‫Dan video terakhir yang kami tinggalkan untuk menilai model pembelajaran mesin kami yang kami sesuaikan dengan data setelah
‫kami baru saja mengisi semua nilai numerik, mengisi semua nilai kategorikal dan mengubah semua data kami menjadi
‫angka.
‫Model berfungsi, data kami tidak memiliki nilai yang hilang, dan semuanya numerik, tetapi kami berhenti dengan pertanyaan, mengapa
‫metrik ini dapat diandalkan?
‫Mari kita taruh di sini, karena itu perlu disorot, karena ingat, selalu ingat untuk memasang
‫model pembelajaran mesin atau mengevaluasi model pembelajaran mesin sama pentingnya dengan memasangnya.
‫Dan di situlah kami sampai sekarang karena kami hanya menyesuaikan model pembelajaran mesin.
‫Kami harus memastikan bahwa hasil kami menahan air dengan benar.
‫Karena kami tidak ingin menjanjikan hal-hal yang tidak dapat dilakukan oleh model kami.
‫Jadi pertanyaan mengapa metrik di atas tidak menahan air?
‫Tahan air adalah ekspresi mengapa metrik tidak dapat diandalkan?
‫Itu hanya cara berbicara.
‫Jadi mengapa tidak menahan air?
‫Mengapa tidak dapat diandalkan?
‫Apakah Anda harus memikirkannya?
‫Saya akan menunjukkan diagram yang dapat menyegarkan ingatan Anda jika kita kembali ke keynote kita, Anda ingat dari awal, konsep terpenting
‫dalam pembelajaran mesin, a. k. sebuah. tiga set.
‫Jadi yang telah kami lakukan adalah kami telah melatih model pembelajaran mesin pada satu kumpulan data, lalu apa yang telah kami
‫lakukan?
‫Kami kembali ke kode.
‫Kami cocok dengan modelnya.
‫Pada kumpulan data pada beberapa data, tetapi kemudian kami mengevaluasinya pada data yang sama persis.
‫Oh oke.
‫Jadi jika kita kembali ke sini, pada dasarnya apa yang telah kita lakukan adalah jika kita
‫berpikir bahwa ini adalah kursus universitas, kita telah mempelajari materi pelajaran, tetapi apa yang telah kita lakukan, alih-alih menguji model kita pada persamaan
‫seperti ujian akhir, a. k. sebuah. kumpulan data pengujian, kami baru
‫saja mengevaluasi model pembelajaran mesin kami pada materi yang sama persis dengan yang dipelajari.
‫Anda berada di satu kelas dan Anda diberi sebuah buku untuk dibaca dan kemudian pada waktu yang sama persis seperti yang
‫Anda suka, Anda akan diuji dengan pertanyaan-pertanyaan langsung dari buku yang sedang Anda baca.
‫Hmm.
‫OK, tapi kami mengejar kemampuan model kami untuk menggeneralisasi dan a. k. sebuah. kemampuan model pembelajaran mesin untuk bekerja
‫dengan baik pada data yang belum pernah terlihat sebelumnya.
‫Itu yang kita kejar.
‫Jika kita kembali ke Kagle.
‫Ada set data pelatihan yang berisi data hingga akhir tahun 2011.
‫Ada set validasi dan ada set tes.
‫Jadi itu yang kita kejar.
‫Kita perlu mengevaluasi model kita, bukan pada data yang telah kita latih, yaitu ini.
‫Kita perlu mengevaluasinya pada data uji.
‫Tapi sebelum kita melakukannya, jika Anda ingat kembali ke atas, mari kita kembali ke atas
‫untuk mengimpor bingkai data pertama kita.
‫Aku bilang kita akan mengunjungi ini kembali dan sekarang waktunya telah tiba.
‫Jadi kami pergi ke sini, kami mengimpor dan melatih dan memvalidasi CATV.
‫Hmm.
‫Bertanya-tanya mengapa kami melakukan itu?
‫Nah, semuanya akan menjadi jelas dalam video ini.
‫Jadi kami punya kereta dan Valencias V, kami adalah Valencias V dan kami punya kereta GSV.
‫Mengapa kita tidak mengimpornya secara terpisah?
‫Yah, saya ingin mendemonstrasikan bagaimana rasanya membuat set validasi Anda sendiri daripada orang lain yang membuatnya
‫untuk Anda dengan set data deret waktu, yang sedang kami kerjakan.
‫Jadi ini adalah taman bermain yang sempurna untuk itu.
‫Jadi kalau kita baca disini, train CSFI adalah training setnya.
‫Jadi pada dasarnya apa yang telah kami kerjakan dan Valencias V adalah set validasi.
‫Poin kuncinya di sini adalah karena ini adalah deret waktu, set data pelatihan memiliki data
‫hingga akhir 2011, sedangkan set validasi memiliki data antara satu Januari 2012 hingga 30 April 2012.
‫Jadi apa yang akan kami lakukan untuk mengevaluasi model kami dengan lebih baik, kami perlu membagi data kami menjadi set pelatihan dan validasi.
‫Jadi mari kita lakukan itu.
‫Ayo pergi ke sini.
‫Memisahkan data menjadi set validasi kereta karena itulah yang kami kejar sekarang.
‫Kami punya model.
‫Kami dapat membuat model sekarang, tetapi kami perlu menjalankan dan membuat model yang lebih baik.
‫Kita perlu memastikan bahwa apa yang kita evaluasi masuk akal.
‫Jadi mari kita periksa kembali data kita, seperti yang selalu kita lakukan.
‫Jadi mungkin kita bisa menggunakan tahun.
‫Apa itu disebut?
‫tahun.
‫Apakah Anda mencoba untuk mengatakan?
‫Oh ya.
‫Di sana kita pergi.
‫Oke, jadi mungkin karena frame data kita sudah beres.
‫Ya, ini akan membantu kami ketika kami mengimpor bingkai data.
‫Kami memesannya dalam urutan tanggal penjualan.
‫Jadi sekarang membaca ini untuk membuat set validasi kita sendiri, kita ingin membagi data kita.
‫Jadi semua baris sampai 2011.
‫Jadi tahun 2011 yang sama bisa di training set dan semua baris di 2012 bisa divalidasi
‫set.
‫Kami tidak akan khawatir tentang kumpulan pengujian untuk saat ini karena itu ada dalam kumpulan data yang terpisah.
‫Alasan mengapa kami hanya mengerjakan kereta dan CSP yang valid adalah karena kami mengimpor kereta
‫dan memvalidasi CEV di awal notebook.
‫File ini di sini.
‫Jadi kita harus membuat kumpulan data validasi kita sendiri, jadi mari kita lakukan itu agar kita bisa
‫membuat template, memeriksa jumlah nilai penjualan.
‫Ini dia, 2012, jadi ada sebelas ribu lima ratus tujuh puluh tiga sampel pada tahun 2012.
‫Baiklah.
‫Jadi untuk membagi data kita menjadi pelatihan dan validasi, itu harus semudah pergi.
‫Oke, mari introspeksi diri.
‫Kolom tahun kami dan setiap kolom yang sama dengan 2012 akan menjadi set validasi untuk tahun dan contoh kami.
‫Dan setiap baris yang tidak sama dengan tahun penjualan, yang tidak sama dengan 2012 akan di training set.
‫Jadi mari kita berhenti membicarakannya dan mari kita lihat kodenya.
‫Jadi pisahkan data menjadi pelatihan dan validasi.
‫Ini adalah sesuatu yang mungkin harus Anda lakukan dengan data deret waktu Anda sendiri, bukan.
‫Karena Anda tidak selalu akan diberikan dalam format kasual.
‫Benar.
‫Saat Anda bekerja dengan klien atau mengerjakan proyek, Anda tidak selalu otomatis memiliki
‫data di kereta yang valid dan menguji ini adalah hal-hal yang harus Anda buat sendiri.
‫Melihat kolom penjualan ini atau melihat kolom waktu, melihat kolom tanggal dan mencari tahu bagaimana
‫Anda dapat membuat set pelatihan dan validasi Anda sendiri.
‫Jadi itulah mengapa kami mengimpornya sebagai satu set untuk memulai sehingga kami dapat berlatih membuat set pelatihan dan
‫validasi kami sendiri.
‫Dan saya merasa seperti mengucapkan banyak kata, tapi itu penting karena kita kembali ke kita.
‫Keynote, ini adalah konsep terpenting dalam pembelajaran mesin, karena apa pun yang kami latih model kami, kami
‫ingin memastikan bahwa kami mengevaluasinya di hal lain.
‫Jadi saya datang ke sini untuk menetapkan validasi apakah setiap baris dalam suhu DF di mana kolom SC sama dengan 2012?
‫Ya, itu benar.
‫Dan hari set latihan adalah setiap putaran temp dimana kolom Tahun Selatan tidak sama dengan 2012.
‫Luar biasa, dan kemudian kita mungkin akan turun dan menyalahkan kereta F, jadi semua ini akan memberitahu kita adalah panjang dari
‫dua bingkai data ini.
‫Cantik.
‫Jadi sekarang kami memiliki satu set validasi yang berisi sebelas ribu lima ratus tujuh puluh tiga baris dan
‫satu set data pelatihan yang berisi empat ratus satu ribu seratus dua puluh lima baris atau sampel, dan
‫mereka dibagi pada tanggal.
‫Cantik, kami mengambil kotak di sini, kami mengambil kotak di sini.
‫Jadi sekarang yang mungkin kita lakukan adalah membagi data menjadi X dan Y.
‫Kami telah melihat ini sebelumnya.
‫Dan dengan demikian kita memiliki satu set pelatihan X dan satu set pelatihan Y dan satu set bernilai X dan satu set valid Y, yang
‫merupakan data dan label kami.
‫Jadi kita akan menukar kereta Y sama dengan D. F..
‫Sekarang kami sedang bekerja dengan set pelatihan di sini.
‫Kami ingin menjatuhkan kolom harga jual pada akses pertama.
‫OK, turunkan saja kolomnya dan kita akan menyiapkan kereta y kereta akan sama dengan harga jual.
‫Jadi lihat bagaimana saya melakukannya dengan koma di sini.
‫Saya menjadi agak rumit dengan hanya melakukan dalam satu baris.
‫Cantik.
‫Dan kita akan di sini.
‫sah y sah.
‫Tidak yakin dan berkembang tidak menjatuhkan harga jual yang sama lagi, tapi kali ini dengan validasi set
‫D. F. mereka akan mulai.
‫Ini sebenarnya akan menjadi harga jual.
‫Di sana kita pergi.
‫Dan sekarang kami memiliki pengukur kecil untuk memeriksa data kami hanya untuk memastikan kami tidak membuat kesalahan kecil di suatu tempat.
‫Mereka semua harus menjadi bentuk yang kompatibel satu sama lain.
‫Mengapa bentuknya begitu, jadi kami hanya mengambil kumpulan data yang kami buat di sini dan kami mencari
‫tahu bentuknya.
‫Cantik.
‫Jadi set pelatihan kami adalah empat ratus satu ribu mawar oh, tentang itu dengan seratus dua fitur, seratus
‫dua kolom.
‫Pelatihan Y kami adalah empat ratus satu ribu baris dan kemudian validasi sekitar sebelas setengah ribu dengan jumlah kolom
‫yang sama untuk X dan tidak ada kolom untuk Y karena Y hanya satu kolom.
‫Mari kita lihat.
‫Sekarang lihat, inilah yang kita lakukan.
‫Pastikan semua data kita.
‫OK, jadi ini semua harga jual.
‫Cantik.
‫Oke, jadi kita sudah memasukkan data kita ke dalam set validasi pelatihan.
‫Kami telah mengurus dua dari tiga hal yang paling penting atau set yang paling penting.
‫Kami akan melihat set tes nanti.
‫Tapi inilah yang kami buat, satu set pelatihan dan satu set validasi.
‫Saatnya untuk terus membuat beberapa model lagi, jadi kami mungkin mengakhiri video ini di sini dan kami harus
‫mencari cara untuk mengevaluasi bagaimana model pembelajaran mesin.
‫Jadi kita mungkin akan melihatnya di video berikutnya.