‫Très bien, très bien, nous allons donc commencer sur le bureau comme nous le faisons toujours.
‫Nous allons entrer dans le terminal et je vais zoomer un peu ici.
‫La première chose est d'activer notre environnement dans une liste de condamnés pour nous rappeler où se trouvent
‫nos environnements.
‫J'en ai trois ici.
‫Celui avec lequel nous avons travaillé se trouve dans le dossier de l'exemple de projet.
‫Je vais donc activer QandA, puis copier ceci.
‫Je pourrais le copier et le coller, mais je vais juste le taper parce que c'est ce que nous avons l'habitude
‫de faire.
‫Nous utilisons donc le bureau slash de Slash Daniels.
‫cours Emelle.
‫Eh bien, les fautes de frappe à gogo aujourd'hui, par exemple, votre chemin de chute ici pourrait être différent à moins que votre nom
‫ne soit Daniel, car sinon c'est un super nom.
‫Et puis ici, une fois que vous avez activé notre environnement, nous pouvons voir que cela a changé de la
‫base à cette chaîne ici.
‫Merveilleux.
‫Cela signifie que notre environnement est activé.
‫Alors nous irons ici dupatta notebook afin que nous puissions charger notre serveur de notebook.
‫Merveilleux.
‫Cela va ouvrir notre navigateur.
‫Je n'ai pas changé de répertoire, c'est pourquoi je suis dans le premier dossier ici.
‫Mais c'est vrai, je peux changer dans un cours de courrier de bureau.
‫L'exemple de projet est l'endroit où nous avons travaillé.
‫J'ai notre introduction à matplotlib.
‫Pas d'empanadas, pas de livres.
‫Merveilleux.
‫Mais je vais en créer un nouveau parce que.
‫Nous passons par l'introduction à So I could Learn wonderful ou mettez une belle rubrique en haut
‫ici introduction à eské de Sinked Learn Brackett apprenez à nous rappeler, d'accord, ce cahier montre certaines des fonctions
‫les plus utiles de la belle, ce qu'elle est beau.
‫Saikat apprendra que Lodrick merveilleux frappera, s'échappera et visera à changer cela en démarque et il mettra ici ce que
‫nous allons couvrir.
‫Juste comme ça, juste pour que nous ayons un petit point culminant.
‫Quoi.
‫Nous allons couvrir, donc nous allons commencer par zéro car nous allons indexer le style Python
‫zéro sera un bout à bout.
‫Saikat apprendre le flux de travail.
‫Merveilleux.
‫Et puis nous allons approfondir chaque étape de ce flux de travail.
‫Nous allons donc chercher à préparer les données.
‫Ensuite, nous choisirons la bonne estimation.
‫Et notre estimation est un autre mot à l'intérieur de Kittleman que vous verrez dans une seconde pour le modèle d'apprentissage automatique.
‫Ainsi, lorsque vous entendez le mot modèle ou algorithme d'apprentissage automatique ou estimation, c'est ce qu'utilise Escalon.
‫Et ils utilisent le terme estimation pour l'algorithme de barre oblique de sortie du modèle d'apprentissage automatique pour nos problèmes.
‫Trois ajusteront l'estimation de la barre oblique de l'algorithme de barre oblique du modèle et l'utiliseront pour faire des prédictions sur nos données.
‫Merveilleux.
‫Et puis quatre volonté.
‫Examinez l'évaluation d'un modèle, puis cinq, nous allons améliorer le modèle, puis six, enregistrerons et chargerons un
‫modèle entraîné, et puis sept, pourquoi ne pas tout mettre ensemble ?
‫Peut-être qu'en mettant tout ça ensemble, ça sonne un peu mieux.
‫Ils sont merveilleux.
‫Très bien, plongeons-y.
‫Commençons par zéro va créer une autre audience, donc zéro et de bout en bout.
‫Maintenant, suivez si vous le pouvez, parce que c'est le meilleur.
‫Mais je vais probablement aller un peu vite, pour être honnête, parce que je parle en quelque sorte de cela au fur et
‫à mesure.
‫Donc, si vous ne pouvez pas suivre le rythme, c'est tout à fait bien.
‫Vous pouvez potentiellement ralentir la vidéo ou simplement la revoir plusieurs fois jusqu'à ce que vous voyiez ce qui se passe.
‫Mais ne vous inquiétez pas, vous aurez accès à tout ce code ici.
‫Désolé, un flux de travail de prêt Sirikit de bout en bout et nous avons les étapes ici, ce que nous avons aujourd'hui.
‫Alors, c'est celui-là qui prépare les données.
‫Voyons à quoi cela ressemble.
‫Nous avons eu un peu d'expérience dans les dernières sections sur l'utilisation d'un ensemble de données sur les maladies cardiaques.
‫Voyons donc si nous pouvons le faire et peut-être créer un modèle d'apprentissage automatique sur cet ensemble de données sur les maladies cardiaques.
‫D'accord.
‫Alors faites-en un.
‫Préparez les données.
‫Importez les pandas comme payés.
‫Maintenant, souvenez-vous de ceci, de la fin à la fin du travail, nous allons donc passer en revue ces étapes afin que nous approfondissions
‫chacune d'entre elles au fur et à mesure.
‫Donc, votre maladie cardiaque est égale, s'il vous plaît, ne lisez pas ASV maintenant.
‫Je crois que j'ai tout déplacé dans un dossier de données, donc généralement nous pourrions simplement mettre le nom
‫CSV ici, mais je l'ai modifié.
‫Et maintenant, tous nos dossiers CSB se trouvent dans ce dossier de données juste pour nettoyer et garder notre exemple
‫de dossier de projet agréable et soigné.
‫C'est pourquoi j'ai les données du chemin du fichier.
‫Oui.
‫Maladie cardiaque, DOD, CSI.
‫Et puis nous irons.
‫Les maladies cardiaques seront vues juste pour s'en assurer.
‫Merveilleux.
‫Il y a toutes nos rangées là-bas.
‫Et donc ce que nous allons faire avec cela, c'est utiliser ces colonnes partout ici, l'âge de six ans, Sepi, quels qu'ils soient,
‫pour essayer de prédire la cible, qui est une ou zéro maladie cardiaque ou non.
‫Donc, la première chose est que nous avons besoin d'un X.
‫Vous verrez cela beaucoup dans Getline Loan X est une sorte de matrice de caractéristiques, qui est
‫essentiellement ces colonnes, puis Y sera cette colonne.
‫Voyons donc comment nous procédons.
‫Nous créons donc X, peut-être mettrons-nous ici créer X, qui s'appelle fonctionnalités.
‫La matrice a souvent d'autres noms, peut être des données, des variables de caractéristiques, une maladie cardiaque.
‫Darch, nous voulons toutes les colonnes sauf la colonne cible.
‫Nous devons donc obtenir un accès égal à une belle.
‫Et puis nous allons créer Y qui est une matrice étiquetée par étiquette.
‫Toutes les étiquettes, appelons ça des étiquettes belles et égales.
‫Nous voulons une maladie cardiaque maintenant.
‫Nous voulons seulement la colonne cible.
‫Pour cible.
‫Merveilleux.
‫Nous avons donc créé X et Y, donc fondamentalement X et Y, X est juste le plus facile.
‫Et pourquoi cette chronique est-elle ici ?
‫Merveilleux.
‫Maintenant, quelle est la prochaine étape dans Saikat, apprenez quand nous montons ici pour choisir le bon algorithme de barre oblique d'estimation pour
‫nos problèmes.
‫Eh bien, notre problème est la classification parce que nous voulons déterminer si quelqu'un a une maladie cardiaque ou
‫non.
‫Disons donc qu'une action ou deux consiste à choisir le bon modèle et le bon type de paramètres.
‫Les paramètres hybrides sont comme des cadrans sur un modèle que vous pouvez régler pour l'améliorer ou l'empirer.
‫Utilisons donc une échelle aléatoire pour les États-Unis.
‫Et si vous vous demandez ce qui est fait, vous parlez avec Random Forest.
‫Eh bien, nous allons voir cela un peu plus en profondeur dans une future vidéo.
‫Mais juste pour que vous le sachiez, imaginez simplement des forêts aléatoires à partir du classificateur de forêts aléatoires d'importation de cyclone et
‫d'ensemble.
‫Il s'agit simplement d'un modèle d'apprentissage automatique de classification.
‫C'est le plus que vous devez savoir pour l'instant.
‫Il est donc capable d'apprendre des modèles et des données, puis de classer si un échantillon, a. k. une. la flèche est une chose
‫ou une autre.
‫Et donc nous allons instancier cette classe en utilisant sealife, qui est l'abréviation de classifier à l'intérieur de getline.
‫D'autres fois, vous le verrez appelé model, mais nous allons utiliser CLF car nous nous en tiendrons à la
‫documentation pour voir en direct ces classificateurs aléatoires pour nous.
‫Magnifique, et nous allons conserver les paramètres par défaut et les paramètres, conserver la valeur par défaut.
‫Cependant, les paramètres.
‫Ainsi, vous pouvez voir quels paramètres vos modèles utilisent à l'aide de clifftop obtiennent Param, nous verrons donc cela.
‫L'importation peut prendre un peu de temps.
‫En attendant, va créer la rubrique pour celui-ci, donc trois correspond au modèle.
‫Aux données.
‫Hmmm, je me demande pourquoi cela prend si longtemps.
‫Peut-être que tout finira avec le timing.
‫Donc, tout d'abord, nous devons entraîner notre modèle sur un ensemble d'apprentissage et le tester sur un ensemble de test.
‫Nous devons donc créer cela.
‫Qu'est-ce que c'est?
‫Oh, mon mauvais.
‫Nous avons besoin que ce n'est pas un attribut, c'est une méthode.
‫On y va.
‫C'est donc une ruche de paramètres avec les petits boutons sur notre modèle d'apprentissage automatique, classificateur de
‫forêt aléatoire.
‫Nous les examinerons dans une prochaine section.
‫Mais nous voulons également adapter le modèle aux données d'entraînement.
‫Beau.
‫Faisons cela, donc nous voulons passer d'une sélection de modèle d'horizon, nous devons diviser nos données en formation et test
‫et nous pouvons le faire avec des prêts SBA, un test de train, une division de test de train à grande vitesse.
‫Merveilleux.
‫Et nous allons prendre le train X.
‫Prochain essai.
‫Pourquoi s'entraîner, pourquoi s'entraîner avec des véhicules d'essai ?
‫Attelle de test, x, y, taille de test, nous voulons que la taille de test soit de zéro virgule deux ou quelle que soit la taille que vous souhaitez
‫mettre.
‫Essentiellement, ce que cela va faire, c'est diviser nos données de X et Y en X train.
‫Donc, les données d'entraînement et Y entraînent le test X et le test Y.
‫Donc tester les données.
‫Donc, si vous vous souvenez de la première section, nous adaptons généralement le modèle aux données d'entraînement, puis nous l'évaluons, voyons ce qu'il a appris
‫sur les données de test.
‫Donc, les données n'ont jamais été vues auparavant et quelle est la taille de ce test.
‫Eh bien, cela signifie que 80 % des données seront utilisées pour l'entraînement, car il s'agit de zéro virgule deux, car
‫la taille du test sera de 20 %.
‫Donc, si nous avions un millier de lignes, 800 d'entre elles seraient utilisées pour la formation et 200 d'entre elles seraient utilisées pour
‫les tests.
‫Mais nous sommes distraits ici.
‫Il s'agit d'une visite éclair d'Escalon.
‫Nous voulons aller au CLF maintenant.
‫Nous voulons l'adapter.
‫Nous pouvons le faire avec le train CMF dot fit X.
‫Cela signifie essentiellement un modèle de classification élevée, une forêt aléatoire.
‫Trouvez les modèles dans le décalage des données d'entraînement et entrez.
‫Beau.
‫Cela va nous donner un petit avertissement ici parce qu'il y a quelque chose qui se passe.
‫Donc, radim futur avertit que la valeur par défaut d'une estimation est qui est un paramètre et montons ici.
‫Une estimation est un avertissement qui a du sens qu'il nous donne un avertissement qui passera de dix inversion zéro
‫point à zéro à 100 en zéro virgule deux.
‫Hmm.
‫Eh bien, voyons si nous pouvons simplement mettre à jour cela maintenant.
‫Donc, une estimation est que nous modifions nos hyper paramètres ici est égal à 100 maintenant.
‫Nous ne devrions pas recevoir cet avertissement.
‫Beau.
‫Nous ne le faisons pas.
‫Et nous pouvons nous en débarrasser.
‫Sortie en mettant simplement ce petit point-virgule, excellent, maintenant notre modèle est adapté aux données.
‫Alors, que pouvons-nous faire?
‫Eh bien, nous pouvons faire une prédiction.
‫Alors faisons-le.
‫Faire une prédiction.
‫C'est encore la troisième étape, d'ailleurs.
‫Pourquoi les aigles légaux ne prédisent toujours pas et nous devons passer un arbitre, n'est-ce pas, alors faisons cet arbitre Ray.
‫Zéro, deux, trois, quatre.
‫Voyons ce qui se passe, obtenons-nous une erreur ?
‫Non, il n'est pas défini.
‫Nous aurions dû le faire tout en haut.
‫Faisons cela.
‫Importation élevée en tant que NP.
‫Beau.
‫Maintenant, cela devrait fonctionner.
‫Non, ça ne marche pas, pourquoi ça ne marche pas ?
‫Ah, l'importation, donc la forme est incorrecte maintenant, la raison en est que lorsque vous essayez de modéliser
‫quelque chose qui ressemble à un train X, quel train X se produit ici ?
‫Nous ne pouvons faire des prédictions que sur des tableaux qui ressemblent à ceci parce que c'est ce que notre modèle a appris.
‫Alors, ce NPR zéro deux, trois, quatre ressemble-t-il à ça ?
‫Non pas du tout.
‫Mais ce qui ressemble à ça, c'est le test X.
‫Beau.
‫Donc, ce que nous pouvons faire, c'est faire des prédictions, alors pourquoi Parades est un nom conventionnel pour faire des prédictions sur
‫des données de test.
‫Il s'appelle lui-même notre modèle.
‫Ne pas prédire le test X.
‫Maintenant, à quoi cela ressemble-t-il ?
‫Pourquoi se propage comme un tableau de zéros et de uns ?
‫Et maintenant, à quoi cela ressemble-t-il ?
‫Nous ne le faisons pas.
‫Pourquoi tester ?
‫Nous avons également un tableau de zéros et de uns.
‫Hmm.
‫Je me demande ce qu'on pourrait faire avec ça.
‫Eh bien, vous pouvez passer à l'étape quatre, évaluer le modèle.
‫C'est là que nous évaluons la qualité des prédictions ou la qualité du modèle d'apprentissage automatique.
‫Nous venons de changer notre classificateur aléatoire pour nous a fait l'apprentissage sur les données d'entraînement.
‫Alors pourquoi s'entrainer ?
‫Faisons sur les données d'entraînement, les données d'entraînement et les données de test.
‫C'est ce que nous faisons ici.
‫Donc fissures école.
‫Wow, c'est en fait très bien fait, donc cela va revenir si nous appuyons sur Maj peut signifier la précision des données et
‫des étiquettes de donner et de tester.
‫Nous lui avons donc transmis les données d'entraînement.
‫Donc, le modèle a fait 100 cents, un point zéro.
‫C'est le maximum que vous pouvez obtenir avec un score sur nos données d'entraînement.
‫Voyons comment cela se passe sur les données de test.
‫Maintenant, s'il obtient 100 % sur les données de test, nous pourrions penser que quelque chose ne va pas.
‫Beau.
‫Excellent.
‫Alors que s'est-il passé ici ?
‫Eh bien, le modèle a si bien trouvé des modèles dans les données d'entraînement qu'il en a 100 pour cent.
‫Pourquoi?
‫Parce qu'il a été formé sur les fonctionnalités.
‫Alors là-haut, il s'est entraîné sur ceux-ci ainsi que sur l'étiquette.
‫Il avait donc une chance de se corriger s'il y avait un problème.
‫Mais il fonctionne avec une précision de 75 %, ce qui signifie qu'il obtient trois prédictions sur quatre.
‫Exact, sur les données de test, car il n'a jamais vu ces données, ni les étiquettes.
‫D'accord.
‫Il y a donc d'autres mesures que nous pouvons utiliser plutôt que simplement la précision.
‫Supposons donc qu'à partir du rapport de classification d'importation Escalon DOT Metrics, parce que nous avons un problème de classification, nous voulons confondre la matrice et
‫une sur le score de précision juste pour voir une autre façon d'obtenir la même chose que
‫nous avons ici.
‫Alors ça va commencer.
‫Nous allons imprimer.
‫Nous voulons un rapport de classement.
‫Et nous voulons comparer ce que cela prend en compte du temps, car nous ne l'avons pas encore importé, je
‫pense qu'il faut y tester pour tester les étiquettes, les vraies étiquettes par rapport à nos prédictions.
‫Donc, ce que cela va revenir, c'est.
‫Alerte spoil, voyons voir.
‫Donc, ce que cela nous montre, ce sont des métriques de classification qui comparent les étiquettes de test aux prédictions, les étiquettes
‫de prédiction que nous avons créées ici avec notre modèle.
‫Donc en utilisant la fonction prédictive et puis si on fait la même chose, on peut faire notre matrice de confusion
‫donc on obtient de la confusion, matrice et on veut pourquoi tester les parades d'approvisionnement ?
‫Merveilleux.
‫Et puis on peut faire l'école de précision et on veut pourquoi tester, pourquoi se propager ?
‫Beau.
‫Ce ne sont là que quelques étapes supplémentaires que nous pouvons effectuer pour évaluer notre modèle.
‫Et donc la prochaine étape serait que nous ne sommes pas vraiment satisfaits de la façon dont le score de précision se porte là-bas.
‫Nous voulons donc passer à l'étape cinq, qui revient ici tout en haut.
‫Modèle amélioré.
‫Ok faisons-le.
‫Voyons comment nous pouvons améliorer un modèle, nous pourrions y aller.
‫Essayez un montant différent d'une estimation, qui est l'un des hyper paramètres, a. k. une. cadrans sur notre modèle d'apprentissage automatique
‫que nous pouvons régler pour essayer de l'améliorer.
‫Alors disons que c'est un député d'action.
‫Nous allons commencer avec une graine aléatoire lorsque les résultats sont reproductibles et seront des graines aléatoires.
‫Et je veux pour I dans la plage 10, 10, 100 pas peut être 10 ici et ils ne s'imprimeront pas.
‫Nous allons donner un petit modèle d'essai de communication avec j'estime que c'est.
‫Merveilleux.
‫Oh, nous sommes passés à la vitesse supérieure trop rapidement.
‫C'est comme si j'étais la gâchette heureuse et encore une fois, mon Dieu, d'accord, maintenant nous voulons aller voir un rire parce que nous
‫allons instancier un autre modèle, un classificateur d'onglets de presse aléatoire de forêt.
‫Beau.
‫Nous pouvons vous remercier.
‫L'estimation de la saisie semi-automatique maintenant est Eagles' I Wonderfalls et cela va boucler et essayer 10, puis 20, puis jusqu'à une estimation de
‫cent parce que nous essayons de déterminer si nous pouvons améliorer notre modèle
‫en ajustant l'un des les hyper paramètres, car c'est le modèle amélioré de l'étape cinq.
‫Certains vont imprimer la précision du modèle sur les tests et nous allons passer au test de score X du modèle parce que nous voulons évaluer
‫notre modèle sur les données de test.
‫Cela va apprendre sur les données d'entraînement, puis s'évaluer sur les données de test, puis nous
‫mettrons un petit signe de pourcentage ici, peut-être le limiter à deux décimales.
‫Cela a-t-il du sens?
‫Permettez-moi de relire cette précision de modèle sur l'école de modèle de jeu de test.
‫Pourtant, nous ajoutons juste un peu de communication ici, puis nous imprimerons peut-être un espace ici afin que nous puissions en quelque sorte
‫le voir.
‫Disons qu'il s'agit d'un essai d'action et d'un modèle avec estimation de tennis, pourquoi cela n'a-t-il pas fonctionné ?
‫Le modèle de nom n'est pas défini.
‫Oups.
‫Tu vois, je t'ai dit qu'un modèle peut être utilisé, nous avons besoin de Cliff, donc Cliff, souviens-toi du classificateur de Schäfer et
‫allons-y.
‫Comment ça se fait que ça ne marche plus ?
‫Le classificateur de rhinovirus n'est pas encore installé, charbon avec ajustement.
‫Oui, nous l'avons instancié, mais nous ne l'avons pas fait.
‫Comment essayons-nous de marquer un modèle que nous n'avons encore jamais monté de nos jours ?
‫Ils disent que c'est un grand amour de codage plein d'erreurs.
‫Merveilleux.
‫Maintenant, si nous regardions en arrière, vous diriez que le meilleur modèle avec
‫la meilleure précision si nous revenons en arrière consiste également à estimer.
‫On y va.
‫Nous sommes passés de notre valeur d'origine, 75 % à 83 %, en ajustant l'un des paramètres élevés de notre modèle à 20
‫au lieu de la valeur par défaut, qui est actuellement de 10.
‫Mais ça va être jusqu'à dix à cent.
‫Et nous allons vraiment plus vite ici.
‫Qu'est-ce qu'une dernière étape ?
‫On remonte ici.
‫Montez au sommet, enregistrez un modèle et chargez-le.
‫Ok faisons-le.
‫Nous voulons donc aller six, enregistrer un modèle et le charger.
‫Nous pouvons maintenant enregistrer un modèle avec Pickle Leray de Python.
‫Nous allons donc importer Pickle, puis pour économiser le montant, nous irons cochon ou vider et le passerons.
‫Notre modèle éclair pour classifier on passe et aussi le donner open avec le nom de fichier que l'on veut.
‫Si je me souviens de ce modèle de forêt aléatoire, un nom fantaisiste, hein ?
‫Cornichon.
‫Et puis nous voulons écrire du binaire avec be wonderful.
‫Donc, cela va éviter aux gens de ne pas voir, je ne suis même pas ma propre devise ici ou en cas de doute, exécutez
‫le code.
‫Maintenant, cela aurait dû sauver un modèle à tirer.
‫Montons et voyons.
‫Si nous actualisons ceci.
‫Beau modèle de forêt tropicale là-bas.
‫Maintenant, que se passe-t-il si nous essayons d'importer cela, donc nous voulons charger le modèle de pixel des aigles ne se charge pas, je veux aller
‫ouvrir le nom de fichier au hasard.
‫pouvons-nous faire cela?
‫Oui nous pouvons.
‫Tabora terminée.
‫Et maintenant, cette fois, nous avons besoin que l'AAB soit suivi.
‫Après cela, lisez les binaires, puis nous allons charger le modèle.
‫Pas le test X de l'école, le test y, voyez ce qui se passe.
‫73 maintenant, cela devrait aligner soixante-treize virgule sept avec le dernier kilomètre que nous essayons de
‫monter ici et c'est merveilleux.
‫Maintenant, nous venons de zoomer sur cela.
‫Il a fallu environ 20 minutes pour effectuer un flux de travail complet avec beaucoup de discussions.
‫Nous avons donc commencé par préparer les données.
‫Nous avons vu notre base de données sur les maladies cardiaques et nous l'avons divisée en X et Y, ce qui est souvent ce que
‫vous ferez dans les problèmes d'apprentissage supervisé en deuxième ligne.
‫Nous allons utiliser les fonctionnalités ici pour prédire le Targ.
‫Merveilleux.
‫Et puis nous avons choisi le bon modèle.
‫Nous avons en quelque sorte survolé un peu comment vous feriez cela.
‫Mais par expérience, je sais que le classificateur de forêts aléatoires est assez bon pour résoudre les problèmes de classification, nous verrons
‫donc comment le faire.
‫Et puis nous avons décidé d'utiliser le type de paramètres par défaut, qui sont ces petits boutons.
‫Vous pouvez activer un modèle.
‫Et nous avons vu comment ajuster le modèle aux données d'entraînement.
‫Donc un. k. une. un modèle trouvant des modèles dans les données d'apprentissage.
‫Et tout d'abord, même pour obtenir nos données d'un grand ensemble dans la formation, un test à partir duquel nous utilisons cette petite
‫fonction d'assistance.
‫Donc je ne peux pas apprendre.
‫Merci pour que je puisse apprendre.
‫Et puis nous avons fait une prédiction ou du moins nous avons essayé de le faire, puis nous avons réalisé, tenez bon.
‫Notre modèle ne peut pas faire de prédictions sur des choses qui ne sont pas de la même forme car rappelez-vous, le prêt
‫Saikat est construit sur LEMPIRAS.
‫Donc, si nous lui passons un tableau, ce mauvais garçon ici qui n'a pas la même forme que les données sur lesquelles il est formé
‫maintenant, il va nous montrer une erreur.
‫Nous corrigeons donc cette erreur en demandant à un modèle de prédire sur le test X, qui à son tour a prédit qu'une étiquette Y se propage pour
‫chacun de nos échantillons.
‫Ensuite, nous avons comparé nos prédictions au test Y par évaluation.
‫Notre modèle a obtenu 100 % sur les données d'entraînement, mais n'a obtenu que 75 % de précision sur les données de test, ce qui
‫en fait encore assez bon.
‫Un tirage au sort pour zéro un serait de cinquante pour cent.
‫Nos modèles sont donc à mi-chemin d'être le modèle parfait.
‫Et puis nous allons ici, nous avons essayé quelques métriques de classification supplémentaires, nous avons donc obtenu un peu plus
‫d'informations plutôt que de précision.
‫Nous avons créé une matrice de confusion et utilisé la fonction de score de précision.
‫Et puis, étape cinq, nous avons essayé un tas d'hyper paramètres différents, a. k. une. différents estimateurs.
‫Nous avons découvert que peut-être vingt estimations est la meilleure pour notre modèle car il a la plus grande précision.
‫Et puis finalement, nous avons enregistré un modèle et l'avons rechargé et il a obtenu le même score que notre modèle le plus récemment
‫formé, qui était de quatre-vingt-dix estimé à soixante-treize virgule sept sept.
‫Et maintenant, c'est beaucoup de choses à assimiler.
‫Je comprends tout à fait que nous l'avons parcouru assez rapidement.
‫Mais ce que nous allons faire, c'est décomposer chacune de ces étapes tout au long des prochaines vidéos.
‫Donc, si vous voulez revenir en arrière, essayez de mettre tout le code que nous avons utilisé dans une seule cellule.
‫Si vous pouvez voir si vous pouvez obtenir un train miniature, pouvez-vous l'avoir de côté ?
‫Pouvez-vous obtenir une réimportation, ayez un peu de pratique, mais sinon, je verrai dans la prochaine vidéo.
‫Et nous allons voir comment préparer nos données pour les utiliser avec des modèles d'apprentissage automatique.