‫わかりました｡
‫では､ いつものようにデスクトップから始めてみましょう｡
‫ターミナルに入り､ ここで少しズームインします｡
‫まず最初に､ 環境をアクティブにする必要があります｡
‫ここに3つあるんです｡
‫今回使用したものは､ サンプルプロジェクトフォルダ内にあります｡
‫そこで､ conda activateで､ これをコピーします｡
‫コピペしてもいいのですが､ そういう習慣があるので､ タイプしておきます｡
‫そこで､ このスラッシュダニエルスラッシュデスクトップを使用します｡
‫スラッシュMLコース｡
‫さて､ 今日は誤字脱字が多い｡
‫スラッシュのサンプルプロジェクトです｡
‫このファイルパスは､ 名前が一般的でない限り､ 異なる可能性があります｡
‫そしてここで､ 環境を有効にすると､ この文字列がベースからここに変更されたことがわかります｡
‫素晴らしい｡
‫つまり､ 私たちの活動環境が活性化されるのです｡
‫では､ ここに行きます｡
‫Jupyter Notebookで､ ノートブックサーバを立ち上げることができるようにします｡
‫素晴らしい｡
‫これでブラウザが起動します｡
‫ディレクトリを変えていないので､ この一番上のフォルダにいるわけです｡
‫でも､ それでいいんです｡
‫デスクトップMLコースで変更可能です｡
‫サンプルプロジェクトは､ 私たちが取り組んできたところです｡
‫map port lib､ num pi､ pandas notebooksの紹介をしています｡
‫素晴らしい｡
‫でも､ せっかくだから新しく作ろうと思います｡
‫ソケットローンの導入を進めています｡
‫素晴らしい｡
‫ここの上部に美しい見出しをつけます｡
‫私たちが行くことを自分自身に思い出させるためにソケットローンブラケット空ローンを紹介します｡
‫このノートブックは､ それが美しいソケットの学習ライブラリ素晴らしいです美しいの最も便利な機能のいくつかを示しています｡
‫エスケープとmを押してマークダウンに変更し､ それを実行します｡
‫ちょっとだけ､ 見どころを紹介します｡
‫何？
‫カバーする予定です｡
‫Pythonスタイルゼロはソケットラーニングのワークフローをエンドツーエンドで行うため､
‫ゼロからスタートします｡
‫素晴らしい｡
‫そして､ このワークフローの各ステップを深堀りしていくのです｡
‫そこで､ データを用意するところから見ていきます｡
‫そして､ 適切なエスティメーターを選択する｡
‫さて､ エスティメイトとは､ サイキック・ラーニングの別の言葉です｡
‫機械学習モデルについては､ すぐにわかると思います｡
‫だから､ モデルとか機械学習アルゴリズムとか推定量とかいう言葉を聞くと､ それはスケール自身の使い方なんです｡
‫機械学習ではestimate up､ 我々の問題ではmodel output slash algorithmという言葉を使っています｡
‫3はモデルスラッシュアルゴリズムスラッシュ推定にフィットし､ 我々のデータで予測を行うために使用します｡
‫素晴らしい｡
‫そして､ 4つの意志｡
‫モデルの評価を見て､ 5ではモデルを改善し､ 6では学習済みモデルを保存して読み込みます｡
‫そして7つ､ まとめてみてはどうだろう｡
‫たぶん､ 全部まとめると｡
‫そこそこいい音がする｡
‫素晴らしい｡
‫よし､ 飛び込んでみよう｡
‫まずはゼロから｡
‫別の見出しを作ります｡
‫だからゼロ､ エンド・トゥ・エンドなんです｡
‫あとは､ できればついてきてください､ それが一番ですから｡
‫でも､ 正直なところ､ ちょっと早口になってしまうので､ このまま話を進めていく感じです｡
‫だから､ もしペースがつかめなくても､ それはそれでまったく問題ありません｡
‫映像をスローにしたり､ 何が起こっているのか分かるまで何度か見直したりすることができる可能性があります｡
‫しかし､ 心配はご無用です｡ このコードにはすべてここからアクセスすることができます｡
‫すみません｡
‫ソケットラーニングのワークフローをエンドツーエンドで提供します｡
‫そして､ その手順がここにあるのです｡
‫私たちがやらなければならないこと｡
‫では､ やってみましょう｡
‫ステップ1､ データを用意する
‫その様子をご覧ください｡
‫過去数回のセクションで､ 心臓病のデータセットを使用することについて少し経験を積んでいました｡
‫では､ その心臓病のデータセットで､ 機械学習モデルを構築できるかどうか見てみましょう｡
‫わかりました｡
‫だから､ 1回やって､ データを用意するんです｡
‫pandasを有料でインポートする｡
‫さあ､ 覚えておいてください｡
‫サイキックローンのワークフローを端から端まで｡
‫このステップをざっと見ていきますので､ それぞれのステップを深く掘り下げていきましょう｡
‫では､ 行ってみましょう｡
‫心臓病イコールPDのドット読み今､ 私はすべてをデータフォルダに移したと思うので､ 通常はここにCSV名を入れればいいのでしょう｡
‫しかし､ サンプルプロジェクトのフォルダをすっきりさせるために､ CSVフォルダはすべてこのdataフォルダの中に入れています｡
‫だから､ ここにファイルパスのデータを入れているわけです｡
‫ハートディジーズ・ドットCSA
‫そして､ 出発する｡
‫心臓の病気
‫念のため､ 視聴してみます｡
‫素晴らしい｡
‫そこに私たちの列が全部あるんです｡
‫年齢､ 性別､ CPEなど､ あらゆる項目から､ 心臓病が1つあるかないかという目標を予測します｡
‫まず最初に､ Xが必要です｡ これは2行目によく出てきますが､ Xは特徴行列のようなもので､
‫基本的にはこれらの列､ そしてYはこの列となります｡
‫では､ その方法をみてみましょう｡
‫そこで､ Xを作成します｡ おそらく､ ここに作成Xと書いて､ 特徴行列と呼びます｡
‫多くの場合､ データ､ 機能変数､ ホットディジーズドットなど､ 別の名前がついています｡
‫ターゲットカラム以外のすべてのカラムを対象にしたい｡
‫だから､ 軸イコール1つの美しさを追求する必要があるのです｡
‫そして､ yを作成します｡ これは､ ラベル､ ラベルマトリックス､ ラベルのことです｡
‫レーベル・ビューティフルイコールとでも言いましょうか｡
‫今は心臓病が欲しいので､ ターゲットの列だけ欲しいのです｡
‫ターゲットにする｡
‫素晴らしい｡
‫そこで､ XとYを作ったので､ 基本的にはXとYです｡
‫Xはあくまで簡単な方です｡
‫そして､ なぜこのコラムがあるのか？
‫素晴らしい｡
‫さて､ 「サイキック・ラーン」の次は､ 私たちの問題に対して正しいエスティメイト・ア・スラッシュ・アルゴリズムを選択するために､ ここに行くのでしょうか｡
‫私たちの問題は､ 心臓病かそうでないかを分類することです｡
‫では､ 実際に見てみましょう｡
‫つまり､ 2つは正しいモデルとハイパーパラメータを選択することです｡
‫ハイパーパラメーターは､ モデルのダイヤルのようなもので､ それを調整することで良くも悪くもすることができます｡
‫そこで､ ランダムフォレストを使用してみましょう｡
‫だから､ ランダムフォレストで何をやっているのか気になる人は一人で聞いてください｡
‫さて､ これについては､ 今後のビデオでもう少し深く見ていくことにしましょう｡
‫しかし､ 念のため､ サイクロンアンサンブルインポートのランダムフォレスト､ ランダムフォレスト分類器を想像していただければと思います｡
‫これはあくまで分類の機械学習モデルであり､ 今のところ知るべきことはこれだけです｡
‫つまり､ パターンやデータを学習して､ あるサンプルがaであるかどうかを分類することができるのです｡ k. 一行が一物一価である｡
‫そして､ そのクラスをCLF（classifier in second lineの略）を使ってインスタンス化することにします｡
‫他にもmodelと呼ばれることもありますが､ ここではドキュメントに忠実なためCLFを使用することにします｡
‫つまり､ 私たち分類器にとって､ 自己はランダムと同じなのです｡
‫美しい｡
‫そして､ デフォルトのパラメータ､ ハイパーパラメータ､ デフォルトのままにしておくのです｡
‫ハイブリッド・パラメーター
‫そこで､ CLF target paramsを使って､ モデルがどのようなパラメータを使っているのかを確認してみてください｡
‫だから､ これを見ます｡
‫取り込みに少し時間がかかるかもしれません｡
‫とりあえず､ 今回の見出しを作成します｡
‫だから､ 3はモデルにフィットしているのです｡
‫データへ
‫なぜそんなに時間がかかるのか､ 不思議です｡
‫打っている間に終わるかもしれない｡
‫そこでまず､ トレーニングセットでモデルを学習させ､ テストセットでテストする必要があります｡
‫だから､ それを作る必要があるんです｡
‫これは何でしょう？
‫あ､ 失礼しました｡
‫これが必要なんです｡
‫属性ではありません｡
‫方法なんです｡
‫これでよしとしよう｡
‫これがハイパーパラメーターなんですね｡
‫機械学習モデルであるランダムフォレスト分類器のすべての小さなノブ｡
‫これらは今後のセクションで見ていきますが､ 学習データにもモデルを当てはめたいと思います｡
‫美しい｡
‫そうしよう｡
‫そこで､ スカラーやモデル選択から行っていきたいと考えています｡
‫データをトレーニング用とテスト用に分割する必要がありますが､ SRC learns train test splitでそれを行うことができます｡
‫トレインテストの分割｡
‫素晴らしい｡
‫そして､ Xトレインに行くのです｡
‫Xテスト｡
‫なぜトレーニングなのか？
‫なぜテストイコール訓練なのか
‫テスト分割 x y テストサイズ｡
‫テストサイズを0にしたい｡ 2とか入れるサイズ｡
‫基本的には､ XとYのデータをx列車に分割することです｡
‫つまり､ 学習データ､ Y､ train､ x test､ Y testです｡
‫だからテストデータ｡
‫第1節を思い出していただくと､ 通常､ モデルをトレーニングデータに適合させてから､ テストデータで何を学習したかを評価します｡
‫だから､ 今まで見たこともないようなデータ｡
‫で､ このテストサイズって何？
‫まあ､ 0なので8割のデータがトレーニングに使われるってことですね｡ 2 テストサイズが20%になるため｡
‫つまり､ 1000行あったとして､ そのうち800行がトレーニングに､ 200行がテストに使われることになります｡
‫でも､ ここで気を抜いてはいけません｡
‫スケール感のある旋風を巻き起こす｡
‫スカイライン 今､ CLFに行きたいんです｡
‫合わせたいのです｡
‫CLF fit x trainでそれができるのです｡
‫これは基本的に､ 分類モデルであるランダムフォレストが､ 学習データのパターンを見つけると言っているのです｡
‫シフトして入る｡
‫美しい｡
‫これは､ あることが起こっているので､ ここで少し警告を発しているのです｡
‫そこで､ 未来予告を読んでみよう｡
‫推定値のデフォルト値は､ パラメータである｡
‫私たちはここで､ 警告を発していることに意味があると思い､ 見積もりを行っています｡
‫バージョン0では10個から変更します｡ 20～100を0. 22.
‫うーん｡
‫さて､ 今更ながらアップデートしてみましょうか｡
‫つまり､ ハイパーパラメータを変更した場合の推定値は､ 100に等しくなります｡
‫今は､ その警告を受けることはないはずです｡
‫美しい｡
‫しないんです｡
‫それを解消することができるのです｡
‫この小さなセミコロンを入れるだけで出力されます｡
‫素晴らしい｡
‫これで､ モデルをデータに当てはめることができました｡
‫では､ どうすればいいのか？
‫まあ､ 予想はつくので､ そうしましょう｡
‫予測を立てる｡
‫ちなみに､ これはまだステップ3です｡
‫Yラベルはc左の予測に等しく､ 我々は審判を通過しなければならない｡
‫レイ じゃあ､ そうしましょうか｡
‫アンパイア・レイ
‫0234.
‫どうなるか見てみましょう｡
‫エラーは出ていませんか？
‫NumPyが定義されていない｡
‫最初からこうすればよかったんだ｡
‫そうしよう｡
‫numpyをnp beautifulとしてインポートする｡
‫これでうまくいくはずです｡
‫いいえ､ うまくいきません｡
‫なぜうまくいかないのか？
‫あ､ インプットですね｡
‫だから､ 形状が正しくないんです｡
‫なぜかというと､ x-trainのようなものをモデル化しようとすると､ x-trainがここで起きてしまうからです｡
‫このような配列の予測しかできないのは､ モデルが学習したものだからです｡
‫では､ このnp配列の0から3はどのようなものでしょうか？
‫いいえ､ そんなことはありません｡
‫しかし､ どのように見えるのでしょうか？
‫それが×テストです｡
‫美しい｡
‫そこで､ 私たちにできることは､ いくつかの予測を立てることです｡
‫では､ なぜPredsなのかというと､ テストデータに対して予測を行うための慣用的な名称であり､ CLFのモデルpredict x testに等しいからです｡
‫さて､ これはどのようなものでしょうか｡
‫なぜプレッズなのか？
‫0と1の配列ができましたが､ これはどのようなものでしょうか？
‫テストがあるんです｡
‫また､ 0と1の配列も持っています｡
‫ふむ｡
‫これで何ができるんだろう｡
‫さて､ 次はステップ4､ モデルの評価です｡
‫ここでは､ 学習した機械学習モデル（ランダムフォレスト分類器）が学習データに対してどの程度の精度で予測できたかを評価します｡
‫では､ なぜトレーニングなのか？
‫トレーニングデータでやってみましょう｡
‫トレーニングデータ､ テストデータ
‫これが､ 私たちがやっていることです｡
‫だから､ クレフトは得点になる｡
‫すごい｡
‫実際､ とてもよくできています｡
‫つまり､ シフトタブを押すと､ 与えられたテストデータとラベルの平均精度が返されるのです｡
‫そこで､ 学習データを渡しました｡
‫つまり､ モデルが100％やったのは､ 1． 0.
‫これが､ 私たちのトレーニングデータでスコアで得られる最大値です｡
‫では､ テストデータでその様子を見てみましょう｡
‫さて､ テストデータで100%になったら､ 何かおかしいと思うかもしれません｡
‫美しい｡
‫素晴らしい｡
‫では､ ここで何が起こったのでしょうか｡
‫このモデルは､ 学習データのパターンをうまく見つけて､ その特徴で学習させたので､
‫Yが100%になったんです｡
‫そのため､ ラベルだけでなく､ これらにもトレーニングが施されているのです｡
‫つまり､ テストデータの4つのうち3つは正しく予測できたということです｡
‫わかりました｡
‫ですから､ 正確さだけでなく､ もっといろいろな指標を使うことができます｡
‫それでは､ スカイライン・ドットの指標から見てみましょう｡
‫分類の問題があるので､ 分類レポートをインポートする｡
‫混乱マトリックスと正確さのスコアに関するものが欲しいのですが､ ここにあるものと同じものを得るための別の方法を見るためです｡
‫それでは､ まず､ 分類報告書を印刷しましょう｡
‫そして､ 比較したいのです｡
‫これには何が必要なのでしょうか？
‫シフトタブを押すことができないのは､
‫インポートしているからです｡
‫ネタバレ
‫とにかく見てみよう｡
‫これは､ テストラベルと予測ラベル（モデルで作成した予測ラベル）を比較する分類の指標を示すものです｡
‫そこでpredict機能を使って
‫そして､ もう一度同じことをすれば､ 混同行列ができるのです｡
‫そこで､ 混同行列を作り､ まずyのテストを行い､ yをプリントします｡
‫素晴らしい｡
‫そして､ アキュラシー・スコアを行うことができ､ なぜテストなぜプレッズをしたいのです｡
‫美しい｡
‫これらは､ 私たちのモデルを評価するために行うことができる､ さらなるステップに過ぎません｡
‫ですから､ 次のステップとしては､ 精度のスコアがどうなっているのか､ あまり満足していないのです｡
‫では､ ステップ5に進みましょう｡ つまり､ ここの一番上に戻ってくるのです｡
‫モデルを改良する｡
‫よし､ やってみよう｡
‫モデルを改良する方法を見てみましょう｡
‫ハイパーパラメータaの1つである推定値の異なる量を試しに行くかもしれません｡ k. 機械学習モデルのダイアルを変更し､
‫改良を試みることができます｡
‫では､ 実際に見てみましょう｡
‫MPはランダムシードでスタートします｡
‫さて､ 私たちの結果は､ 再現性とランダムシードであり､ 我々は､ Iと範囲1010 100ステップを10にすることができますしたい｡
‫私たちはここに来て､ 印刷物を求めているのです｡
‫私たちは､ 「I estimate us」を使って､ 少しコミュニケーションをとってみることにします｡
‫素晴らしい｡
‫ああ｡
‫私たちは､ あまりにも早くシフトに突入してしまいました｡
‫トリガーハッピーというか｡
‫そして､ もう一度｡
‫なんということでしょう｡
‫さて､ それではエルフイコールに会いに行きたいと思います｡
‫もう一つのモデルであるランダムフォレストをインスタンス化します｡
‫タブキーを押せますか 美しい分類ができます ありがとうございます Auto complete now estimate is equals I wonderful so this is going to loop through and
‫try ten and twenty and all way up to 100 estimates because we try to figure out if we can improve
‫our model by adjusting one of hyper parameters, because that's step 5, improve
‫the model.
‫テストデータでモデルを評価したいので､ テストセットでのモデルの精度を表示するために､ モデルスコアXテストとします｡
‫つまり､ トレーニングデータで学習し､ テストデータで自己評価することになるわけです｡
‫そして､ ここに少しパーセント記号を入れ､ 小数点以下2桁に制限することもあります｡
‫意味があるのか？
‫このモデル精度をテストセットのモデルスコアで読み返してみます｡
‫しかし､ 私たちはここにちょっとしたコミュニケーションを加えるだけです｡ そして､ ここにスペースを印刷することで､ それを見ることができるようになるかもしれません｡
‫これを実際に言ってみましょう｡
‫10の推定値でモデルを試してみると､ なぜこの名前のモデルが定義されていないのですか？
‫おっとっと｡
‫ほら､ モデルが使えるって言ったじゃないですか......必要なのは音部記号ですよ｡
‫そこでクレフ､ クラシファイヤーの略と覚えてやりましょう｡
‫どうしてまたダメなんだ？
‫ランダムフォレスト分類器は､ まだフィットしていません｡
‫フィット感で呼ぶ｡
‫はい､ インスタンス化しましたが､ してません｡
‫まだ一度も装着したことのないモデルを､ どうやって採点しようというのだろう｡
‫ここでやるしかないんです｡
‫ほら､ これはすごい｡
‫エラーだらけのライブコーディング｡
‫素晴らしい｡
‫さて､ このように振り返ってみると､ 遡った場合に最も精度の高いモデルは､
‫同じく20の推定値であると言うことができますね｡
‫これでよしとしよう｡
‫モデルの高次パラメータの1つを､ デフォルトの10ではなく20に調整することで､
‫元の75%から83%に引き上げました｡
‫そして､ ここを通過するのは本当に速いんです｡
‫でも､ 最後の一歩ってなんだろう？
‫ここに戻るんだ｡
‫右から上へ
‫モデルを保存し､ ロードする｡
‫よし､ やってみよう｡
‫そこで､ 6つ行って､ モデルを保存し､ それをロードしたいと思います｡
‫さて､ PythonのPickleライブラリを使ってモデルを保存してみましょう｡
‫pickleをインポートして､ pickleかdumpで保存して､ クラシファイアのモデルAKCを渡して､
‫必要なファイル名でopenさせます｡
‫このランダムフォレストモデルを覚えていれば､ ハハピクルスと呼ばれることもある｡
‫そして､ WBでバイナリーを書きたいのです｡
‫素晴らしい｡
‫これでダンプが助かるわけだ｡
‫ほら､ 自分のモットーも守れてない｡
‫疑わしい場合は､ コードを実行してください｡
‫さて､ これでモデルがファイルに保存されたはずです｡
‫上がって見てみよう｡
‫これをリフレッシュすれば
‫そこにある美しい熱帯雨林のモデル｡
‫さて､ それを輸入しようとするとどうなるか｡
‫だから､ 私たちは行きたいのです｡
‫ロードモデルはピクルスドットロードに等しいので､ オープンにしたいのです｡
‫ファイル名をランダムに渡します｡
‫できるかな？
‫はい､ できます｡
‫タブオートコンプリート
‫そして今度は､ バイナリを読み込んでから､ モデルをロードするために､ 次のABが必要です｡
‫ドットスコア､ ×テスト｡
‫Yテスト｡
‫どうなるか見てみましょう｡
‫73.
‫さて､ これで73個並ぶはずです｡ 7 ここで試した最後のモデルで｡
‫そして､ 素晴らしい出来栄えです｡
‫今､ 私たちはズームインしたところです｡
‫それが20分くらいで､ 2行目のワークフローを全部､ しゃべりながらやってしまったんです｡
‫そこで､ まずはデータを用意するところから始めました｡
‫心臓病のデータフレームを見て､ それをXとYに分割しました｡ これは､ サイクロンの教師あり学習問題でよく行われることです｡
‫ここの特徴を使って､ ターゲットを予測するんだ｡
‫素晴らしい｡
‫そして､ 適切な機種を選択した｡
‫実際にどのようにするのか､ ちょっとだけ説明しました｡
‫でも､ 経験上､ ランダムフォレスト分類器は分類問題をやるのはかなり得意だと思うので､ それをどうやるかですね｡
‫そして､ パラメータの種類はデフォルトのものを使うことにしました｡
‫この小さなツマミはどれですか？
‫モデルの電源を入れることができます｡
‫さて､ 学習データにモデルを当てはめる方法を見ましたので､ a. k. 学習データからパターンを発見するモデル｡
‫そして､ まず最初に､ 大きなセットからトレーニングやテストにデータを取り込むために､ cycloneのこの小さなヘルパー関数を使用します｡
‫サイクロンさん､ ありがとうございます｡
‫そして予測をし､ 少なくともしようとしたのですが､ ちょっと待ってください､
‫このモデルは同じ形でないものに対して予測をすることができないことに気がつきました｡
‫ですから､ もしこの配列に､ 今学習しているデータと同じ形でないものを渡すと､
‫エラーになります｡
‫そこで､ このエラーを修正するために､ Xテストで予測するようモデルに依頼し､ その結果､ ラベルが予測されました｡
‫Yはサンプルごとに広がり､ 評価によってYテストと予測値を比較しました｡
‫このモデルは､ トレーニングデータでは100％の精度を達成しましたが､ テストデータでは75％の精度にとどまりました｡
‫ゼロイチはコイントスで50％ですから､ 我々のモデルは完璧なモデルになるには中途半端なんです｡
‫そして､ ここでさらにいくつかの分類指標を試して､ 正確さだけでなく､ もう少し深い洞察を得ることができます｡
‫混同行列を行い､ 精度スコア関数を使用しました｡
‫そして､ ステップ5では､ さまざまなハイパーパラメータを試しました｡ k. は､ 異なる推定量である｡
‫その結果､ 20個の推定値が最も精度が高く､ 私たちのモデルに最適であることがわかりました｡
‫そして最後にモデルを保存して再読み込みしたところ､ 直近に学習させたモデルと同じスコアが出ました｡
‫77.
‫そして今､ これが一人歩きしている｡
‫しかし､ これから数回のビデオを通して､ それぞれのステップを分解していきます｡
‫そこで､ もう一度､ 可能であれば､ これまで使用したすべてのコードを1つのセルにまとめてみて､ モデルを学習させられるかどうか､
‫保存させられるかどうか､ 試してみてください｡
‫再インポートして､ 少し練習してください｡ それ以外は､ 次のビデオで､ 機械学習モデルで使用するためにデータを準備する方法を確認しましょう｡