‫Oké, oké, dus we beginnen op het bureaublad zoals we altijd doen.
‫We komen in de terminal en ik zoom hier een beetje in.
‫Het eerste is om onze omgeving zo geactiveerd te krijgen dat het een veroordeelde lijst wordt om onszelf eraan te herinneren waar
‫onze omgevingen zijn.
‫Ik heb er hier drie.
‫Degene waarmee we hebben gewerkt staat in de voorbeeldprojectmap.
‫Dus ik ga QandA activeren en kopieer dit dan.
‫Ik zou het kunnen kopiëren en plakken, maar ik typ het gewoon uit, want dat is wat we gewend zijn
‫te doen.
‫Dus gebruiken we Slash Daniels slash desktop.
‫Emelle cursus.
‫Welnu, typfouten in overvloed vandaag, bijvoorbeeld, je valpad hier kan anders zijn, tenzij je Daniel
‫heet, want verder een geweldige naam.
‫En dan hier, als je onze omgeving eenmaal hebt geactiveerd, kunnen we zien dat dit is veranderd van de basis
‫naar deze string hier.
‫Prachtig.
‫Dat betekent dat onze omgeving wordt geactiveerd.
‫Dus dan gaan we hier naar dupatta notebook zodat we onze notebookserver kunnen laden.
‫Prachtig.
‫Dit gaat onze browser openen.
‫Ik ben niet van map veranderd, daarom sta ik hier in de bovenste map.
‫Maar dat klopt, ik kan veranderen in een desktop mail cursus.
‫Voorbeeldproject is waar we hebben gewerkt.
‫Ik heb onze inleiding tot matplotlib.
‫Geen empanadas, geen boeken.
‫Prachtig.
‫Maar ik ga een nieuwe maken omdat.
‫We gaan door de inleiding tot So I Could Learn prachtige of plaatsen een mooie kop bovenaan
‫hier inleiding tot Sinked Leer Brackett's České leren onszelf eraan te herinneren, OK, dit notitieboekje demonstreert enkele van de
‫meest bruikbare functies van het mooie, wat het is mooi.
‫Saikat leert dat Lodrick wonderbaarlijk zal raken, ontsnappen en ernaar streven om dat te veranderen in markdown zal het uitvoeren en het zal hier plaatsen wat
‫we gaan behandelen.
‫Gewoon zo, zo krijgen we een beetje een hoogtepunt.
‫Wat.
‫We gaan dekken, dus we beginnen met nul omdat we gaan indexeren Python-stijl nul zal
‫een einde aan het einde zijn.
‫Saikat leer-workflow.
‫Prachtig.
‫En dan gaan we diep in elke stap van deze workflow duiken.
‫Dus we zullen kijken hoe we de gegevens gereed kunnen maken.
‫Dan kiezen we de juiste schatting.
‫En onze schatting is een ander woord in Kittleman dat je zo zult zien voor een machine learning-model.
‫Dus als je het woord model of bij machine learning-algoritme of schatting hoort, is dat waar Escalon voor gebruikt.
‫En ze gebruiken de term schatting omhoog voor machine learning model output slash-algoritme voor onze problemen.
‫Drie passen in de slash-schatting van het model slash-algoritme en gebruiken deze om voorspellingen te doen over onze gegevens.
‫Prachtig.
‫En dan vier.
‫Kijk naar het evalueren van een model, en dan vijf, we gaan het model verbeteren, en dan zes, een getraind model
‫opslaan en laden, en dan zeven, waarom zetten we het niet allemaal bij elkaar?
‫Misschien als je het allemaal samenvoegt, klinkt het een beetje beter.
‫Ze zijn geweldig.
‫Oké, laten we erin duiken.
‫Laten we beginnen met nul zal een ander gehoor creëren, dus nul en van begin tot eind.
‫Volg nu mee als je kunt, want dat is het beste.
‫Maar ik zal waarschijnlijk een beetje snel gaan, om eerlijk te zijn, want ik praat er gewoon doorheen terwijl ik bezig
‫ben.
‫Dus als je het tempo niet kunt bijhouden, is dat helemaal prima.
‫Je kunt de video mogelijk vertragen of een paar keer opnieuw bekijken totdat je ziet wat er aan de hand is.
‫Maar maak je geen zorgen, je hebt hier toegang tot al deze code.
‫Sorry, een end-to-end Sirikit-leenworkflow en we hebben de stappen hier, wat we vandaag hebben.
‫Dus laat het diegene zijn die de gegevens klaarmaakt.
‫Laten we eens kijken hoe dat eruit ziet.
‫We hadden een beetje ervaring in de afgelopen paar paragrafen over het gebruik van een gegevensset voor hartziekten.
‫Dus laten we kijken of we dat kunnen doen en misschien een machine learning-model bouwen op die dataset voor hartziekten.
‫Oke.
‫Dus doe er een.
‫Zet de gegevens klaar.
‫Panda's importeren als betaald.
‫Onthoud dit, het einde tot het einde werkt, dus we gaan een beetje door deze stappen blazen, dus we
‫zullen er gaandeweg diep in duiken.
‫Dus uw hartziekte is gelijk aan lees ASV nu niet.
‫Ik geloof dat ik alles naar een gegevensmap heb verplaatst, dus meestal kunnen we hier de CSV-naam plaatsen,
‫maar ik heb het veranderd.
‫En nu bevinden al onze CSB-mappen zich in deze gegevensmap om een beetje schoon te maken en onze voorbeeldprojectmap er
‫mooi en netjes uit te laten zien.
‫Dus daarom heb ik de bestandspadgegevens.
‫Ja.
‫Hartziekte, DOD, CSI.
‫En dan gaan we.
‫Hart-en vaatziekten zullen bekijken om er zeker van te zijn.
‫Prachtig.
‫Daar zijn al onze rijen.
‫Dus wat we hiermee gaan doen, is deze kolommen overal hier gebruiken, leeftijd zes, Sepi, wat deze ook zijn, om te
‫proberen het doelwit te voorspellen, wat een of nul hartziekte is of niet.
‫Dus de eerste dingen eerst is dat we een X nodig hebben.
‫Je zult dit veel zien in Getline Loan X is een soort van de kenmerkenmatrix, wat in wezen deze
‫kolommen zijn, en dan zal Y deze kolom zijn.
‫Dus laten we eens kijken hoe we dat doen.
‫Dus we creëren X, misschien plaatsen we hier create X, wat features wordt genoemd.
‫Matrix heeft vaak andere namen, kan gegevens zijn, kan kenmerkvariabelen zijn, hartaandoeningen.
‫Darch willen we naar elke kolom behalve de doelkolom.
‫Dus we moeten toegang krijgen die gelijk is aan één mooi.
‫En dan gaan we Y maken, wat een matrix is met het label label.
‫Alle labels, laten we het maar labels mooi en gelijk aan noemen.
‫We willen nu hartziekten.
‫We willen alleen de doelkolom.
‫Voor Doel.
‫Prachtig.
‫Dus we hebben X en Y gemaakt, dus eigenlijk X en Y, X is gewoon des te gemakkelijker.
‫En waarom is deze column hier?
‫Prachtig.
‫Nu, wat is de volgende stap in Saikat, leer wanneer we hier naar boven gaan om het juiste schattings-slash-algoritme voor onze problemen
‫te kiezen.
‫Welnu, ons probleem is classificatie omdat we willen classificeren of iemand een hartaandoening heeft of
‫niet.
‫Dus laten we zeggen dat een actie of twee is om het juiste model en type parameters te kiezen.
‫Hybride parameters zijn als wijzerplaten op een model die u kunt afstemmen om het beter of slechter te maken.
‫Dus laten we een willekeurig gebruiken voor de Amerikaanse schaal.
‫En als je je afvraagt wat er is gedaan, heb je het over met Random Forest.
‫Welnu, we gaan hier in een toekomstige video wat dieper op in.
‫Maar voor de duidelijkheid, stel je eens voor dat willekeurige bossen van cycloon en ensemble willekeurig bosclassificatie
‫importeren.
‫Dit is slechts een classificatiemodel voor machine learning.
‫Dat is het meeste dat u voor nu moet weten.
‫Het is dus in staat om patronen en gegevens te leren en vervolgens te classificeren of een monster, a. k. A. pijl is het een
‫of ander ding.
‫En dus zullen we die klasse instantiëren met sealife, wat een afkorting is voor classifier in getline.
‫Andere keren zie je het model genoemd, maar we gaan CLF gebruiken omdat we bij de documentatie blijven
‫om live te zien in die willekeurige classificatie voor ons.
‫Mooi, en we gaan de standaard parameters en parameters behouden, de standaard behouden.
‫Echter parameters.
‫Dus je kunt zien welke parameters je modellen gebruiken met behulp van clifftop Param krijgen, dus we zullen dit zien.
‫Het importeren kan even duren.
‫Zal in de tussentijd de kop voor deze maken, dus drie passen in het model.
‫Naar de gegevens.
‫Hmmm, ik vraag me af waarom dat zo lang duurt.
‫Misschien komt het allemaal af met timing.
‫Dus eerst en vooral moeten we ons model op een trainingsset trainen en testen op een testset.
‫Die moeten we dus creëren.
‫Wat is dit?
‫Oh mijn fout.
‫We hebben nodig dat dit geen attribuut is, het is een methode.
‫Daar gaan we.
‫Dit is dus een bijenkorf van parameters met de kleine knoppen op ons machine learning-model,
‫willekeurige bosclassificatie.
‫We zullen deze in een toekomstige sectie bekijken.
‫Maar we willen het model ook afstemmen op de trainingsdata.
‫Mooi.
‫Laten we dat doen, dus we willen van een skyline-modelselectie gaan, we moeten onze
‫gegevens splitsen in training en test en dat kunnen we doen met SBA-leningen, treintest, bullet-treintestsplitsing.
‫Prachtig.
‫En we gaan X trein.
‫Volgende toets.
‫Waarom trainen, waarom voertuigen testen?
‫Testspalk, x, y, testgrootte, we willen dat de testgrootte nul komma twee is of welke maat u ook wilt plaatsen.
‫Wat dit in wezen gaat doen, is onze gegevens van X en Y in X-trein splitsen.
‫Dus trainingsgegevens en Y-train X-test en Y-test.
‫Gegevens testen dus.
‫Dus als je je herinnert van lang geleden in Sectie één, passen we het model meestal aan trainingsgegevens aan en evalueren we het, kijken wat
‫het geleerd heeft op testgegevens.
‫Dus gegevens die nog nooit eerder zijn gezien en wat deze testomvang is.
‫Dat betekent dat 80 procent van de gegevens zal worden gebruikt voor training omdat het nul komma twee
‫is, omdat de testgrootte 20 procent zal zijn.
‫Dus als we duizend rijen zouden hebben, zouden er 800 worden gebruikt voor training en 200 voor
‫testen.
‫Maar we worden hier afgeleid.
‫Dit is een wervelende tour door Escalon.
‫We willen nu naar CLF.
‫We willen het passen.
‫Dat kunnen we doen met CMF dot fit X train.
‫Dit zegt eigenlijk een hoog classificatiemodel, willekeurig bos.
‫Zoek de patronen in de trainingsgegevensverschuiving en voer in.
‫Mooi.
‫Dit gaat ons hier een kleine waarschuwing geven omdat er iets aan de hand is.
‫Laten we dus een toekomstige waarschuwing geven. De standaardwaarde van een schatting is een parameter en ga hier omhoog.
‫Een schatting is een waarschuwing die logisch is dat het ons een waarschuwing geeft, zal veranderen van tien inversie
‫nulpunt naar nul naar 100 in nulpunt twee.
‫Hm.
‫Laten we eens kijken of we dat nu kunnen updaten.
‫Dus een schatting is dat we onze hyperparameters hier nu gelijk aan 100 maken.
‫Die waarschuwing zouden we niet moeten krijgen.
‫Mooi.
‫Wij niet.
‫En daar kunnen we van af.
‫Uitvoer door gewoon die kleine puntkomma te plaatsen, uitstekend, nu is ons model geschikt voor de gegevens.
‫Dus, wat kunnen we doen?
‫Nou, we kunnen een voorspelling doen.
‫Dus laten we dat doen.
‫Een voorspelling doen.
‫Dit is trouwens nog stap drie.
‫Waarom legale adelaars nog steeds niet voorspellen en we een scheidsrechter moeten passeren, oké, dus laten we die scheidsrechter Ray doen.
‫Nul, twee, drie, vier.
‫Eens kijken wat er gebeurt, krijgen we een foutmelding?
‫Nee, hij is niet gedefinieerd.
‫We hadden dit bovenaan moeten doen.
‫Laten we dat doen.
‫Importeer hoog als NP.
‫Mooi.
‫Dit zou nu moeten werken.
‫Nee, het werkt niet, waarom werkt het niet?
‫Ah, de import, dus de vorm is nu onjuist, de reden hiervoor is dat wanneer je
‫probeert te modelleren op iets dat lijkt op X-trein, welke X-trein hier gebeurt?
‫We kunnen alleen voorspellingen doen over arrays die er zo uitzien, want dat is wat ons model heeft geleerd.
‫Dus ziet deze NPR nul twee, drie, vier er ongeveer zo uit?
‫Nee helemaal niet.
‫Maar wat er wel zo uitziet, is de X-test.
‫Mooi.
‫Dus wat we kunnen doen, is dat we enkele voorspellingen kunnen doen, dus waarom Parades een conventionele naam is voor het doen
‫van voorspellingen op testgegevens.
‫Het noemt zichzelf ons model.
‫Voorspel geen X-test.
‫Hoe ziet dit er nu uit?
‫Waarom verspreidt het zich als een reeks nullen en enen?
‫En hoe ziet dit er nu uit?
‫Wij niet.
‫Waarom testen?
‫We hebben ook een array van nullen en enen.
‫Hm.
‫Ik vraag me af wat we hiermee zouden kunnen doen.
‫Nou, je kunt naar stap vier gaan, het model evalueren.
‫Hier evalueren we hoe goed de voorspellingen zijn of hoe goed het machine learning-model.
‫We hebben zojuist onze willekeurige classificatie voor ons gewijzigd, hij heeft geleerd van de trainingsgegevens.
‫Dus waarom trainen?
‫Laten we het doen met de trainingsgegevens, trainingsgegevens en testgegevens.
‫Dit is wat we hier doen.
‫Scheurt school dus.
‫Wauw, het is eigenlijk heel goed gedaan, dus dit komt terug als we op shift drukken, kan nauwkeurigheid betekenen bij het geven
‫en testen van gegevens en labels.
‫Dus we hebben het de trainingsgegevens doorgegeven.
‫Dus het model heeft 100 cent gedaan, één komma nul.
‫Dat is het maximale dat je kunt halen met een score op onze trainingsgegevens.
‫Laten we eens kijken hoe het is gedaan op de testgegevens.
‫Als het 100 procent van de testgegevens haalt, denken we misschien dat er iets mis is.
‫Mooi.
‫Excellent.
‫Dus wat is hier gebeurd?
‫Het model heeft patronen in de trainingsgegevens zo goed gevonden dat het 100 procent heeft.
‫Waarom?
‫Omdat het getraind is op de functies.
‫Dus helemaal terug hier, werd er op getraind, zowel op deze als op het label.
‫Dus het had een kans om zichzelf te corrigeren als er iets mis was.
‫Maar het presteert met een nauwkeurigheid van 75 procent, wat betekent dat het drie van de vier voorspellingen krijgt.
‫Juist, op de testgegevens, want het heeft die gegevens nooit gezien, noch heeft het ooit de labels gezien.
‫Oke.
‫Er zijn dus wat meer statistieken die we kunnen gebruiken in plaats van alleen nauwkeurigheid.
‫Dus laten we zeggen dat van Escalon DOT Metrics Import Classification Report, omdat we een classificatieprobleem hebben, we een verwarringsmatrix willen en een
‫op nauwkeurigheidsscore, gewoon om een andere manier te zien om hetzelfde te krijgen dat
‫we hier hebben.
‫Dus het zal beginnen.
‫We gaan printen.
‫We willen een classificatierapport.
‫En we willen vergelijken wat dit met tijd in rekening brengt, omdat we het nog niet hebben geïmporteerd, ik
‫geloof dat het een test kost om labels te testen, de echte labels versus onze voorspellingen.
‫Dus wat dit gaat teruggeven is.
‫Spoiler alert, eens kijken.
‫Dit laat ons dus enkele classificatiestatistieken zien die de testlabels vergelijken met de voorspellingen, de voorspellingslabels die
‫we hier met ons model hebben gemaakt.
‫Dus als we de voorspellende functie gebruiken en als we hetzelfde opnieuw doen, kunnen we onze
‫verwarringsmatrix doen, zodat we verwarring krijgen, matrix en we willen waarom leveringsparades testen?
‫Prachtig.
‫En dan kunnen we nauwkeurigheidsschool doen en we willen waarom testen, waarom spreiden?
‫Mooi.
‫Dit zijn slechts enkele stappen die we kunnen doen om ons model te evalueren.
‫En dus zou de volgende stap zijn dat we niet echt blij zijn met hoe de nauwkeurigheidsscore het daar doet.
‫Dus laten we naar stap vijf gaan, die hier helemaal bovenaan komt.
‫Verbeterd model.
‫Oke, laten we het doen.
‫Laten we eens kijken hoe we een model kunnen verbeteren, misschien gaan we.
‫Probeer een ander bedrag van een schatting, wat een van de hyperparameters is, a. k. A. draait op ons machine learning-model dat
‫we kunnen afstemmen om te proberen het te verbeteren.
‫Dus laten we zeggen dat dit een actie MP.
‫We beginnen met een willekeurig zaadje wanneer de resultaten repliceerbaar zijn en willekeurig zaad zijn.
‫En ik wil dat ik in het bereik 10, 10, 100 stap 10 hier kan zijn en ze zullen niet afdrukken.
‫We zullen een beetje communicatie proberen model met ik schat is.
‫Prachtig.
‫Oh, we hebben te snel op shift in gedrukt.
‫Het is alsof ik blij ben en nogmaals, mijn god, nu dan willen we gaan lachen
‫omdat we een ander model zullen instantiëren, willekeurige bospers-tabclassificatie.
‫Mooi.
‫We kunnen je bedanken.
‫De schatting voor automatisch aanvullen is nu Eagles' I Wonderfalls en dit gaat door en probeer 10 en dan 20 en dan helemaal tot
‫honderd schatting is omdat we proberen uit te zoeken of we ons model
‫kunnen verbeteren door een van de hyper parameters, want dat is stap vijf verbeterd model.
‫Sommigen zullen de nauwkeurigheid van het model printen bij tests en we gaan model dot score X-test doen omdat we ons
‫model op de testgegevens willen evalueren.
‫Dit gaat leren van de trainingsgegevens en evalueert zichzelf dan op de testgegevens en dan
‫zullen we hier een klein percentageteken plaatsen, misschien beperken tot twee decimalen.
‫Slaat dat ergens op?
‫Laat me deze modelnauwkeurigheid teruglezen op de modelschool van de testset.
‫Toch voegen we hier een klein beetje communicatie toe en misschien zullen we hier een spatie afdrukken zodat we het een beetje
‫kunnen zien.
‫Laten we zeggen dat dit een actie-poging en model met tennisschatting is waarom dit niet werkte?
‫Naammodel is niet gedefinieerd.
‫Oeps.
‫Kijk, ik zei toch dat een model kan worden gebruikt, we hebben Cliff nodig, dus Cliff, onthoud de Schäfer-classificatie en laten we het
‫doen.
‫Hoe komt het dat het weer niet werkt?
‫Rhinovirus classifier is nog niet gemonteerd, kolen met fit.
‫Ja, we hebben het geconcretiseerd, maar dat hebben we niet.
‫Hoe proberen we een model te scoren dat we op onze dag nog nooit hebben gepast?
‫Ze zeggen dat dit een grote liefdescodering is vol fouten.
‫Prachtig.
‫Als we hier nu doorheen zouden kijken, zou je zeggen dat het
‫beste model met de beste nauwkeurigheid als we teruggaan, ook schatten is.
‫Daar gaan we.
‫We zijn van de oorspronkelijke 75 procent naar 83 procent gegaan door een van de hoge parameters van ons model aan te
‫passen naar 20 in plaats van de standaardwaarde, die momenteel 10 is.
‫Maar het gaat om tien tot honderd.
‫En we gaan hier echt sneller.
‫Wat is een laatste stap?
‫We gaan hier terug naar boven.
‫Rijd naar de top, sla een model op en laad het.
‫Oke, laten we het doen.
‫Dus we willen zes gaan, een model opslaan en het laden.
‫Nu kunnen we een model opslaan met Python's Pickle Leray.
‫Dus we gaan Pickle importeren en om het bedrag te besparen, gaan we varken of dumpen en passeren het.
‫Ons model eclair voor classifier op pass en geef het ook open met de bestandsnaam die we willen.
‫Als ik me dit willekeurige bosmodel kan herinneren, één mooie naam, huh?
‫Augurk.
‫En dan willen we binair schrijven met be wonderful.
‫Dus dit gaat mensen redden die het niet zien, ik volg hier niet eens mijn eigen motto of voer bij twijfel de
‫code uit.
‫Dit had een model moeten redden om te vuren.
‫Laten we naar boven gaan en een kijkje nemen.
‫Als we dit vernieuwen.
‫Prachtig regenwoudmodel daar.
‫Wat gebeurt er als we dat proberen te importeren, dus we willen het geladen model eagles pixel niet laden, ik
‫wil de bestandsnaam willekeurig openen.
‫Kunnen we dat doen?
‫Ja dat kunnen we.
‫Tabora compleet.
‫En nu moeten we deze keer AAB volgen.
‫Lees daarna binaire bestanden en dan gaan we naar het geladen model.
‫Geen school X-test, y-test, kijk wat er gebeurt.
‫73 nu zou dat moeten overeenkomen met drieënzeventig komma zeven met de laatste mijl die we proberen en
‫hier en het doet het geweldig.
‫Nu hebben we daar net doorheen gezoomd.
‫Het duurde ongeveer 20 minuten om een volledige lijnworkflow te doen met veel praten.
‫Dus begonnen we met een om de gegevens gereed te maken.
‫We hebben ons dataframe van hartziekten gezien en we hebben het opgesplitst in X en Y, wat je vaak
‫zult doen bij leerproblemen onder toezicht in Second-line.
‫We gaan de functies hier gebruiken om de Targ te voorspellen.
‫Prachtig.
‫En toen kozen we het juiste model.
‫We hebben een beetje doorgenomen hoe je dat zou doen.
‫Maar uit ervaring weet ik dat willekeurige bosclassificatie redelijk goed is in het oplossen van classificatieproblemen, dus we zullen zien hoe
‫we dat kunnen doen.
‫En toen besloten we om het standaardtype parameters te gebruiken, dat zijn die kleine knoppen.
‫U kunt een model inschakelen.
‫En we zagen hoe we het model konden aanpassen aan de trainingsgegevens.
‫Dus een. k. A. een model dat patronen in de trainingsgegevens vindt.
‫En in de eerste plaats, om zelfs onze gegevens van een grote set in training te krijgen, een test waarvan we deze kleine
‫hulpfunctie gebruiken.
‫Dus ik kan het niet leren.
‫Bedankt, zodat ik het kon leren.
‫En toen deden we een voorspelling, of we probeerden het tenminste, en toen realiseerden we ons, volhouden.
‫Ons model kan geen voorspellingen doen over dingen die niet dezelfde vorm hebben, want onthoud, Saikat-lening
‫is gebaseerd op LEMPIRAS.
‫Dus als we er een array aan doorgeven, deze slechterik hier, die niet dezelfde vorm heeft als de gegevens waarop hij nu is getraind,
‫zal ons een fout laten zien.
‫Dus we repareren die fout door een model te vragen om te voorspellen op de X-test, die op zijn beurt een label Y-spreads voorspelde voor
‫elk van onze monsters.
‫Vervolgens vergeleken we onze voorspellingen door middel van evaluatie met de Y-test.
‫Ons model kreeg 100 procent van de trainingsgegevens, maar kreeg slechts 75 procent nauwkeurigheid van de testgegevens, wat eigenlijk nog
‫steeds redelijk goed is.
‫Een muntworp voor nul één zou vijftig procent zijn.
‫Onze modellen zijn dus halverwege om het perfecte model te zijn.
‫En dan gaan we hier, we hebben nog een paar classificatiestatistieken geprobeerd, dus we kregen een beetje meer inzicht
‫in plaats van alleen nauwkeurigheid.
‫We hebben een verwarringsmatrix gemaakt en de nauwkeurigheidsscorefunctie gebruikt.
‫En toen stap vijf, probeerden we een aantal verschillende hyperparameters, a. k. A. verschillende schatters.
‫We kwamen erachter dat misschien een schatting van twintig het beste is voor ons model, omdat het de hoogste nauwkeurigheid heeft.
‫En toen hebben we eindelijk een model opgeslagen en opnieuw geladen en het kreeg dezelfde score als ons meest recent getrainde
‫model, dat naar schatting negentig drieënzeventig komma zeven zeven was.
‫En nu is dit een hele boel om in je op te nemen.
‫Ik begrijp volledig dat we er relatief snel doorheen zijn gegaan.
‫Maar wat we gaan doen, is elk van deze stappen in de volgende video's opsplitsen.
‫Dus als je terug wilt gaan, probeer dan alle code die we hebben gebruikt in één cel te stoppen.
‫Als je kunt zien of je een modeltrein kunt krijgen, kun je die dan aan de kant krijgen?
‫Kun je opnieuw importeren, een beetje oefenen, maar anders zie ik het in de volgende video.
‫En we gaan kijken hoe we onze gegevens klaar kunnen maken voor gebruik met machine learning-modellen.