‫In Ordnung, in Ordnung, also beginnen wir wie immer auf dem Desktop.
‫Wir kommen ins Terminal und ich zoome hier ein wenig hinein.
‫Als erstes müssen wir unsere Umgebung so aktivieren, dass sie in eine verdammte Liste aufgenommen wird, um uns daran zu erinnern, wo
‫unsere Umgebungen sind.
‫Ich habe drei hier.
‫Der, mit dem wir gearbeitet haben, befindet sich im Beispielprojektordner.
‫Also werde ich QandA aktivieren und dann das kopieren.
‫Ich könnte es kopieren und einfügen, aber ich werde es einfach abtippen, weil wir es normalerweise
‫tun.
‫Wir verwenden also Slash Daniels Slash-Desktop.
‫Emelle-Kurs.
‫Nun, Tippfehler heute in Hülle und Fülle, Beispielprojekt Ihr Fallweg hier könnte anders sein, es sei denn, Ihr Name
‫ist Daniel, weil sonst ein großartiger Name.
‫Und dann hier, sobald Sie unsere Umgebung aktiviert haben, können wir sehen, dass sich dies von base zu dieser
‫Zeichenfolge hier geändert hat.
‫Wunderbar.
‫Das heißt, unsere Umwelt wird aktiviert.
‫Also gehen wir hier zum Dupatta Notebook, damit wir unseren Notebook-Server aufladen können.
‫Wunderbar.
‫Dadurch wird unser Browser geöffnet.
‫Ich habe das Verzeichnis nicht geändert, deshalb bin ich hier im obersten Ordner.
‫Aber das stimmt, ich kann in einen Desktop-Mail-Kurs wechseln.
‫Beispielprojekt ist, wo wir gearbeitet haben.
‫Ich habe unsere Einführung in Matplotlib.
‫Keine Empanadas, keine Bücher.
‫Wunderbar.
‫Aber ich werde eine neue erstellen, weil.
‫Wir gehen durch die Einführung zu So konnte ich lernen wunderbar oder setze eine schöne Überschrift
‫oben hier Einführung in Sinked Learn Bracketts eské Learn, um uns daran zu erinnern, OK, dieses Notizbuch zeigt einige
‫der nützlichsten Funktionen des Schönen, das es ist schön.
‫Saikat lernt, dass Lodrick wunderbar trifft, entkommt und versucht, dies in Abschlag zu ändern, wird es ausführen und es wird hier einfügen, was
‫wir behandeln werden.
‫Nur so, nur damit wir ein kleines Highlight bekommen.
‫Was.
‫Wir werden es behandeln, also beginnen wir mit Null, weil wir den Python-Stil indexieren werden. Null
‫wird ein Ende zum Ende sein.
‫Saikat-Lernworkflow.
‫Wunderbar.
‫Und dann werden wir tief in jeden Schritt dieses Workflows eintauchen.
‫Wir werden also versuchen, die Daten vorzubereiten.
‫Dann wählen wir den richtigen Kostenvoranschlag.
‫Und unsere Schätzung ist ein weiteres Wort in Kittleman, das Sie gleich für das Modell des maschinellen Lernens sehen werden.
‫Wenn Sie also das Wort Modell oder einen Algorithmus oder eine Schätzung für maschinelles Lernen hören, verwendet Escalon genau das.
‫Und sie verwenden den Begriff Schätzwert für den Slash-Algorithmus für die Ausgabe des Modells des maschinellen Lernens für unsere Probleme.
‫Drei werden an die Slash-Schätzung des Modells des Slash-Algorithmus angepasst und verwendet, um Vorhersagen zu unseren Daten zu treffen.
‫Wunderbar.
‫Und dann werden vier.
‫Betrachten Sie die Evaluierung eines Modells, und dann fünf, verbessern wir das Modell, und dann speichern und laden wir
‫sechs ein trainiertes Modell, und dann sieben, warum setzen wir nicht alles zusammen?
‫Alles zusammen klingt vielleicht ein bisschen besser.
‫Sie sind wunderbar.
‫In Ordnung, tauchen wir ein.
‫Beginnen wir mit Null, wird ein weiteres Hören entstehen, also Null und Ende an Ende.
‫Folgen Sie jetzt, wenn Sie können, denn das ist das Beste.
‫Aber ich werde wahrscheinlich etwas schnell gehen, um ehrlich zu sein, weil ich das irgendwie gerade
‫durchspreche.
‫Wenn Sie also nicht Schritt halten können, ist das absolut in Ordnung.
‫Sie können das Video möglicherweise verlangsamen oder es einfach ein paar Mal wiederholen, bis Sie sehen, was los ist.
‫Aber keine Sorge, Sie haben hier Zugriff auf all diesen Code.
‫Entschuldigung, ein durchgängiger Sirikit-Kreditworkflow und wir haben die Schritte gleich hier, was wir heute haben.
‫Also lasst es uns die Daten vorbereiten.
‫Mal sehen wie das aussieht.
‫In den letzten Abschnitten hatten wir ein wenig Erfahrung mit der Verwendung eines Datensatzes für Herzerkrankungen.
‫Mal sehen, ob wir das schaffen und vielleicht ein Modell für maschinelles Lernen auf diesem Datensatz für Herzerkrankungen aufbauen.
‫Gut.
‫Also mach einen.
‫Bereiten Sie die Daten vor.
‫Pandas als bezahlt importieren.
‫Denken Sie daran, dass es von Ende zu Ende funktioniert, also werden wir diese Schritte im Handumdrehen durchgehen, damit wir im Laufe der
‫Zeit tief in jeden von ihnen eintauchen.
‫Also, Ihre Herzkrankheit ist gleich, bitte lesen Sie jetzt nicht ASV.
‫Ich glaube, ich habe alles in einen Datenordner verschoben, also könnten wir normalerweise einfach den CSV-Namen hier einfügen,
‫aber ich habe ihn geändert.
‫Und jetzt befinden sich alle unsere CSB-Ordner in diesem Datenordner, nur um unseren Beispiel-Projektordner
‫sauber und ordentlich zu halten.
‫Deshalb habe ich die Dateipfaddaten.
‫Ja.
‫Herzkrankheiten, DOD, CSI.
‫Und dann gehen wir.
‫Herzkrankheiten werden nur zur Sicherheit angezeigt.
‫Wunderbar.
‫Da sind alle unsere Reihen.
‫Und was wir damit machen werden, ist, diese Kolumnen hier überall zu verwenden, Alter sechs, Sepi, was auch immer das sein mag,
‫um zu versuchen, das Ziel vorherzusagen, das eine oder keine Herzkrankheit ist oder nicht.
‫Als erstes brauchen wir also ein X.
‫Sie werden dies häufig in Getline Loan sehen. X ist eine Art Funktionsmatrix, die im Wesentlichen aus
‫diesen Spalten besteht, und dann ist Y diese Spalte.
‫Mal sehen, wie wir das machen.
‫Also erstellen wir X, vielleicht setzen wir hier "create X" ein, was Features genannt wird.
‫Matrix hat oft andere Namen, könnte Daten sein, könnte Merkmalsvariablen sein, Herzkrankheiten.
‫Darch wollen wir jede Spalte außer der Zielspalte.
‫Also müssen wir einen schönen Zugang bekommen.
‫Und dann werden wir Y erstellen, das als Label mit Matrix bezeichnet wird.
‫Alle Labels, nennen wir es einfach Labels beautiful y equals.
‫Wir wollen jetzt Herzkrankheiten.
‫Wir wollen nur die Zielspalte.
‫Für Ziel.
‫Wunderbar.
‫Wir haben also X und Y erstellt, also im Grunde genommen ist X und Y, X ist einfach einfacher.
‫Und warum ist diese Kolumne hier?
‫Wunderbar.
‫Nun, was als nächstes in Saikat kommt, erfahren Sie, wenn wir hier nach oben gehen, um den richtigen Schätz-Schrägstrich-Algorithmus für unsere
‫Probleme auszuwählen.
‫Nun, unser Problem ist die Klassifizierung, weil wir klassifizieren wollen, ob jemand eine Herzkrankheit hat oder
‫nicht.
‫Nehmen wir also an, dass eine oder zwei Aktionen darin bestehen, das richtige Modell und die richtige Art von Parametern auszuwählen.
‫Hybridparameter sind wie Zifferblätter an einem Modell, die Sie optimieren können, um es zu verbessern oder zu verschlechtern.
‫Lassen Sie uns also einen Zufallswert für die US-Skala verwenden.
‫Und wenn Sie sich fragen, was getan wird, sprechen Sie mit Random Forest.
‫Nun, wir werden dies in einem zukünftigen Video etwas ausführlicher sehen.
‫Aber nur damit Sie sich bewusst sind, stellen Sie sich zufällige Wälder aus Zyklon vor und importieren Sie den zufälligen Waldklassifizierer des
‫Ensembles.
‫Dies ist nur ein Klassifikationsmodell für maschinelles Lernen.
‫Das ist das Wichtigste, was Sie jetzt wissen müssen.
‫Es ist also in der Lage, Muster und Daten zu lernen und dann zu klassifizieren, ob eine Probe, a. k. A. Pfeil ist das eine
‫oder andere Ding.
‫Also instanziieren wir diese Klasse mit sealife, die Abkürzung für Klassifikator innerhalb von Getline.
‫In anderen Fällen wird es Modell genannt, aber wir werden CLF verwenden, weil wir uns an die Dokumentation
‫halten, um sie in diesen zufälligen Klassifikatoren live zu sehen.
‫Schön, und wir werden die Standardparameter beibehalten und die Standardparameter beibehalten.
‫Allerdings Parameter.
‫Sie können also sehen, welche Parameter Ihre Modelle mit clifftop verwenden, um Param zu erhalten, also werden wir dies sehen.
‫Der Import kann etwas dauern.
‫In der Zwischenzeit wird die Überschrift für diese erstellt, sodass drei zum Modell passen.
‫Zu den Daten.
‫Hmm, frage mich, warum das so lange dauert.
‫Vielleicht endet alles mit dem Timing.
‫Zuerst müssen wir unser Modell auf einem Trainingsset trainieren und auf einem Testset testen.
‫Das müssen wir also schaffen.
‫Was ist das?
‫Oh, mein Fehler.
‫Wir brauchen dies ist kein Attribut, es ist eine Methode.
‫Na, bitte.
‫Dies ist also eine ganze Reihe von Parametern mit den kleinen Knöpfen in unserem Modell für maschinelles Lernen, dem
‫Random Forest-Klassifikator.
‫Wir werden uns diese in einem zukünftigen Abschnitt ansehen.
‫Aber wir wollen das Modell auch an die Trainingsdaten anpassen.
‫Wunderschönen.
‫Lassen Sie uns das tun, also möchten wir von einer Skyline-Modellauswahl ausgehen. Wir müssen unsere Daten
‫in Training und Test aufteilen, und wir können dies mit SBA-Darlehen, Train Test, Bullet Train Test Split tun.
‫Wunderbar.
‫Und wir fahren mit dem X-Zug.
‫Nächster Test.
‫Warum trainieren, warum Testfahrzeuge trainieren?
‫Testschiene, x, y, Testgröße, wir möchten, dass die Testgröße null Komma zwei ist oder was auch immer Sie eingeben möchten.
‫Im Wesentlichen wird dies dazu führen, dass unsere Daten von X und Y in den X-Zug aufgeteilt werden.
‫Also Trainingsdaten und Y-Training X-Test und Y-Test.
‫Also Daten testen.
‫Wenn Sie sich also an Abschnitt eins erinnern, passen wir das Modell normalerweise an Trainingsdaten an und werten es dann aus, um zu sehen, was es
‫anhand von Testdaten gelernt hat.
‫Also Daten hat es noch nie zuvor gesehen und was diese Testgröße.
‫Nun, das bedeutet, dass 80 Prozent der Daten für das Training verwendet werden, weil es null Komma zwei
‫ist, weil die Testgröße 20 Prozent betragen wird.
‫Wenn wir also tausend Zeilen hätten, würden 800 davon für das Training und 200 davon für Tests
‫verwendet.
‫Aber wir werden hier abgelenkt.
‫Dies ist eine Wirbelwind-Tour durch Escalon.
‫Wir wollen jetzt CLF gehen.
‫Wir wollen es passen.
‫Das können wir mit CMF dot fit X train machen.
‫Dies bedeutet im Grunde ein hohes Klassifizierungsmodell, Random Forest.
‫Suchen Sie die Muster in der Trainingsdatenverschiebung und geben Sie ein.
‫Wunderschönen.
‫Dies wird uns hier eine kleine Warnung geben, weil etwas passiert.
‫Lassen Sie uns also Radim zukünftig warnen, dass der Standardwert einer Schätzung ein Parameter ist, und hier nach oben gehen.
‫Eine Schätzung ist eine Warnung, die Sinn macht, dass sie uns eine Warnung gibt, die sich von zehn Inversionsnullpunkt
‫auf null auf 100 in nullpunkt zwei ändert.
‫Hmm.
‫Mal sehen, ob wir das jetzt einfach aktualisieren können.
‫Eine Schätzung lautet also, dass wir unsere Hyperparameter hier auf 100 ändern.
‫Wir sollten diese Warnung nicht bekommen.
‫Wunderschönen.
‫Wir nicht.
‫Und das können wir loswerden.
‫Ausgabe durch einfaches Setzen dieses kleinen Semikolons, ausgezeichnet, jetzt ist unser Modell an die Daten angepasst.
‫Also was können wir tun?
‫Nun, wir können eine Vorhersage treffen.
‫Also machen wir das.
‫Eine Vorhersage machen.
‫Das ist übrigens noch Schritt drei.
‫Warum legale Adler immer noch keine Vorhersagen treffen und wir einen Umpire passieren müssen, richtig, also lass uns diesen Umpire Ray
‫machen.
‫Null, zwei, drei, vier.
‫Mal sehen was passiert, bekommen wir einen Fehler?
‫Nein, er ist nicht definiert.
‫Das hätten wir ganz oben machen sollen.
‫Lass uns das tun.
‫Importieren Sie hoch als NP.
‫Wunderschönen.
‫Das sollte nun funktionieren.
‫Nein, es funktioniert nicht, warum funktioniert es nicht?
‫Ah, der Import, also die Form ist jetzt falsch. Der Grund dafür ist, dass wenn Sie
‫versuchen, etwas zu modellieren, das wie X-Zug aussieht, welcher X-Zug passiert hier?
‫Wir können nur Vorhersagen für Arrays treffen, die so aussehen, weil unser Modell dies gelernt hat.
‫Sieht dieser NPR null zwei, drei, vier ungefähr so aus?
‫Nein überhaupt nicht.
‫Aber was so aussieht, ist X-Test.
‫Wunderschönen.
‫Was wir also tun können, ist, einige Vorhersagen zu treffen, warum Parades ein konventioneller Name dafür ist, Vorhersagen
‫auf Testdaten zu treffen.
‫Es nennt sich unser Modell.
‫Sagen Sie keinen X-Test voraus.
‫Wie sieht das nun aus?
‫Warum Spreads wie ein Array von Nullen und Einsen?
‫Und wie sieht das nun aus?
‫Wir nicht.
‫Warum testen?
‫Wir haben auch ein Array von Nullen und Einsen.
‫Hmm.
‫Ich frage mich, was wir damit machen könnten.
‫Nun, Sie können mit Schritt vier fortfahren und das Modell bewerten.
‫Hier bewerten wir, wie gut die Vorhersagen bzw. wie gut das Machine-Learning-Modell ist.
‫Wir haben gerade unseren zufälligen Klassifikator geändert, der mit den Trainingsdaten gelernt hat.
‫Warum also trainieren?
‫Kommen wir zu den Trainingsdaten, Trainingsdaten und Testdaten.
‫Dies ist, was wir hier tun.
‫Also Schulspalten.
‫Wow, es ist wirklich sehr gut gemacht, also wird dies zurückkehren, wenn wir die Umschalttaste drücken, kann die Genauigkeit der
‫Eingabe- und Testdaten und Etiketten bedeuten.
‫Also haben wir ihm die Trainingsdaten übergeben.
‫Das Modell hat also 100 Cent gemacht, ein Komma null.
‫Das ist das Maximum, das Sie mit der Punktzahl unserer Trainingsdaten erreichen können.
‫Mal sehen, wie es mit den Testdaten gemacht wird.
‫Wenn die Testdaten jetzt 100 Prozent erreichen, könnten wir denken, dass etwas nicht stimmt.
‫Wunderschönen.
‫Exzellent.
‫Was ist hier also passiert?
‫Nun, das Modell hat Muster in den Trainingsdaten so gut gefunden, dass es 100 Prozent hat.
‫Wieso den?
‫Weil es auf die Funktionen trainiert wurde.
‫Also weit hinten hier oben wurde es sowohl auf diesen als auch auf dem Etikett trainiert.
‫Es hatte also die Möglichkeit, sich selbst zu korrigieren, wenn etwas nicht stimmte.
‫Aber es funktioniert mit einer Genauigkeit von 75 Prozent, was bedeutet, dass es drei von vier Vorhersagen erhält.
‫Richtig, bei den Testdaten, da diese Daten noch nie gesehen wurden und auch nie die Etiketten gesehen wurden.
‫Gut.
‫Es gibt also noch einige weitere Metriken, die wir statt nur der Genauigkeit verwenden können.
‫Nehmen wir also an, dass wir im Escalon DOT Metrics Import Classification Report, weil wir ein Klassifizierungsproblem haben, eine Verwirrungsmatrix und eine
‫zum Genauigkeitsfaktor erstellen möchten, nur um eine andere Möglichkeit zu sehen, dasselbe zu erreichen
‫wie hier.
‫Es wird also losgehen.
‫Wir werden drucken.
‫Wir wollen einen Klassifizierungsbericht.
‫Und wir wollen vergleichen, was dies mit der Zeit in Verbindung bringt, denn wir haben es noch nicht importiert, ich
‫glaube, es braucht einen Test, um die Labels zu testen, die wahren Labels gegenüber unseren Vorhersagen.
‫Was also zurückkommen wird, ist.
‫Spoileralarm, mal sehen.
‫Dies zeigt uns also einige Klassifizierungsmetriken, die die Testlabels mit den Vorhersagen vergleichen, die Vorhersagelabels, die
‫wir hier mit unserem Modell erstellt haben.
‫Wenn wir also die Vorhersagefunktion verwenden und dann, wenn wir dasselbe wiederholen, können wir unsere Verwirrungsmatrix
‫erstellen, damit wir Verwirrung bekommen, Matrix und wir wollen, warum Angebotsparen testen?
‫Wunderbar.
‫Und dann können wir eine Genauigkeitsschule machen und wir wollen warum testen, warum Spreads?
‫Wunderschönen.
‫Dies sind nur einige weitere Schritte, die wir unternehmen können, um unser Modell zu evaluieren.
‫Der nächste Schritt wäre also, dass wir nicht wirklich zufrieden damit sind, wie die Genauigkeitsbewertung dort abschneidet.
‫Also wollen wir zu Schritt fünf gehen, der hier ganz oben ist.
‫Verbessertes Modell.
‫OK, tun wir's.
‫Mal sehen, wie wir ein Modell verbessern können, wir könnten gehen.
‫Versuchen Sie eine andere Schätzung, die einer der Hyperparameter ist, a. k. A. Wählt unser Machine-Learning-Modell aus, das wir
‫abstimmen können, um es zu versuchen und zu verbessern.
‫Sagen wir also, dies ist ein Aktions-MP.
‫Wir beginnen mit einem zufälligen Seed, wenn die Ergebnisse replizierbar sind und ein zufälliger Seed sind.
‫Und ich möchte für I im Bereich 10, 10, 100 Schritt kann hier 10 sein und sie werden nicht gedruckt.
‫Wir werden ein kleines Kommunikationsmodell geben, mit dem ich schätze, dass es ist.
‫Wunderbar.
‫Oh, wir haben zu schnell auf Shift gedrückt.
‫Es ist, als wäre ich glücklich und wieder glücklich, meine Güte, OK, jetzt wollen wir uns ein Lachen
‫ansehen, weil wir ein anderes Modell instanziieren werden, zufällige Waldpresse-Tab-Klassifikatoren.
‫Wunderschönen.
‫Wir können Ihnen danken.
‫Die Schätzung für die automatische Vervollständigung jetzt ist Eagles' I Wonderfalls und dies wird durchgeschleift und 10 und dann 20 und dann bis zu einer
‫Schätzung von 100 versucht, weil wir versuchen herauszufinden, ob wir unser Modell verbessern
‫können, indem wir eines von anpassen die Hyperparameter, denn das ist das in Schritt fünf verbesserte Modell.
‫Einige werden f Modellgenauigkeit auf Tests drucken und wir werden Modell Punktzahl X Test machen, weil wir unser Modell
‫anhand der Testdaten auswerten möchten.
‫Dies wird aus den Trainingsdaten lernen und sich dann anhand der Testdaten auswerten und dann setzen
‫wir hier ein kleines Prozentzeichen, vielleicht begrenzen wir es auf zwei Dezimalstellen.
‫Ist das sinnvoll?
‫Lassen Sie mich diese Modellgenauigkeit in der Testset-Modellschule noch einmal lesen.
‫Aber wir fügen hier nur ein bisschen Kommunikation hinzu und dann drucken wir vielleicht hier einen Raum, damit wir es irgendwie
‫sehen können.
‫Nehmen wir an, dies ist ein Action-Versuch und ein Modell mit Tennisschätzung. Warum hat das nicht funktioniert?
‫Namensmodell ist nicht definiert.
‫Hoppla.
‫Sehen Sie, ich sagte Ihnen, ein Modell kann verwendet werden, wir brauchen Cliff, also Cliff, denken Sie an den Schäfer-Klassifikator und los
‫geht's.
‫Wie kommt es, dass es wieder nicht funktioniert?
‫Rhinovirus-Klassifizierer ist noch nicht montiert, Kohle mit Fit.
‫Ja, wir haben es instanziiert, aber nicht.
‫Wie versuchen wir, ein Modell zu erzielen, das wir an unserem Tag noch nie, noch nie angepasst haben?
‫Sie sagen, dies sei eine große Liebescodierung voller Fehler.
‫Wunderbar.
‫Wenn wir nun zurückblicken, würden Sie sagen, dass das beste Modell
‫mit der besten Genauigkeit, wenn wir zurückgehen, auch eine Schätzung ist.
‫Na, bitte.
‫Wir sind von unserem ursprünglichen, 75 Prozent auf 83 Prozent übergegangen, indem wir einen der hohen Parameter unseres Modells auf
‫20 anstatt auf den Standardwert, der derzeit 10 beträgt, angepasst haben.
‫Aber es werden zehn bis hundert sein.
‫Und wir sind hier wirklich schneller.
‫Was ist ein letzter Schritt?
‫Wir gehen hier wieder hoch.
‫Fahren Sie nach oben, speichern Sie ein Modell und laden Sie es.
‫OK, tun wir's.
‫Wir wollen also sechs gehen, ein Modell speichern und laden.
‫Jetzt können wir ein Modell mit Pythons Pickle Leray speichern.
‫Also werden wir Pickle importieren und dann, um eine Menge zu sparen, Schwein machen oder wegwerfen und weitergeben.
‫Unser Modell eclair für Klassifikator weitergeben und auch mit dem gewünschten Dateinamen öffnen.
‫Wenn ich mich an dieses zufällige Waldmodell erinnern kann, ein schicker Name, oder?
‫Essiggurke.
‫Und dann wollen wir mit be wonderful binär schreiben.
‫Damit die Leute das nicht sehen, folge ich hier nicht einmal meinem eigenen Motto oder führe im Zweifelsfall den Code
‫aus.
‫Nun sollte dies ein Modell zum Abfeuern gerettet haben.
‫Lass uns hochgehen und nachsehen.
‫Wenn wir das aktualisieren.
‫Schönes Regenwaldmodell dort.
‫Was passiert nun, wenn wir versucht haben, das zu importieren, also möchten wir geladenes Modell Eagles Pixel nicht laden, ich
‫möchte den Dateinamen zufällig öffnen.
‫Können wir das tun?
‫Ja wir können.
‫Tabora komplett.
‫Und jetzt müssen wir diesmal AAB folgen.
‫Danach lesen Sie Binärdateien und dann gehen wir zum Laden des Modells.
‫Kein Schul-X-Test, y-Test, mal sehen, was passiert.
‫73, das sollte jetzt dreiundsiebzig Komma sieben mit der letzten Meile, die wir hier versuchen,
‫einordnen, und es funktioniert wunderbar.
‫Jetzt haben wir das gerade durchgezoomt.
‫Es dauerte ungefähr 20 Minuten, um einen gesamten Linienworkflow mit viel Gesprächsstoff zu erstellen.
‫Also begannen wir damit, die Daten vorzubereiten.
‫Wir haben unseren Datenrahmen für Herzkrankheiten gesehen und ihn in X und Y aufgeteilt, was Sie häufig bei
‫überwachten Lernproblemen in der Second-Line tun werden.
‫Wir werden die Funktionen hier verwenden, um den Targ vorherzusagen.
‫Wunderbar.
‫Und dann haben wir uns für das richtige Modell entschieden.
‫Wir haben ein bisschen überflogen, wie Sie das tatsächlich machen würden.
‫Aber aus Erfahrung weiß ich, dass der Random Forest-Klassifikator ziemlich gut darin ist, Klassifizierungsprobleme zu lösen, also werden wir sehen,
‫wie das geht.
‫Und dann haben wir uns entschieden, den Standardtyp von Parametern zu verwenden, das sind diese kleinen Knöpfe.
‫Sie können ein Modell einschalten.
‫Und wir haben gesehen, wie man das Modell an die Trainingsdaten anpasst.
‫Also ein. k. A. ein Modell, das Muster in den Trainingsdaten findet.
‫Und um unsere Daten aus einem großen Set überhaupt ins Training zu bekommen, verwenden wir zunächst einmal diese
‫kleine Hilfsfunktion.
‫Ich kann also nicht lernen.
‫Danke, damit ich lernen konnte.
‫Und dann haben wir eine Vorhersage gemacht oder zumindest versucht, und dann haben wir gemerkt, halten Sie durch.
‫Unser Modell kann keine Vorhersagen über Dinge treffen, die nicht die gleiche Form haben, denn denken Sie daran,
‫Saikat-Darlehen basieren auf LEMPIRAS.
‫Wenn wir ihm also ein Array übergeben, zeigt dieser böse Junge hier, der nicht die gleiche Form wie die Daten hat, auf die er
‫jetzt trainiert wurde, einen Fehler an.
‫Also beheben wir diesen Fehler, indem wir ein Modell bitten, den X-Test vorherzusagen, der wiederum eine Y-Spreads für jede
‫unserer Stichproben vorhersagte.
‫Dann haben wir unsere Vorhersagen durch Auswertung mit dem Y-Test verglichen.
‫Unser Modell erreichte 100 Prozent bei den Trainingsdaten, aber nur 75 Prozent Genauigkeit bei den Testdaten, was eigentlich immer
‫noch ziemlich gut ist.
‫Ein Münzwurf für Null Eins würde fünfzig Prozent betragen.
‫Unsere Models sind also auf halbem Weg zum perfekten Model.
‫Und dann haben wir hier noch ein paar weitere Klassifizierungsmetriken ausprobiert, also haben wir ein bisschen mehr
‫Einblick als nur Genauigkeit.
‫Wir haben eine Verwirrungsmatrix erstellt und die Genauigkeitsbewertungsfunktion verwendet.
‫Und dann Schritt fünf, wir haben eine Reihe verschiedener Hyperparameter ausprobiert, a. k. A. verschiedene Schätzer.
‫Wir haben herausgefunden, dass vielleicht zwanzig Schätzungen für unser Modell am besten sind, weil es die höchste Genauigkeit hat.
‫Und dann haben wir schließlich ein Modell gespeichert und neu geladen, und es hat die gleiche Punktzahl wie unser zuletzt trainiertes
‫Modell erhalten, die neunzig geschätzte dreiundsiebzig Komma sieben sieben war.
‫Und das ist jetzt eine ganze Menge zu verkraften.
‫Ich verstehe vollkommen, dass wir es relativ schnell durchgemacht haben.
‫Aber was wir tun werden, ist jeden dieser Schritte in den nächsten Videos aufzuschlüsseln.
‫Wenn Sie also noch einmal durchgehen möchten, versuchen Sie, den gesamten Code, den wir verwendet haben, in eine Zelle zu packen.
‫Wenn Sie sehen können, ob Sie eine Modelleisenbahn bekommen können, können Sie sie dann zur Seite bekommen?
‫Kannst Du einen Re-Import hinbekommen, habe ein wenig Übung, aber ansonsten schaue ich im nächsten Video.
‫Und wir werden uns ansehen, wie wir unsere Daten für die Verwendung mit Modellen für maschinelles Lernen vorbereiten.