‫Baiklah, baiklah, jadi kita akan memulai di desktop seperti yang biasa kita lakukan.
‫Kita akan masuk ke terminal dan saya akan memperbesarnya sedikit.
‫Hal pertama adalah mengaktifkan lingkungan kita sehingga menjadi daftar terkutuk untuk mengingatkan diri kita sendiri di mana lingkungan
‫kita berada.
‫Aku punya tiga di sini.
‫Yang telah kami kerjakan ada di folder proyek sampel.
‫Jadi saya akan mengaktifkan QandA dan kemudian menyalin ini.
‫Saya dapat menyalin dan menempelkannya, tetapi saya hanya akan mengetiknya karena itulah kebiasaan
‫kami.
‫Jadi kami menggunakan desktop slash Slash Daniels.
‫kursus emel.
‫Nah, banyak kesalahan ketik hari ini, contoh proyek jalur jatuh Anda di sini mungkin berbeda kecuali nama
‫Anda Daniel, karena nama yang bagus.
‫Dan kemudian di sini, setelah lingkungan kita diaktifkan, kita dapat melihat bahwa ini telah berubah dari basis ke
‫string ini di sini.
‫Luar biasa.
‫Itu berarti lingkungan kita diaktifkan.
‫Jadi kita akan pergi ke sini dupatta notebook sehingga kita bisa mendapatkan server notebook kita dimuat.
‫Luar biasa.
‫Ini akan membuka browser kita.
‫Saya belum mengubah direktori, jadi itu sebabnya saya berada di folder teratas di sini.
‫Tapi itu benar, saya dapat mengubah kursus email desktop.
‫Contoh proyek adalah tempat kami bekerja.
‫Saya sudah mendapatkan pengantar kami ke matplotlib.
‫Tidak ada empanada, tidak ada buku.
‫Luar biasa.
‫Tapi aku akan membuat yang baru karena.
‫Kita akan melalui pengantar So I Could Learn wonderful atau menempatkan heading yang indah di bagian
‫atas sini pengantar Sinked Learn eské belajar untuk mengingatkan diri sendiri dari Brackett, OK, buku catatan ini menunjukkan
‫beberapa fungsi yang paling berguna dari keindahan, yaitu Cantik.
‫Saikat belajar Lodrick indah akan memukul, melarikan diri dan bertujuan untuk mengubahnya menjadi penurunan harga akan menjalankannya dan itu akan dimasukkan ke sini apa yang
‫akan kita bahas.
‫Hanya begitu, hanya agar kita mendapatkan sedikit sorotan.
‫Apa.
‫Kita akan membahasnya, jadi kita akan memulai dengan nol karena kita akan mengindeks gaya Python
‫nol akan menjadi ujung ke ujung.
‫Saikat belajar alur kerja.
‫Luar biasa.
‫Dan kemudian kita akan menyelami lebih dalam ke setiap langkah dari alur kerja ini.
‫Jadi kita akan melihat menyiapkan data.
‫Kemudian kita akan memilih perkiraan yang tepat.
‫Dan perkiraan kami adalah kata lain di dalam Kittleman yang akan Anda lihat sebentar lagi untuk model pembelajaran mesin.
‫Jadi ketika Anda mendengar kata model atau pada algoritma atau perkiraan pembelajaran mesin, itulah yang digunakan Escalon.
‫Dan mereka menggunakan istilah perkiraan untuk algoritma garis miring keluaran model pembelajaran mesin untuk masalah kita.
‫Tiga akan cocok dengan model slash algoritma perkiraan garis miring dan menggunakannya untuk membuat prediksi pada data kami.
‫Luar biasa.
‫Dan kemudian empat akan.
‫Lihatlah mengevaluasi model, dan kemudian lima, kita akan meningkatkan model, dan kemudian enam, akan menyimpan dan
‫memuat model terlatih, dan kemudian tujuh, mengapa kita tidak menggabungkan semuanya?
‫Mungkin menggabungkan semuanya, kedengarannya sedikit lebih baik.
‫Mereka luar biasa.
‫Baiklah, mari kita selami.
‫Mari kita mulai dengan nol akan membuat pendengaran lain, jadi nol dan ujung ke ujung.
‫Sekarang ikutilah jika Anda bisa, karena itulah yang terbaik.
‫Tapi saya mungkin akan sedikit lebih cepat, jujur, karena saya hanya membicarakan ini sambil
‫jalan.
‫Jadi, jika Anda tidak bisa mengikutinya, tidak apa-apa.
‫Anda berpotensi memperlambat video atau hanya mengunjunginya kembali beberapa kali sampai Anda melihat apa yang terjadi.
‫Tapi jangan khawatir, Anda akan memiliki akses ke semua kode ini di sini.
‫Maaf, alur kerja pinjaman Sirikit ujung ke ujung dan kami mendapatkan langkah-langkahnya di sini, apa yang kami miliki hari ini.
‫Jadi mari kita siapkan datanya.
‫Mari kita lihat seperti apa itu.
‫Kami memiliki sedikit pengalaman di beberapa bagian terakhir tentang penggunaan kumpulan data penyakit jantung.
‫Jadi mari kita lihat apakah kita bisa melakukannya dan mungkin membangun model pembelajaran mesin pada kumpulan data penyakit jantung itu.
‫Baiklah.
‫Jadi lakukan satu.
‫Siapkan datanya.
‫Impor panda sebagai berbayar.
‫Sekarang ingat ini, ujung ke ujungnya berfungsi, jadi kita akan melewati langkah-langkah ini sehingga kita akan menyelam lebih
‫dalam ke masing-masingnya saat kita pergi.
‫Jadi penyakit jantung Anda sama, tolong jangan baca ASV sekarang.
‫Saya yakin saya telah memindahkan semuanya ke dalam folder data, jadi biasanya kami bisa memasukkan nama CSV di
‫sini, tetapi saya telah mengubahnya.
‫Dan sekarang semua folder CSB kami berada di dalam folder data ini hanya untuk membersihkan dan menjaga folder proyek
‫sampel kami terlihat bagus dan rapi.
‫Jadi itu sebabnya saya punya data jalur file.
‫Ya.
‫Penyakit jantung, DOD, CSI.
‫Dan kemudian kita akan pergi.
‫Penyakit jantung akan melihat hanya untuk memastikan.
‫Luar biasa.
‫Ada semua baris kami di sana.
‫Dan apa yang akan kita lakukan dengan ini adalah menggunakan kolom-kolom ini di seluruh sini, usia enam tahun, Sepi, apa pun ini,
‫untuk mencoba dan memprediksi target, yang merupakan satu atau nol penyakit jantung atau tidak.
‫Jadi hal pertama yang kita butuhkan adalah X.
‫Anda akan sering melihat ini di Getline Loan X adalah jenis matriks fitur, yang pada dasarnya adalah
‫kolom-kolom ini, dan kemudian Y akan menjadi kolom ini.
‫Jadi mari kita lihat bagaimana kita melakukannya.
‫Jadi kita buat X, mungkin kita akan taruh di sini buat X, yang disebut fitur.
‫Matriks seringkali memiliki nama lain, bisa berupa data, bisa berupa variabel ciri, penyakit jantung.
‫Darch kami ingin setiap kolom kecuali kolom target.
‫Jadi kita perlu mendapatkan akses yang sama dengan satu cantik.
‫Dan kemudian kita akan membuat Y yang merupakan matriks berlabel label.
‫Semua label, sebut saja label cantik y sama.
‫Kami ingin penyakit jantung sekarang.
‫Kami hanya ingin kolom target.
‫Untuk Sasaran.
‫Luar biasa.
‫Jadi kita telah membuat X dan Y, jadi pada dasarnya X dan Y, X lebih mudah.
‫Dan mengapa kolom ini ada di sini?
‫Luar biasa.
‫Sekarang, apa selanjutnya di Saikat, pelajari ketika kita pergi ke sini untuk memilih algoritma perkiraan garis miring yang tepat untuk
‫masalah kita.
‫Nah, masalah kita adalah klasifikasi karena kita ingin mengklasifikasikan apakah seseorang memiliki penyakit jantung atau
‫tidak.
‫Jadi katakanlah satu atau dua tindakan adalah memilih model dan jenis parameter yang tepat.
‫Parameter hybrid seperti dial pada model yang dapat Anda setel untuk membuatnya lebih baik atau lebih buruk.
‫Jadi mari kita gunakan acak untuk skala AS.
‫Dan jika Anda bertanya-tanya apa yang dilakukan, Anda berbicara tentang Hutan Acak.
‫Nah, kita akan melihat ini sedikit lebih dalam di video mendatang.
‫Tapi agar Anda sadar, bayangkan saja hutan acak dari siklon dan ensemble import random forest
‫classifier.
‫Ini hanyalah model pembelajaran mesin klasifikasi.
‫Itulah yang paling perlu Anda ketahui untuk saat ini.
‫Sehingga mampu mempelajari pola dan data kemudian mengklasifikasikan apakah sampel, a. k. sebuah. panah adalah satu hal
‫atau hal lain.
‫Jadi kita akan membuat instance kelas itu menggunakan sealife, yang merupakan kependekan dari classifier di dalam getline.
‫Di lain waktu Anda akan melihatnya disebut model, tetapi kami akan menggunakan CLF karena kami akan tetap
‫menggunakan dokumentasi untuk melihat langsung dalam pengklasifikasi acak untuk kami.
‫Cantik, dan kami akan mempertahankan parameter dan parameter default, mempertahankan default.
‫Namun, parameter.
‫Jadi Anda dapat melihat parameter apa yang digunakan model Anda menggunakan clifftop get Param, jadi kita akan melihatnya.
‫Mungkin butuh sedikit waktu untuk mengimpor.
‫Sementara itu, akan membuat heading untuk yang satu ini, jadi tiga sesuai dengan modelnya.
‫Untuk datanya.
‫Hmm, heran kenapa lama sekali.
‫Mungkin itu akan menyelesaikan semua dengan waktu.
‫Jadi pertama-tama, kita perlu melatih model kita di set pelatihan dan diuji di set tes.
‫Jadi kita perlu menciptakan itu.
‫Apa ini?
‫Oh, burukku.
‫Kami membutuhkan ini bukan atribut, ini metode.
‫Di sana kita pergi.
‫Jadi ini adalah kumpulan parameter dengan kenop kecil pada model pembelajaran mesin kami, pengklasifikasi
‫hutan acak.
‫Kita akan melihat ini di bagian mendatang.
‫Tetapi kami juga ingin menyesuaikan model dengan data pelatihan.
‫Cantik.
‫Mari kita lakukan itu, jadi kita ingin beralih dari pemilihan model skyline, kita perlu membagi data
‫kita menjadi pelatihan dan pengujian dan kita dapat melakukannya dengan pinjaman SBA, uji kereta, uji kereta peluru.
‫Luar biasa.
‫Dan kita akan pergi ke kereta X.
‫tes berikutnya.
‫Mengapa kereta api, mengapa kendaraan uji kereta api?
‫Uji belat, x, y, ukuran uji, kami ingin ukuran uji menjadi nol koma dua atau ukuran apa pun yang ingin Anda masukkan.
‫Pada dasarnya apa yang akan dilakukan adalah membagi data kita dari X dan Y menjadi kereta X.
‫Jadi data latih dan uji Y train X dan uji Y.
‫Jadi data pengujian.
‫Jadi, jika Anda mengingat kembali dari Bagian satu, kami biasanya menyesuaikan model dengan data pelatihan dan kemudian mengevaluasinya, melihat apa yang
‫dipelajari pada data pengujian.
‫Jadi data itu belum pernah terlihat sebelumnya dan apa ukuran tes ini.
‫Itu artinya 80 persen data akan digunakan untuk pelatihan karena itu nol koma dua karena
‫ukuran tes akan menjadi 20 persen.
‫Jadi jika kita memiliki seribu baris, 800 di antaranya akan digunakan untuk pelatihan dan 200 di antaranya akan digunakan
‫untuk pengujian.
‫Tapi kita mulai terganggu di sini.
‫Ini adalah tur angin puyuh Escalon.
‫Kami ingin pergi CLF sekarang.
‫Kami ingin menyesuaikannya.
‫Kita bisa melakukannya dengan kereta CMF dot fit X.
‫Ini pada dasarnya mengatakan model klasifikasi tinggi, hutan acak.
‫Temukan pola dalam shift data pelatihan dan masukkan.
‫Cantik.
‫Ini akan memberi kita sedikit peringatan di sini karena ada sesuatu yang terjadi.
‫Jadi mari kita Radim di masa depan memperingatkan nilai default dari perkiraan yang merupakan parameter dan naik ke sini.
‫Perkiraan adalah peringatan yang masuk akal bahwa itu memberi kita peringatan akan berubah dari sepuluh inversi nol titik
‫menjadi nol hingga 100 dalam nol koma dua.
‫Hmm.
‫Nah, mari kita lihat apakah kita bisa memperbaruinya sekarang.
‫Jadi perkiraannya adalah kami mengubah parameter hiper kami di sini sama dengan 100 sekarang.
‫Kita seharusnya tidak mendapatkan peringatan itu.
‫Cantik.
‫Kami tidak.
‫Dan kita bisa menyingkirkan itu.
‫Keluarkan dengan hanya meletakkan titik koma kecil itu, bagus sekali, sekarang model kami cocok dengan data.
‫Jadi apa yang bisa kita lakukan?
‫Nah, kita bisa membuat prediksi.
‫Jadi mari kita lakukan itu.
‫Buat prediksi.
‫Omong-omong, ini masih langkah ketiga.
‫Mengapa elang hukum masih tidak memprediksi dan kita harus melewati seorang wasit, kan, jadi mari kita lakukan itu wasit Ray.
‫Nol, dua, tiga, empat.
‫Mari kita lihat apa yang terjadi, apakah kita mendapatkan kesalahan?
‫Tidak, dia tidak ditentukan.
‫Kita seharusnya melakukan ini tepat di atas.
‫Mari kita lakukan itu.
‫Impor tinggi sebagai NP.
‫Cantik.
‫Sekarang, ini seharusnya berhasil.
‫Tidak, itu tidak berhasil, mengapa itu tidak berhasil?
‫Ah, impor, jadi bentuknya salah sekarang, alasannya adalah karena ketika Anda mencoba untuk memodelkan sesuatu
‫yang terlihat seperti kereta X, kereta X mana yang terjadi di sini?
‫Kami hanya dapat membuat prediksi pada array yang terlihat seperti ini karena itulah yang telah dipelajari oleh model kami.
‫Jadi, apakah NPR nol dua, tiga, empat ini terlihat seperti ini?
‫Tidak, tidak sama sekali.
‫Tapi yang terlihat seperti itu adalah tes X.
‫Cantik.
‫Jadi yang bisa kita lakukan adalah kita bisa membuat beberapa prediksi, jadi mengapa Parades adalah nama konvensional untuk membuat
‫prediksi pada data uji.
‫Itu menyebut dirinya model kami.
‫Jangan memprediksi tes X.
‫Sekarang, seperti apa ini?
‫Mengapa menyebar seperti array nol dan satu?
‫Dan sekarang seperti apa bentuknya?
‫Kami tidak.
‫Mengapa tes?
‫Kami juga memiliki array nol dan satu.
‫Hmm.
‫Aku ingin tahu apa yang bisa kita lakukan dengan ini.
‫Nah, Anda bisa pergi ke langkah keempat, mengevaluasi modelnya.
‫Di sinilah kami mengevaluasi seberapa baik prediksi atau seberapa baik model pembelajaran mesin.
‫Kami baru saja mengubah acak kami untuk kami pengklasifikasi telah melakukan pembelajaran pada data pelatihan.
‫Jadi mengapa kereta api?
‫Mari kita lakukan pada data latih, data latih, dan data uji.
‫Inilah yang kami lakukan di sini.
‫Jadi putus sekolah.
‫Wow, itu benar-benar dilakukan dengan sangat baik, jadi ini akan kembali jika kita menekan shift dapat berarti akurasi pada data
‫dan label yang diberikan dan diuji.
‫Jadi kami telah melewatinya data pelatihan.
‫Jadi model telah melakukan 100 sen, satu titik nol.
‫Itu adalah nilai maksimum yang bisa Anda dapatkan dengan skor pada data pelatihan kami.
‫Mari kita lihat bagaimana hal itu dilakukan pada data pengujian.
‫Sekarang, jika mendapat 100 persen pada data uji, kita mungkin berpikir ada yang tidak beres.
‫Cantik.
‫Bagus sekali.
‫Jadi apa yang terjadi di sini?
‫Nah, model tersebut telah menemukan pola dalam data pelatihan dengan sangat baik sehingga mencapai 100 persen.
‫Mengapa?
‫Karena itu dilatih tentang fitur-fiturnya.
‫Jadi kembali ke sini, itu dilatih tentang ini dan juga labelnya.
‫Jadi ia punya kesempatan untuk mengoreksi dirinya sendiri jika ada yang salah.
‫Tapi ia tampil dengan akurasi 75 persen, yang berarti ia mendapat tiga dari empat prediksi.
‫Benar, pada data uji, karena tidak pernah melihat data itu, juga tidak pernah melihat labelnya.
‫Baiklah.
‫Jadi ada beberapa metrik lagi yang bisa kita gunakan daripada hanya akurasi.
‫Jadi katakanlah dari Laporan Klasifikasi Impor Escalon DOT Metrics, karena kami memiliki masalah klasifikasi, kami ingin matriks kebingungan dan satu pada skor
‫akurasi hanya untuk melihat cara lain untuk mendapatkan hal yang sama yang kami miliki
‫di sini.
‫Jadi itu akan dimulai.
‫Kami akan pergi mencetak.
‫Kami ingin laporan klasifikasi.
‫Dan kami ingin membandingkan apa yang diperhitungkan waktu ini, karena kami belum mengimpornya, saya yakin
‫perlu pengujian y untuk menguji label, label yang sebenarnya versus prediksi kami.
‫Jadi apa yang akan dikembalikan ini.
‫Waspada spoiler, mari kita lihat saja.
‫Hal ini menunjukkan kepada kita beberapa metrik klasifikasi yang membandingkan label pengujian dengan prediksi, label prediksi yang
‫kami buat di sini dengan model kami.
‫Jadi dengan menggunakan fungsi prediktif dan kemudian jika kita melakukan hal yang sama lagi, kita dapat melakukan matriks
‫kebingungan kita sehingga kita mendapatkan kebingungan, matriks dan kita ingin mengapa tes pasokan parade?
‫Luar biasa.
‫Dan kemudian kami dapat melakukan sekolah akurasi dan kami ingin mengapa tes, mengapa menyebar?
‫Cantik.
‫Ini hanyalah beberapa langkah lagi yang dapat kita lakukan untuk mengevaluasi model kita.
‫Dan langkah selanjutnya adalah kami tidak terlalu senang dengan bagaimana skor akurasi dilakukan di sana.
‫Jadi kita ingin pergi ke langkah lima, yang kembali ke atas sini tepat di atas.
‫Model yang ditingkatkan.
‫Oke, mari kita lakukan.
‫Mari kita lihat bagaimana kita dapat meningkatkan model, kita bisa pergi.
‫Coba jumlah perkiraan yang berbeda, yang merupakan salah satu parameter hiper, a. k. sebuah. panggil model pembelajaran mesin kami
‫yang dapat kami sesuaikan untuk mencoba dan memperbaikinya.
‫Jadi katakanlah ini MP aksi.
‫Kami akan memulai dengan benih acak ketika hasilnya dapat direplikasi dan menjadi benih acak.
‫Dan saya ingin untuk saya di kisaran 10, 10, 100 langkah bisa 10 di sini dan mereka tidak akan mencetak.
‫Kami akan memberikan sedikit model percobaan komunikasi dengan perkiraan saya.
‫Luar biasa.
‫Oh, kita terlalu cepat menekan shift.
‫Ini seperti saya memicu bahagia dan lagi, ya ampun, oke, sekarang kami ingin pergi melihat tawa karena
‫kami akan membuat model lain, pengklasifikasi tab tekan hutan acak.
‫Cantik.
‫Kami dapat berterima kasih.
‫Pelengkapan otomatis sekarang perkiraan adalah Eagles' I Wonderfalls dan ini akan berulang dan mencoba 10 dan kemudian 20 dan kemudian hingga seratus perkiraan
‫adalah karena kami mencoba mencari tahu apakah kami dapat meningkatkan model kami
‫dengan menyesuaikan salah satu dari parameter hiper, karena itulah langkah lima model yang ditingkatkan.
‫Beberapa akan mencetak akurasi model f pada tes dan kami akan menggunakan tes model dot score X karena kami ingin mengevaluasi
‫model kami pada data uji.
‫Ini akan mempelajari data pelatihan dan kemudian mengevaluasi dirinya sendiri pada data pengujian dan kemudian kami
‫akan menempatkan sedikit tanda persentase di sini, mungkin membatasinya ke dua tempat desimal.
‫Apakah itu masuk akal?
‫Biarkan saya membaca kembali akurasi model ini pada sekolah model set tes.
‫Namun kami hanya menambahkan sedikit komunikasi di sini dan kemudian mungkin kami akan mencetak spasi di sini sehingga kami
‫dapat melihatnya.
‫Katakanlah ini percobaan aksi dan model dengan perkiraan tenis mengapa ini tidak berhasil?
‫Model nama tidak ditentukan.
‫Ups.
‫Lihat, saya bilang model dapat digunakan, kita perlu Cliff, jadi Cliff, ingat pengklasifikasi Schäfer dan mari kita lakukan.
‫Kok gak work lagi?
‫Pengklasifikasi Rhinovirus belum dipasang, batubara sudah pas.
‫Ya, kami telah membuat instance-nya, tetapi kami belum melakukannya.
‫Bagaimana kita mencoba untuk mencetak model yang belum pernah, belum pernah kita pasang di zaman kita?
‫Mereka mengatakan ini adalah pengkodean cinta yang hebat yang penuh dengan kesalahan.
‫Luar biasa.
‫Sekarang, jika kita melihat kembali melalui ini, Anda akan mengatakan bahwa model
‫terbaik dengan akurasi terbaik jika kita kembali adalah untuk memperkirakan juga.
‫Di sana kita pergi.
‫Kami telah beralih dari yang asli, 75 persen menjadi 83 persen dengan menyesuaikan salah satu parameter tinggi model
‫kami menjadi 20, bukan default, yaitu 10 saat ini.
‫Tapi itu akan menjadi sepuluh sampai seratus.
‫Dan kita akan benar-benar lebih cepat di sini.
‫Apa langkah terakhir?
‫Kita kembali ke atas sini.
‫Naik ke atas, simpan model dan muat.
‫Oke, mari kita lakukan.
‫Jadi kami ingin pergi enam, menyimpan model dan memuatnya.
‫Sekarang kita dapat menyimpan model dengan Python's Pickle Leray.
‫Jadi kita akan mengimpor Pickle dan kemudian untuk menghemat jumlah, kita akan menggunakan pig atau dump dan menyebarkannya.
‫Model eclair kami untuk classifier di pass dan juga memberikannya open dengan nama file yang kita inginkan.
‫Jika saya dapat mengingat model hutan acak ini, satu nama yang bagus, ya?
‫Acar.
‫Dan kemudian kami ingin menulis biner dengan menjadi luar biasa.
‫Jadi ini akan menyelamatkan orang tidak melihat, saya bahkan tidak mengikuti moto saya sendiri di sini atau jika ragu, jalankan
‫kodenya.
‫Sekarang, ini seharusnya menyelamatkan model untuk ditembakkan.
‫Mari kita naik dan melihat-lihat.
‫Jika kita menyegarkan ini.
‫Model hutan hujan yang indah di sana.
‫Sekarang, apa yang terjadi jika kita mencoba mengimpornya, jadi kita ingin memuat model eagles pixel tidak memuat, saya ingin
‫membuka nama file secara acak.
‫Bisakah kita melakukan itu?
‫Ya kita bisa.
‫Tabora selesai.
‫Dan sekarang kali ini kita perlu AAB diikuti.
‫Setelah itu, baca binari dan kemudian kita akan membuka model.
‫Bukan tes sekolah X, tes y, lihat apa yang terjadi.
‫73 sekarang yang harus berbaris tujuh puluh tiga koma tujuh dengan mil terakhir yang kami coba dan di
‫sini dan itu luar biasa.
‫Sekarang kita baru saja memperbesarnya.
‫Butuh sekitar 20 menit atau lebih untuk melakukan seluruh alur kerja dengan banyak pembicaraan.
‫Jadi kami mulai dengan menyiapkan data.
‫Kami melihat kerangka data penyakit jantung kami dan kami membaginya menjadi X dan Y, yang sering kali Anda lakukan
‫dalam masalah pembelajaran terawasi di lini kedua.
‫Kami akan menggunakan fitur di sini untuk memprediksi Targ.
‫Luar biasa.
‫Dan kemudian kami memilih model yang tepat.
‫Kami agak membaca sepintas tentang bagaimana Anda akan benar-benar melakukan itu.
‫Tapi dari pengalaman, saya tahu pengklasifikasi hutan acak cukup bagus dalam melakukan masalah klasifikasi, jadi kita akan
‫lihat bagaimana melakukannya.
‫Dan kemudian kami memutuskan untuk menggunakan tipe parameter default, yaitu tombol-tombol kecil itu.
‫Anda dapat mengaktifkan model.
‫Dan kami melihat bagaimana menyesuaikan model dengan data pelatihan.
‫Jadi a. k. sebuah. model menemukan pola dalam data pelatihan.
‫Dan pertama-tama, bahkan untuk mendapatkan data kami dari kumpulan besar ke dalam pelatihan, tes yang kami gunakan dari fungsi pembantu
‫kecil ini.
‫Jadi saya tidak bisa belajar.
‫Terima kasih jadi saya bisa belajar.
‫Dan kemudian kami membuat prediksi atau setidaknya kami mencoba, dan kemudian kami menyadari, tunggu.
‫Model kami tidak dapat membuat prediksi pada hal-hal yang tidak sama bentuknya karena ingat, pinjaman Saikat
‫dibangun di atas LEMPIRAS.
‫Jadi jika kita memberikannya sebuah array, anak nakal di sini yang bentuknya tidak sama dengan data yang dilatihnya sekarang
‫akan menunjukkan kesalahan kepada kita.
‫Jadi kami memperbaiki kesalahan itu dengan meminta model untuk memprediksi pada uji X, yang pada gilirannya memprediksi label Y menyebar untuk
‫setiap sampel kami.
‫Kemudian kami membandingkan prediksi kami dengan uji Y melalui evaluasi.
‫Model kami mendapatkan 100 persen pada data pelatihan, tetapi hanya mendapatkan akurasi 75 persen pada data uji, yang sebenarnya
‫masih cukup bagus.
‫Sebuah lemparan koin untuk nol satu akan menjadi lima puluh persen.
‫Jadi model kami setengah jalan untuk menjadi model yang sempurna.
‫Dan kemudian kami mencoba beberapa metrik klasifikasi lagi, jadi kami mendapat sedikit lebih banyak wawasan
‫daripada hanya akurasi.
‫Kami melakukan matriks kebingungan dan menggunakan fungsi skor akurasi.
‫Dan kemudian langkah kelima, kami mencoba banyak parameter hyper yang berbeda, a. k. sebuah. penduga yang berbeda.
‫Kami menemukan bahwa mungkin dua puluh perkiraan adalah yang terbaik untuk model kami karena mendapat akurasi tertinggi.
‫Dan akhirnya kami menyimpan sebuah model dan memuat ulang dan mendapatkan skor yang sama dengan model kami yang paling baru dilatih,
‫yang diperkirakan sembilan puluh tujuh puluh tiga koma tujuh tujuh.
‫Dan sekarang ini adalah banyak hal untuk diterima.
‫Saya benar-benar mengerti bahwa kami telah melaluinya dengan relatif cukup cepat.
‫Tapi apa yang akan kita lakukan adalah memecah setiap langkah ini di beberapa video berikutnya.
‫Jadi jika Anda ingin kembali, coba dan masukkan semua kode yang telah kita gunakan ke dalam satu sel.
‫Jika Anda bisa melihat apakah Anda bisa mendapatkan kereta model, bisakah Anda mengambilnya dari samping?
‫Bisakah Anda mendapatkan impor ulang, memiliki sedikit latihan, tetapi sebaliknya, saya akan melihat di video berikutnya.
‫Dan kita akan melihat cara menyiapkan data untuk digunakan dengan model pembelajaran mesin.