‫حسنا.
‫لذلك سنبدأ على سطح المكتب كما نفعل دائمًا.
‫سنصل إلى المحطة وسأقوم بالتكبير هنا قليلاً.
‫حسنًا ، أول شيء هو تنشيط بيئتنا ، لذلك سنقوم بعمل قائمة جهات اتصال لتذكير أنفسنا
‫بمكان بيئاتنا.
‫لدي ثلاثة هنا.
‫الشخص الذي كنا نعمل معه موجود في نموذج مجلد المشروع.
‫لذا سأذهب لتنشيط conda ثم أنسخ هذا.
‫يمكنني نسخها ولصقها ، لكنني سأكتبها فقط لأن هذا ما اعتدنا القيام
‫به.
‫لذلك نستخدم سطح المكتب المائل daniel المائل.
‫دورة Slash ML.
‫حسنًا ، هناك وفرة من الأخطاء المطبعية اليوم.
‫مشروع عينة القطع.
‫قد يكون مسار الملف هنا مختلفًا ما لم يكن اسمك عامًا لأنه بخلاف ذلك اسم رائع.
‫ثم هنا ، بمجرد تنشيط بيئتنا ، يمكننا أن نرى أن هذا قد تغير من القاعدة إلى
‫هذه السلسلة هنا.
‫رائع.
‫هذا يعني أن بيئتنا النشطة مفعلة.
‫ثم نذهب هنا.
‫Jupyter Notebook حتى نتمكن من تحميل خادم الكمبيوتر المحمول الخاص بنا.
‫رائع.
‫هذا سيفتح متصفحنا.
‫لم أقم بتغيير الدليل ، ولهذا السبب أنا في المجلد العلوي هنا.
‫لكن هذا جيد.
‫يمكنني التغيير في دورة تعلم الآلة المكتبية.
‫نموذج المشروع هو المكان الذي كنا نعمل فيه.
‫لقد حصلنا على مقدمتنا لخريطة أجهزة الكمبيوتر المحمولة ذات منفذ lib و num pi و pandas.
‫رائع.
‫لكنني سأقوم بإنشاء واحدة جديدة لأن.
‫نحن في طريقنا إلى مقدمة لقرض المقبس.
‫رائع.
‫سنضع عنوانًا جميلًا في الأعلى هنا.
‫مقدمة في قرض السماء بين قوسين مقبس لتذكير أنفسنا بالذهاب.
‫يوضح هذا الدفتر بعض الوظائف الأكثر فائدة وهي أجمل مكتبة
‫تعلم المقبس الرائع.
‫سنقوم بضرب الهروب م لتغيير ذلك إلى تخفيض السعر سنقوم بتشغيله وربما نضع هنا ما سنقوم بتغطيته.
‫فقط حتى نحصل على القليل من الضوء.
‫ماذا؟
‫سنقوم بتغطية.
‫لذلك سنبدأ بصفر لأننا سنقوم بفهرسة نمط Python سيكون الصفر بمثابة
‫نهاية لتعلم سير العمل.
‫رائع.
‫ثم نتعمق في كل خطوة من خطوات سير العمل.
‫لذلك سننظر في تجهيز البيانات.
‫ثم سنختار المقدر الصحيح.
‫المقدر الآن كلمة أخرى في علم النفس.
‫سترى في ثانية لنموذج التعلم الآلي.
‫لذلك عندما تسمع نموذج الكلمة أو خوارزمية التعلم الآلي أو المقدر ، فهذا هو المقياس الذي يستخدمه.
‫يستخدمون تقدير المصطلح للتعلم الآلي ، وخوارزمية خفض الناتج النموذجي لمشكلاتنا.
‫ثلاثة ستلائم تقدير الخوارزمية المائلة للنموذج واستخدامها لعمل تنبؤات على بياناتنا.
‫رائع.
‫ثم أربعة إرادة.
‫انظر إلى تقييم نموذج ثم خمسة ، سنقوم بتحسين النموذج ثم ستة سيحفظ ويحمل
‫نموذجًا مدربًا.
‫ثم سبعة ، لماذا لا نجمعها معًا؟
‫ربما وضع كل ذلك معا.
‫يبدو أفضل قليلا هناك.
‫رائع.
‫حسنًا ، دعنا نتعمق فيه.
‫لنبدأ بصفر.
‫سنقوم بإنشاء عنوان آخر.
‫إذن ، صفر ، نهاية لنهاية.
‫تابع الآن ، إذا استطعت ، لأن هذا هو الأفضل.
‫لكنني سأذهب سريعًا بعض الشيء ، لأكون صادقًا ، لأنني أتحدث عن هذا فقط أثناء
‫تقدمي.
‫لذلك إذا كنت لا تستطيع مواكبة ذلك ، فلا بأس بذلك.
‫من المحتمل أن تبطئ الفيديو أو تعيد زيارته عدة مرات حتى ترى ما يحدث.
‫لكن لا تقلق ، سيكون بإمكانك الوصول إلى كل هذا الرمز هنا.
‫آسف.
‫من نهاية إلى نهاية المقبس تعلم سير العمل.
‫وقد حصلنا على الخطوات هنا.
‫ماذا يجب علينا أن نفعل.
‫لنفعلها اذا.
‫الخطوة الأولى ، تجهيز البيانات.
‫دعونا نرى كيف يبدو ذلك.
‫لدينا القليل من الخبرة في الأقسام القليلة الماضية حول استخدام مجموعة بيانات أمراض القلب.
‫لذلك دعونا نرى ما إذا كان بإمكاننا القيام بذلك وربما بناء نموذج للتعلم الآلي على مجموعة بيانات أمراض القلب هذه.
‫حسنا.
‫لذلك سنفعل واحدًا ، ونجهز البيانات.
‫استيراد الباندا كما دفعت.
‫الآن تذكر هذا.
‫نهاية إلى نهاية سير عمل القرض النفسي.
‫سنقوم بنسيم نوعا ما من خلال هذه الخطوات ، لذلك سنغوص بعمق في كل منها ونحن نمضي قدما.
‫لذا سنذهب.
‫مرض القلب يساوي PD نقطة اقرأ لنا الآن أعتقد أنني قمت بنقل كل شيء إلى مجلد بيانات ، لذلك عادة يمكننا
‫فقط وضع اسم CSV هنا.
‫لكنني قمت بتغييره والآن أصبحت جميع مجلدات CSV الخاصة بنا موجودة داخل مجلد البيانات هذا فقط من أجل نوع من النظافة
‫والحفاظ على نموذج مجلد المشروع الخاص بنا بشكل جميل وأنيق.
‫لهذا السبب حصلت على بيانات مسار الملف هنا.
‫أمراض القلب نقطة CSA.
‫وبعد ذلك سنذهب.
‫مرض قلبي.
‫سنعرضه فقط للتأكد.
‫رائع.
‫هناك كل صفوفنا هناك.
‫ولذا فإن ما سنفعله بهذا هو استخدام هذه الأعمدة في جميع أنحاء العمر والجنس و CPE ، مهما
‫كانت ، لمحاولة التنبؤ بالهدف ، وهو مرض قلبي واحد أو صفر أم لا.
‫أول الأشياء أولاً هي أننا نحتاج إلى X وسترى هذا كثيرًا في السطر الثاني X هو
‫نوع من مصفوفة الميزات ، والتي هي أساسًا هذه الأعمدة ثم Y سيكون هذا العمود.
‫لذلك دعونا نرى كيف نفعل ذلك.
‫لذلك نقوم بإنشاء X ، ربما نضع هنا إنشاء X ، والتي تسمى مصفوفة الميزات.
‫في كثير من الأحيان يكون لها أسماء أخرى ، يمكن أن تكون بيانات ، يمكن أن تكون متغيرات ميزة ، نقطة مرض ساخنة.
‫نريد كل عمود ما عدا العمود الهدف.
‫لذلك علينا أن ننتقل إلى محور يساوي واحدًا جميلًا.
‫وبعد ذلك سنقوم بإنشاء y ، وهي التسمية أو مصفوفة التسمية أو الملصقات.
‫دعنا فقط نسميها تسميات y يساوي جميل.
‫نريد أمراض القلب الآن نريد فقط العمود الهدف.
‫الهدف.
‫رائع.
‫لذلك أنشأنا X و Y ، لذلك بشكل أساسي X و Y.
‫X هو فقط الأسهل.
‫ولماذا هذا العمود هنا؟
‫رائع.
‫الآن ، ما الخطوة التالية في Psychic Learn عندما نذهب هنا لاختيار التقدير الصحيح خوارزمية مائلة
‫لمشاكلنا؟
‫حسنًا ، مشكلتنا هي التصنيف لأننا نريد تصنيف ما إذا كان شخص ما مصابًا بمرض في القلب
‫أم لا.
‫لذلك دعونا نرى ذلك في العمل.
‫إذن ، اثنان هو اختيار النموذج الصحيح والمعلمات الفائقة.
‫تعد المعلمات الفائقة بمثابة أقراص على نموذج يمكنك ضبطه لجعله أفضل أو أسوأ.
‫لذلك دعونا نستخدم الغابة العشوائية.
‫لذا اسأل بمفردك عما إذا كنت تتساءل عما حدث مع الغابات العشوائية.
‫حسنًا ، سنرى هذا بعمق أكبر في فيديو مستقبلي.
‫ولكن فقط لكي تدرك ، تخيل فقط غابات عشوائية من استيراد مجموعة الأعاصير ، ومصنف الغابة العشوائي.
‫هذا مجرد نموذج تعلم آلي للتصنيف هو أكثر ما تحتاج إلى معرفته في الوقت الحالي.
‫لذلك فهي قادرة على تعلم الأنماط والبيانات ومن ثم تصنيف ما إذا كانت العينة أ. ك. الصف هو شيء أو شيء
‫آخر.
‫ولذا سنقوم بإنشاء مثيل لهذه الفئة باستخدام CLF ، وهي اختصار للمصنف في السطر الثاني.
‫في أوقات أخرى ، سترى أنه يسمى النموذج ، لكننا سنستخدم CLF لأننا سنلتزم بالوثائق.
‫لذلك فإن الذات تساوي العشوائية بالنسبة لنا المصنف.
‫جميلة.
‫وسنحتفظ بالمعلمات الافتراضية ، المعلمات الفائقة ، ونحافظ على القيم الافتراضية.
‫المعلمات الهجينة.
‫لذا ، يمكنك معرفة ما إذا كان بإمكانك رؤية المعلمات التي يستخدمها نموذجك باستخدام معلمات الهدف CLF.
‫لذلك سنرى هذا.
‫ربما يستغرق الأمر بعض الوقت للاستيراد.
‫في غضون ذلك ، سننشئ عنوانًا لهذا العنوان.
‫إذن ثلاثة تناسب النموذج.
‫إلى البيانات.
‫أتساءل لماذا يستغرق ذلك وقتًا طويلاً.
‫ربما سينتهي أثناء الكتابة.
‫لذلك ، أولاً وقبل كل شيء ، نحتاج إلى تدريب نموذجنا على مجموعة التدريب واختباره على مجموعة اختبار.
‫لذلك نحن بحاجة لخلق ذلك.
‫ما هذا؟
‫يا لا سوء الحظ.
‫نحن بحاجة إلى هذا.
‫إنها ليست سمة.
‫إنها طريقة.
‫هناك نذهب.
‫إذن هذه هي المعلمات الفائقة.
‫كل المقابض الصغيرة في نموذج التعلم الآلي لدينا ، مصنف الغابة العشوائي.
‫سنلقي نظرة عليها في قسم مستقبلي ، لكننا نريد أيضًا أن نلائم النموذج مع بيانات التدريب.
‫جميلة.
‫لنفعل ذلك.
‫لذلك نريد أن ننتقل من التحديد القياسي والنموذج.
‫نحن بحاجة إلى تقسيم بياناتنا إلى تدريب واختبار ويمكننا القيام بذلك باستخدام تقسيم اختبار قطار يتعلم SRC.
‫انقسام اختبار القطار.
‫رائع.
‫وسنذهب إلى قطار X.
‫اختبار X.
‫لماذا القطار؟
‫لماذا اختبار يساوي تدريب.
‫اختبار الانقسام x y حجم الاختبار.
‫نريد أن يكون حجم الاختبار 0. 2 أو أي حجم تريد وضعه.
‫ما سيفعله هذا بشكل أساسي هو تقسيم بياناتنا من X و Y إلى قطار x.
‫إذن بيانات التدريب ، ص ، تدريب ، اختبار س واختبار ص.
‫حتى اختبار البيانات.
‫لذلك إذا كنت تتذكر من القسم الأول ، فإننا عادة ما نلائم النموذج مع بيانات التدريب ثم نقوم بتقييمه ، ومعرفة ما تعلمته
‫من بيانات الاختبار.
‫إذن البيانات لم يسبق رؤيتها من قبل.
‫وما هو حجم الاختبار هذا؟
‫حسنًا ، هذا يعني أنه سيتم استخدام 80٪ من البيانات للتدريب لأنها صفر. 2 لأن حجم الاختبار سيكون
‫20٪.
‫لذلك إذا كان لدينا 1000 صف ، فسيتم استخدام 800 منهم للتدريب و 200 منهم للاختبار.
‫لكننا هنا يصرف انتباهنا.
‫هذه جولة سريعة على نطاق واسع.
‫Skyline نريد أن نذهب CLF الآن.
‫نريد أن نلائمها.
‫يمكننا فعل ذلك باستخدام CLF fit x train.
‫هذا يعني بشكل أساسي نموذج تصنيف ، غابة عشوائية ، ابحث عن الأنماط في بيانات التدريب.
‫سنذهب التحول والدخول.
‫جميلة.
‫سيعطينا هذا القليل من التحذير هنا لأن هناك شيئًا ما يحدث.
‫لذلك دعونا نقرأ تحذيرًا مستقبليًا.
‫القيمة الافتراضية لتقدير ما هي المعلمة.
‫نرتفع هنا تقديرًا كتحذير منطقي أنه يعطينا تحذيرًا.
‫سنقوم بالتغيير من عشرة في الإصدار 0. 20 إلى 100 في 0. 22.
‫همم.
‫حسنًا ، دعنا نرى ما إذا كان بإمكاننا تحديث ذلك الآن.
‫لذا فإن التقدير هو أننا نعدل معاملاتنا الفائقة هنا تساوي 100.
‫الآن ، لا ينبغي أن نتلقى هذا التحذير.
‫جميلة.
‫نحن لا نفعل ذلك.
‫يمكننا التخلص من ذلك.
‫الإخراج بمجرد وضع تلك الفاصلة المنقوطة الصغيرة.
‫ممتاز.
‫الآن ، نموذجنا مناسب للبيانات.
‫فماذا يمكننا أن نفعل؟
‫حسنًا ، يمكننا عمل تنبؤ ، فلنقم بذلك.
‫توقع.
‫بالمناسبة ، هذه لا تزال الخطوة الثالثة.
‫توقع Y يساوي c يسارًا وعلينا تمرير حكم.
‫راي لذلك دعونا نفعل ذلك.
‫شعاع الحكم.
‫0234.
‫دعونا نرى ما سيحدث.
‫هل حصلنا على خطأ؟
‫لم يتم تعريف NumPy.
‫كان ينبغي أن نفعل هذا الحق في القمة.
‫لنفعل ذلك.
‫استيراد numpy كـ np beautiful.
‫الآن يجب أن يعمل هذا.
‫لا ، لا يعمل.
‫لماذا لا تعمل؟
‫آه ، المدخلات.
‫إذن الشكل غير صحيح.
‫الآن السبب في ذلك ، هو أنك عندما تحاول تصميم شيء يشبه قطار
‫x ، أي قطار x يحدث هنا.
‫يمكننا فقط عمل تنبؤات على المصفوفات التي تبدو هكذا لأن هذا هو ما تعلمه نموذجنا.
‫فهل هذه المصفوفة np من 0 إلى 3 تبدو مثل هذا؟
‫لا إطلاقا.
‫لكن كيف تبدو؟
‫هذا هو اختبار x.
‫جميلة.
‫لذا ما يمكننا القيام به هو أننا نستطيع عمل بعض التنبؤات.
‫إذن ، لماذا يعتبر Preds اسمًا تقليديًا لعمل تنبؤات على بيانات الاختبار تساوي CLF ، يتنبأ نموذجنا
‫بـ x test.
‫الآن كيف يبدو هذا؟
‫لماذا بريدز؟
‫لدينا مجموعة من الأصفار والآحاد والآن كيف يبدو هذا؟
‫لدينا اختبار ذ.
‫لدينا أيضًا مجموعة من الأصفار والآحاد.
‫همم.
‫أتساءل ماذا يمكننا أن نفعل بهذا.
‫حسنًا ، يمكننا الانتقال إلى الخطوة الرابعة ، إيجاد قيمة النموذج.
‫هذا هو المكان الذي نقوم فيه بتقييم مدى جودة التنبؤات أو مدى جودة نموذج
‫التعلم الآلي الذي قمنا بتدريبه للتو ، لقد قام مصنف الغابات العشوائية بالتعلم على بيانات التدريب.
‫فلماذا القطار؟
‫دعونا نفعل على بيانات التدريب.
‫بيانات التدريب وبيانات الاختبار.
‫هذا ما نفعله هنا.
‫حتى الشقوق يسجل.
‫رائع.
‫لقد تم القيام به بشكل جيد للغاية في الواقع.
‫لذلك سيعود هذا إذا ضغطنا على علامة تبويب shift متوسط الدقة على بيانات الاختبار والتسميات المحددة.
‫لذا فقد مررناها ببيانات التدريب.
‫لذا فإن النموذج قد فعل 100٪ ، 1. 0.
‫هذا هو الحد الأقصى الذي يمكنك الحصول عليه من خلال بيانات التدريب الخاصة بنا.
‫دعونا نرى كيف يتم ذلك على بيانات الاختبار.
‫الآن ، إذا حصل على 100٪ من بيانات الاختبار ، فقد نعتقد أن هناك خطأ ما.
‫جميلة.
‫ممتاز.
‫إذن ما الذي حدث هنا؟
‫حسنًا ، لقد وجد النموذج أنماطًا في بيانات التدريب جيدًا لدرجة أنه حصل على 100٪
‫Y لأنه تم تدريبه على الميزات.
‫لذا فقد تم تدريبه هنا مرة أخرى على هذه بالإضافة إلى الملصق.
‫لذلك كانت لديه فرصة لتصحيح نفسه إذا حدث خطأ ما ، لكنه يعمل بدقة 75٪ ، مما يعني أنه يحصل على
‫ثلاثة من كل أربعة تنبؤات صحيحة في بيانات الاختبار لأنه لم يسبق له رؤية تلك البيانات
‫، ولم يسبق له أن رأى الملصقات .
‫حسنا.
‫لذلك هناك بعض المقاييس التي يمكننا استخدامها بدلاً من الدقة فقط.
‫لذلك دعونا نرى ذلك من مقاييس Skyline Dot.
‫تقرير تصنيف الاستيراد لأن لدينا مشكلة تصنيف.
‫نريد مصفوفة تشويش وأخرى على درجة الدقة فقط لنرى طريقة أخرى للحصول على نفس الشيء الذي
‫لدينا هنا.
‫لذلك سنبدأ ، سنطبع تقرير التصنيف الخاص بك.
‫ونريد المقارنة.
‫ماذا يأخذ هذا؟
‫لا يمكننا الضغط على علامة تبويب shift لأن لدينا ملفًا مستوردًا ، لكنني أعتقد أنه
‫يأخذ سبب الاختبارات ، لذا اختبر التسميات الحقيقية مقابل تنبؤاتنا ، لذا فإن ما سيعود إليه هذا هو.
‫المفسد.
‫دعنا فقط نراه.
‫ما يوضحه لنا هذا هو بعض مقاييس التصنيف التي تقارن تسميات الاختبار بالتنبؤات ، وعلامات
‫التنبؤ التي صنعناها هنا مع نموذجنا.
‫لذلك باستخدام وظيفة التنبؤ.
‫ثم إذا فعلنا الشيء نفسه مرة أخرى ، فيمكننا عمل مصفوفة الارتباك.
‫لذلك نحصل على مصفوفة الارتباك ونريد اختبار y أول طباعة y.
‫رائع.
‫وبعد ذلك يمكننا إجراء درجات الدقة ونريد اختبار سبب اختبار Preds.
‫جميلة.
‫هذه فقط بعض الخطوات الإضافية التي يمكننا القيام بها لتقييم نموذجنا.
‫لذا فإن الخطوة التالية هي أننا لسنا سعداء حقًا بكيفية تحقيق درجة الدقة هناك.
‫لذلك نريد أن ننتقل إلى الخطوة الخامسة ، والتي تعود هنا إلى الأعلى.
‫تحسين النموذج.
‫حسنًا ، لنفعل ذلك.
‫دعونا نرى كيف يمكننا تحسين النموذج.
‫قد نذهب إلى تجربة مقدار مختلف من التقدير لنا ، وهو أحد المعلمات الفائقة أ. ك. الاتصال على نموذج التعلم الآلي الخاص بنا
‫والذي يمكننا تغييره لمحاولة تحسينه.
‫لذلك دعونا نرى هذا في العمل.
‫سيبدأ MP ببذرة عشوائية.
‫حسنًا ، نتائجنا قابلة للتكرار والعشوائية ونريد أن يكون النطاق 1010 100 خطوة عشرة.
‫نذهب هنا ونريد الطباعة.
‫سنعطيها القليل من نموذج محاولة الاتصال مع أقدر لنا.
‫رائع.
‫أوه.
‫لقد وصلنا إلى التحول بسرعة كبيرة.
‫يبدو الأمر وكأنني أشعر بالسعادة.
‫ومره اخرى.
‫رباه.
‫حسنًا ، الآن بعد ذلك نريد أن نرى قيمة elf تساوي.
‫سنقوم بإنشاء مثيل لمجموعة عشوائية أخرى من النماذج.
‫هل يمكنك الضغط على علامة التبويب تصنيف جميل ، يمكننا أن نشكرك على التقدير التلقائي للإكمال الآن يساوي أنا رائع ، لذلك سوف يتكرر
‫هذا ويحاول عشرة ثم 20 ثم على طول الطريق حتى 100 تقدير لأننا نحاول معرفة ما إذا كنا يمكن أن
‫يحسن نموذجنا من خلال تعديل أحد المتغيرات الفائقة ، لأن هذه هي الخطوة الخامسة
‫، تحسين النموذج.
‫لذلك سنطبع إذا كانت دقة النموذج في مجموعة الاختبار ، فسنذهب إلى اختبار درجة النموذج X لأننا نريد تقييم نموذجنا
‫على بيانات الاختبار.
‫لذلك سوف يتعلم من بيانات التدريب ثم يقوم بتقييم نفسه على بيانات الاختبار.
‫ثم نضع هنا علامة النسبة المئوية قليلاً ، ربما نقصرها على منزلتين عشريتين.
‫هل هذا منطقي؟
‫اسمحوا لي أن أعيد قراءة هذا النموذج بدقة على درجة نموذج مجموعة الاختبار.
‫ومع ذلك ، فإننا نضيف القليل من الاتصال هنا ومن ثم ربما نطبع مساحة هنا حتى نتمكن من رؤيتها
‫نوعًا ما.
‫دعنا نقول هذا في العمل.
‫محاولة نموذج مع عشرة تقديرات هو لماذا لم يتم تعريف نموذج اسم العمل هذا؟
‫أُووبس.
‫انظر ، قلت لك يمكن استخدام النموذج نحتاج إلى المفتاح الموسيقي.
‫لذلك المفتاح ، تذكر أنه اختصار للمصنف ودعنا نفعل ذلك.
‫كيف لا تعمل مرة أخرى؟
‫لم يتم تركيب مصنف الغابة العشوائية حتى الآن.
‫اتصل مع fit.
‫نعم ، لقد قمنا بإنشاء مثيل ، لكننا لم نفعل ذلك.
‫كيف نحاول تسجيل نموذج لم نقم بتركيبه أبدًا في يومنا هذا حتى الآن.
‫علينا أن نفعل هذا هنا.
‫انظر ، هذا رائع.
‫الترميز المباشر مليء بالأخطاء.
‫رائع.
‫الآن ، إذا نظرنا إلى الوراء من خلال هذا ، فستقول أن أفضل نموذج
‫مع أفضل دقة إذا عدنا إلى الوراء هو 20 تقديرًا أيضًا.
‫هناك نذهب.
‫لقد انتقلنا مما كان لدينا الأصلي ، 75٪ إلى 83٪ عن طريق تعديل أحد المعلمات العالية لنموذجنا إلى
‫20 بدلاً من الافتراضي ، وهو عشرة حاليًا ، ولكن سيتم تحديثه إلى 100.
‫ونحن نمر بسرعة من هنا.
‫لكن ما هي الخطوة الأخيرة؟
‫نعود هنا.
‫الحق في القمة.
‫حفظ النموذج وتحميله.
‫حسنًا ، لنفعل ذلك.
‫لذلك نريد أن نذهب ستة ، وحفظ نموذج وتحميله.
‫الآن يمكننا حفظ نموذج بمكتبة Python Pickle.
‫لذلك سنقوم باستيراد المخلل ثم حفظها جميعًا ، ثم ننتقل إلى مخلل أو تفريغ وسنمررها
‫نموذجنا AKC للمصنف وسنمرره أيضًا وسنفتحه باسم الملف الذي نريده .
‫إذا استطعت تذكر نموذج الغابة العشوائي هذا ، اسم واحد فاخر هاها مخلل.
‫ثم نريد كتابة ثنائي باستخدام WB.
‫رائع.
‫لذلك هذا سيوفر تفريغنا.
‫انظر ، أنا لا أتبع شعاري هنا.
‫إذا كنت في شك ، فقم بتشغيل الكود.
‫الآن ، يجب أن يؤدي هذا إلى حفظ نموذج للملف.
‫دعنا نذهب ونلقي نظرة.
‫إذا قمنا بتحديث هذا.
‫نموذج جميل للغابات المطيرة هناك.
‫الآن ، ماذا يحدث إذا حاولنا استيراد ذلك؟
‫لذلك نريد أن نذهب.
‫النموذج المحمّل يساوي تحميل نقطي المخلل ونريد أن نفتح.
‫مرره اسم الملف بشكل عشوائي.
‫هل يمكننا فعل ذلك؟
‫نعم نستطيع.
‫علامة التبويب الإكمال التلقائي.
‫والآن نحتاج هذه المرة إلى AB بعد ثنائيات القراءة ثم ننتقل إلى نموذج محمل.
‫نقاط نقطة ، اختبار س.
‫اختبار ص.
‫انظر ماذا سيحدث.
‫73.
‫الآن ، يجب أن يصطف 73. 7 مع النموذج الأخير الذي جربناه هنا.
‫وهو أمر رائع.
‫لقد قمنا الآن بتكبير الصورة.
‫استغرق ذلك حوالي 20 دقيقة أو نحو ذلك للقيام بسير عمل كامل في السطر الثاني مع الكثير من الحديث.
‫لذلك بدأنا بواحد يجهز البيانات.
‫لقد رأينا إطار بياناتنا الخاص بأمراض القلب وقمنا بتقسيمه إلى X و Y ، وهو غالبًا ما ستفعله في مشاكل
‫التعلم الخاضعة للإشراف في الإعصار.
‫سنستخدم الميزات هنا للتنبؤ بالهدف.
‫رائع.
‫ثم اخترنا النموذج الصحيح.
‫لقد بحثنا قليلاً في كيفية القيام بذلك بالفعل.
‫لكن من واقع التجربة ، أعلم أن مصنف الغابة العشوائية جيد جدًا في حل مشاكل التصنيف ، لذلك سنرى
‫كيفية القيام بذلك.
‫ثم قررنا استخدام النوع الافتراضي للمعلمات.
‫ما هي تلك المقابض الصغيرة؟
‫يمكنك تشغيل النموذج.
‫لقد رأينا الآن كيفية ملاءمة النموذج لبيانات التدريب ، لذا أ. ك. نموذج إيجاد الأنماط في بيانات التدريب.
‫وقبل كل شيء ، حتى نحصل على بياناتنا من مجموعة كبيرة إلى التدريب والاختبار ، نستخدم هذه الوظيفة المساعدة
‫الصغيرة من الإعصار.
‫شكرا لك الإعصار.
‫ثم قمنا بعمل تنبؤ ، أو على الأقل حاولنا ، ثم أدركنا ، انتظر ، نموذجنا لا
‫يمكنه عمل تنبؤات حول أشياء ليست بنفس الشكل لأنه تذكر أن الإعصار مبني على مصفوفات متداخلة.
‫لذا إذا مررنا لها مصفوفة ، هذا الولد الشرير هنا ليس بنفس شكل البيانات التي تم تدريبها عليها
‫الآن ، فسوف يخطئ في ذلك.
‫لذلك قمنا بإصلاح هذا الخطأ عن طريق مطالبة نموذجنا بالتنبؤ باختبار X ، والذي بدوره توقع تسمية.
‫ينتشر Y لكل عينة من عيناتنا ، ثم قمنا بمقارنة تنبؤاتنا باختبار Y من خلال التقييم.
‫الآن حصل نموذجنا على 100٪ من بيانات التدريب ، لكنه حصل فقط على دقة 75٪ في بيانات الاختبار ، والتي لا تزال
‫جيدة بالفعل.
‫رمي العملة لصفر واحد سيكون 50٪ ، لذا فإن نماذجنا في منتصف الطريق لكونها النموذج المثالي.
‫ثم نذهب هنا ، ونحاول بعض مقاييس التصنيف الأخرى ، لذلك حصلنا على نظرة ثاقبة أكثر
‫قليلاً من الدقة فقط.
‫قمنا بعمل مصفوفة ارتباك واستخدمنا وظيفة درجة الدقة.
‫ثم في الخطوة الخامسة ، جربنا مجموعة من المعلمات المفرطة المختلفة أ. ك. مقدرين مختلفين.
‫اكتشفنا أنه ربما يكون 20 مقدرًا هو الأفضل لنموذجنا لأن لديهم أعلى دقة.
‫ثم أخيرًا حفظنا نموذجًا وأعدنا تحميله ، وحصل على نفس النتيجة التي حصلنا عليها في أحدث طراز تم تدريبه لدينا
‫، والتي كانت تقدر بـ 90 ، 73. 77.
‫والآن هناك الكثير لتستوعبه.
‫أتفهم تمامًا أننا مررنا بها نسبيًا أو سريعًا جدًا ، ولكن ما سنفعله هو تفصيل كل خطوة
‫من هذه الخطوات خلال مقاطع الفيديو القليلة التالية.
‫لذا ، إذا كنت تريد العودة ، فحاول وضع كل الشفرة التي استخدمناها في خلية واحدة إذا استطعت ، ومعرفة ما
‫إذا كان بإمكانك تدريب نموذج ، هل يمكنك حفظه؟
‫هل يمكنك إعادة الاستيراد ، والحصول على القليل من الممارسة ، ولكن بخلاف ذلك ، سأراك في الفيديو
‫التالي وسنقوم بفحص كيفية تجهيز بياناتنا لاستخدامها مع نماذج التعلم الآلي.