần như đã tìm thấy một mô hình hoàn hảo để tìm kiếm dự đoán giá ưu đãi dựa trên các cột khác trong khung dữ liệu?
‫Không quá nhanh.
‫Tôi muốn bạn suy nghĩ trước khi chúng ta xem video tiếp theo mà chúng ta sẽ đề cập đến nó.
‫Tại sao số liệu này không đáng tin cậy?
‫Đúng.
‫Vì vậy, nếu chúng ta có một cái nhìn ở đây, chúng tôi đã trang bị mô hình trên dữ liệu này và sau đó chúng tôi đánh giá nó trên cùng
‫một dữ liệu.
‫Tại sao số liệu này không chứa nhiều nước?
‫Hãy suy nghĩ về nó.
‫Chúng ta sẽ nói về nó trong video tiếp theo.