‫Tudo bem, tudo bem, então vamos começar na área de trabalho como sempre fazemos.
‫Vamos entrar no terminal e vou ampliar um pouco aqui.
‫A primeira coisa é fazer com que nosso ambiente seja ativado e transformado em uma lista condenada para nos lembrarmos de onde
‫nossos ambientes estão.
‫Eu tenho três aqui.
‫Aquele com o qual estamos trabalhando está na pasta do projeto de amostra.
‫Vou ativar o QandA e copiar isso.
‫Eu poderia copiar e colar, mas vou apenas digitar porque é isso que temos o hábito de
‫fazer.
‫Então, usamos Slash Daniels slash desktop.
‫Claro Emelle.
‫Bem, muitos erros de digitação hoje, projeto de exemplo, seu caminho de queda aqui pode ser diferente, a menos que seu
‫nome seja Daniel, porque caso contrário, ótimo nome.
‫E então aqui, uma vez que você tenha nosso ambiente ativado, podemos ver que isso mudou da base
‫para esta string aqui.
‫Maravilhoso.
‫Isso significa que nosso ambiente está ativado.
‫Então iremos aqui dupatta notebook para que possamos carregar nosso servidor de notebook.
‫Maravilhoso.
‫Isso abrirá nosso navegador.
‫Não mudei o diretório, é por isso que estou na pasta superior aqui.
‫Mas isso mesmo, posso mudar em um curso de correio desktop.
‫Projeto de amostra é onde estamos trabalhando.
‫Eu tenho nossa introdução ao matplotlib.
‫Sem empanadas, sem livros.
‫Maravilhoso.
‫Mas vou criar um novo porque.
‫Estamos passando pela introdução de So I Could Learn Wonderful ou colocar um título bonito no
‫topo aqui introdução ao České de Sinked Learn Brackett aprender a nos lembrar, OK, este caderno demonstra algumas
‫das funções mais úteis do belo, que é bela.
‫Saikat aprender que Lodrick maravilhoso irá acertar, escapar e tentar transformar isso em markdown para executá-lo e colocar aqui o
‫que vamos cobrir.
‫Só assim, só para termos um pequeno destaque.
‫O que.
‫Vamos cobrir, então vamos começar do zero, porque vamos indexar no estilo Python, o zero
‫será de ponta a ponta.
‫Saikat aprende o fluxo de trabalho.
‫Maravilhoso.
‫E então vamos nos aprofundar em cada etapa deste fluxo de trabalho.
‫Portanto, veremos como preparar os dados.
‫Em seguida, escolheremos a estimativa certa.
‫E nossa estimativa é outra palavra dentro do Kittleman que você verá em um segundo para o modelo de aprendizado de máquina.
‫Então, quando você ouve a palavra modelo ou algoritmo de aprendizado de máquina ou estimativa, é para isso que Escalon usa.
‫E eles usam o termo estimativa acima para algoritmo de barra de saída do modelo de aprendizado de máquina para nossos problemas.
‫Três irão se ajustar à estimativa de corte do algoritmo de corte do modelo e usá-lo para fazer previsões em nossos dados.
‫Maravilhoso.
‫E então quatro vão.
‫Veja a avaliação de um modelo, depois cinco, vamos melhorar o modelo, depois seis, salvamos e carregamos
‫um modelo treinado, e depois sete, por que não juntamos tudo?
‫Talvez juntando tudo soa um pouco melhor.
‫Eles são maravilhosos.
‫Tudo bem, vamos mergulhar nisso.
‫Vamos começar do zero vai criar outra audiência, então zero e de ponta a ponta.
‫Agora acompanhe se puder, porque é o melhor.
‫Mas provavelmente irei um pouco mais rápido, para ser honesto, porque estou meio que conversando sobre isso enquanto
‫prossigo.
‫Portanto, se você não consegue acompanhar o ritmo, está tudo bem.
‫Você pode reduzir a velocidade do vídeo ou apenas revisitá-lo algumas vezes até ver o que está acontecendo.
‫Mas não se preocupe, você terá acesso a todo esse código aqui.
‫Desculpe, um fluxo de trabalho de empréstimo do Sirikit de ponta a ponta e temos as etapas bem aqui, o que temos hoje.
‫Então vamos deixar os dados prontos.
‫Vamos ver como fica.
‫Tivemos um pouco de experiência nas últimas seções sobre o uso de um conjunto de dados de doenças cardíacas.
‫Então, vamos ver se podemos fazer isso e talvez construir um modelo de aprendizado de máquina nesse conjunto de dados de doenças cardíacas.
‫Tudo bem.
‫Então faça um.
‫Prepare os dados.
‫Importe pandas como pagos.
‫Agora lembre-se disso, do fim ao fim, vamos passar por essas etapas rapidamente, então vamos mergulhar fundo em cada
‫uma delas à medida que avançamos.
‫Portanto, sua doença cardíaca é igual, por favor, não leia ASV agora.
‫Acho que movi tudo para uma pasta de dados, então normalmente poderíamos simplesmente colocar o nome
‫CSV aqui, mas eu mudei.
‫E agora todas as nossas pastas CSB estão dentro desta pasta de dados apenas para limpar e manter nossa pasta
‫de projeto de amostra bonita e organizada.
‫É por isso que tenho os dados do caminho do arquivo.
‫Sim.
‫Doença cardíaca, DOD, CSI.
‫E então nós iremos.
‫A doença cardíaca será vista apenas para ter certeza.
‫Maravilhoso.
‫Lá estão todas as nossas fileiras.
‫E então o que vamos fazer com isso é usar essas colunas por aqui, seis anos, Sepi, sejam quais forem, para
‫tentar prever o alvo, que é uma ou nenhuma doença cardíaca ou não.
‫Portanto, a primeira coisa é que precisamos de um X.
‫Você verá que muito isso em Getline Loan X é uma espécie de matriz de recursos, que é
‫essencialmente essas colunas, e então Y será essa coluna.
‫Então, vamos ver como fazemos isso.
‫Então criamos o X, talvez vamos colocar aqui para criar o X, que é chamado de recursos.
‫Muitas vezes, a matriz tem outros nomes, podem ser dados, podem ser variáveis de recursos, doenças cardíacas.
‫Darch queremos todas as colunas, exceto a coluna de destino.
‫Portanto, precisamos ter acesso igual a um belo.
‫E então vamos criar Y, que é uma matriz rotulada de rótulo.
‫Todos os rótulos, vamos chamá-los de rótulos lindos de y iguais.
‫Queremos doenças cardíacas agora.
‫Queremos apenas a coluna de destino.
‫Para o alvo.
‫Maravilhoso.
‫Então, nós criamos X e Y, então basicamente X e Y, X é apenas o mais fácil.
‫E por que essa coluna está aqui?
‫Maravilhoso.
‫Agora, o que vem a seguir em Saikat, aprenda quando subirmos aqui para escolher o algoritmo de corte de estimativa correto para
‫nossos problemas.
‫Bem, nosso problema é a classificação porque queremos classificar se alguém tem doença cardíaca ou
‫não.
‫Então, digamos que uma ou duas ações sejam escolher o modelo e o tipo de parâmetros corretos.
‫Os parâmetros híbridos são como mostradores em um modelo que você pode ajustar para torná-lo melhor ou pior.
‫Então, vamos usar uma escala aleatória para os EUA.
‫E se você está se perguntando o que é feito, você está falando com a Random Forest.
‫Bem, veremos isso com um pouco mais de profundidade em um vídeo futuro.
‫Mas só para você saber, imagine florestas aleatórias de um ciclone e um classificador de floresta aleatório de importação de
‫conjunto.
‫Este é apenas um modelo de aprendizado de máquina de classificação.
‫Isso é o máximo que você precisa saber por enquanto.
‫Portanto, é capaz de aprender padrões e dados e, em seguida, classificar se uma amostra, a. k. uma. flecha é uma coisa
‫ou outra coisa.
‫E então vamos instanciar essa classe usando sealife, que é a abreviação de classifier dentro de getline.
‫Outras vezes você o verá chamado de modelo, mas vamos usar CLF porque vamos ficar com a
‫documentação para ver ao vivo aquele classificador aleatório para nós.
‫Lindo, e vamos manter os parâmetros e parâmetros padrão, manter o padrão.
‫No entanto, parâmetros.
‫Assim, você pode ver quais parâmetros seus modelos estão usando usando o Clifftop get Param, então veremos isso.
‫Talvez demore um pouco para importar.
‫Nesse ínterim, criará o título para este, então três é adequado ao modelo.
‫Para os dados.
‫Hmmm, me perguntando por que está demorando tanto.
‫Talvez tudo acabe com o tempo.
‫Portanto, em primeiro lugar, precisamos treinar nosso modelo no conjunto de treinamento e testá-lo em um conjunto de teste.
‫Portanto, precisamos criar isso.
‫O que é isso?
‫Oh culpa minha.
‫Precisamos que isso não seja um atributo, é um método.
‫Aqui vamos nós.
‫Portanto, esta é uma colmeia de parâmetros com os pequenos botões em nosso modelo de aprendizado de máquina, classificador de
‫floresta aleatório.
‫Veremos isso em uma seção futura.
‫Mas também queremos ajustar o modelo aos dados de treinamento.
‫Bela.
‫Vamos fazer isso, então queremos ir de uma seleção de modelo de horizonte, precisamos dividir nossos dados em
‫treinamento e teste e podemos fazer isso com empréstimos SBA, teste de trem, divisão de teste de trem bala.
‫Maravilhoso.
‫E vamos fazer o trem X.
‫Próximo teste.
‫Por que treinar, por que treinar veículos de teste?
‫Tala de teste, x, y, tamanho do teste, queremos que o tamanho do teste seja zero vírgula dois ou qualquer tamanho que você gostaria de
‫colocar.
‫Basicamente, o que isso fará é dividir nossos dados de X e Y no trem X.
‫Portanto, os dados de treinamento e o teste Y do treinamento X e o teste Y.
‫Portanto, dados de teste.
‫Portanto, se você se lembra da seção um, geralmente ajustamos o modelo aos dados de treinamento e, em seguida, avaliamos, para ver o que foi
‫aprendido nos dados de teste.
‫Então, os dados nunca foram vistos antes e qual é o tamanho do teste.
‫Bem, isso significa que 80 por cento dos dados serão usados para treinamento porque é zero vírgula dois porque o
‫tamanho do teste será de 20 por cento.
‫Portanto, se tivéssemos mil linhas, 800 delas seriam usadas para treinamento e 200 delas para
‫teste.
‫Mas estamos nos distraindo aqui.
‫Este é um passeio rápido por Escalon.
‫Queremos ir para CLF agora.
‫Queremos encaixá-lo.
‫Podemos fazer isso com o trem de ponto X CMF.
‫Isso basicamente quer dizer modelo de alta classificação, floresta aleatória.
‫Encontre os padrões na mudança de dados de treinamento e entre.
‫Bela.
‫Isso vai nos dar um pequeno aviso aqui, porque algo está acontecendo.
‫Então vamos Radim avisar futuro que o valor padrão de uma estimativa é que é um parâmetro e vai subir aqui.
‫Uma estimativa é um aviso que faz sentido, pois está nos dando um aviso que mudará de dez ponto zero de
‫inversão para zero a 100 no ponto zero dois.
‫Hmm.
‫Bem, vamos ver se podemos apenas atualizar isso agora.
‫Portanto, uma estimativa é que estamos alterando nossos hiperparâmetros aqui, igual a 100 agora.
‫Não devemos receber esse aviso.
‫Bela.
‫Nós não.
‫E podemos nos livrar disso.
‫Saia apenas colocando aquele pequeno ponto-e-vírgula, excelente, agora nosso modelo está ajustado aos dados.
‫Então o que nós podemos fazer?
‫Bem, podemos fazer uma previsão.
‫Então vamos fazer isso.
‫Fazer uma previsão.
‫A propósito, este ainda é o terceiro passo.
‫Por que as águias legais ainda não prevêem e temos que passar um árbitro, certo, então vamos fazer esse árbitro Ray.
‫Zero, dois, três, quatro.
‫Vamos ver o que acontece, temos um erro?
‫Não, ele não está definido.
‫Devíamos ter feito isso no topo.
‫Vamos fazer isso.
‫Importar alto como NP.
‫Bela.
‫Agora, isso deve funcionar.
‫Não, não funciona, por que não funciona?
‫Ah, a importação, então a forma está incorreta agora, a razão disso é porque quando você está tentando
‫modelar algo que se parece com o trem X, qual trem X acontece aqui?
‫Só podemos fazer previsões em arrays que se parecem com isso porque foi isso que nosso modelo aprendeu.
‫Então, esse NPR zero dois, três, quatro se parece com isso?
‫Não, de forma alguma.
‫Mas o que parece ser o teste X.
‫Bela.
‫Então, o que podemos fazer é fazer algumas previsões, então por que Parades é um nome convencional para fazer previsões
‫em dados de teste.
‫Ele se autodenomina nosso modelo.
‫Não preveja o teste X.
‫Agora, como é isso?
‫Por que se espalha como uma série de zeros e uns?
‫E agora com o que isso se parece?
‫Nós não.
‫Por que testar?
‫Também temos uma matriz de zeros e uns.
‫Hmm.
‫Eu me pergunto o que poderíamos fazer com isso.
‫Bem, você pode ir para a etapa quatro, avaliar o modelo.
‫É aqui que avaliamos a qualidade das previsões ou do modelo de aprendizado de máquina.
‫Acabamos de alterar nosso classificador aleatório para nós que aprendeu sobre os dados de treinamento.
‫Então, por que treinar?
‫Vamos fazer sobre os dados de treinamento, dados de treinamento e dados de teste.
‫Isso é o que estamos fazendo aqui.
‫Então, clefts escola.
‫Uau, na verdade está muito bem feito, então isso vai voltar se pressionarmos shift pode significar precisão nos dados e
‫rótulos de doação e teste.
‫Então, passamos os dados de treinamento.
‫Portanto, o modelo fez 100 centavos, um vírgula zero.
‫Esse é o máximo que você pode obter com a pontuação em nossos dados de treinamento.
‫Vamos ver como isso é feito nos dados de teste.
‫Agora, se obtiver 100% dos dados de teste, podemos pensar que algo está errado.
‫Bela.
‫Excelente.
‫Então o que aconteceu aqui?
‫Bem, o modelo encontrou padrões nos dados de treinamento tão bem que chegou a 100 por cento.
‫Porque?
‫Porque foi treinado nos recursos.
‫Então, de volta aqui, ele foi treinado sobre isso e também sobre o rótulo.
‫Portanto, ele teve a chance de se corrigir se algo estivesse errado.
‫Mas tem um desempenho de 75 por cento de precisão, o que significa que obtém três das quatro previsões.
‫Correto, nos dados de teste, porque nunca viu esses dados, nem nunca viu os rótulos.
‫Tudo bem.
‫Portanto, existem mais algumas métricas que podemos usar, em vez de apenas precisão.
‫Então, digamos que a partir do Relatório de Classificação de Importação de Métricas Escalon DOT, porque temos um problema de classificação, queremos uma matriz de
‫confusão e outra na pontuação de precisão apenas para ver outra maneira de obter a mesma coisa
‫que temos aqui.
‫Então vai começar.
‫Vamos imprimir.
‫Queremos relatório de classificação.
‫E queremos comparar o que isso leva em conta com o tempo, porque não importamos ainda, acredito que
‫seja necessário um teste y para testar os rótulos, os rótulos verdadeiros versus nossas previsões.
‫Então o que isso vai retornar é.
‫Alerta de spoiler, vamos ver.
‫Então, o que isso nos mostra são algumas métricas de classificação que comparam os rótulos de teste com as predições, os
‫rótulos de predição que criamos aqui com nosso modelo.
‫Então, usando a função preditiva e depois se fizermos o mesmo novamente, podemos fazer nossa matriz de
‫confusão para obtermos confusão, matriz e queremos por que testar desfiles de suprimentos?
‫Maravilhoso.
‫E então podemos fazer escola de precisão e queremos por que testar, por que se espalha?
‫Bela.
‫Estas são apenas mais algumas etapas que podemos realizar para avaliar nosso modelo.
‫E então a próxima etapa seria não estarmos muito felizes com o desempenho da pontuação de precisão aqui.
‫Então, vamos para a etapa cinco, que está de volta aqui no topo.
‫Modelo aprimorado.
‫OK vamos fazê-lo.
‫Vamos ver como podemos melhorar um modelo, podemos ir.
‫Experimente uma quantidade diferente de uma estimativa, que é um dos hiperparâmetros, a. k. uma. dials em nosso modelo de aprendizado
‫de máquina que podemos ajustar para tentar melhorá-lo.
‫Então vamos dizer que este é um MP de ação.
‫Começaremos com uma semente aleatória quando os resultados forem replicáveis e forem semente aleatória.
‫E eu quero para I no intervalo 10, 10, 100 step pode ser 10 aqui e eles não imprimirão.
‫Vamos dar um pequeno modelo de comunicação tentando com eu estimo is.
‫Maravilhoso.
‫Oh, nós mudamos para muito rapidamente.
‫É como se eu estivesse feliz com o gatilho e de novo, meu Deus, OK, agora queremos ver uma
‫risada, porque instanciaremos outro modelo, classificador de tabulação de floresta aleatória.
‫Bela.
‫Podemos te agradecer.
‫A estimativa de preenchimento automático agora é Eagles 'I Wonderfalls e isso vai percorrer e tentar 10 e depois 20 e, em seguida, todo o
‫caminho até a estimativa de cem é porque estamos tentando descobrir se podemos
‫melhorar nosso modelo ajustando um dos os hiperparâmetros, porque esse é o modelo aprimorado da etapa cinco.
‫Alguns irão imprimir a precisão do modelo f nos testes e nós iremos testar a pontuação do ponto do modelo X porque queremos avaliar
‫nosso modelo nos dados de teste.
‫Isso aprenderá com os dados de treinamento e então avaliará a si mesmo com os dados de teste e
‫então colocaremos um pequeno sinal de porcentagem aqui, talvez limitá-lo a duas casas decimais.
‫Isso faz sentido?
‫Deixe-me ler novamente este modelo de precisão na escola modelo de conjunto de teste.
‫No entanto, estamos apenas adicionando um pouco de comunicação aqui e então talvez imprimiremos um espaço aqui para que
‫possamos ver.
‫Digamos que este é um modelo de tentativa de ação com estimativa de tênis. Por que isso não funcionou?
‫O modelo de nome não está definido.
‫Opa.
‫Veja, eu disse que um modelo pode ser usado, precisamos do Cliff, então, Cliff, lembre-se do classificador Schäfer e vamos fazer
‫isso.
‫Por que não está funcionando de novo?
‫O classificador de rinovírus ainda não está instalado, carvão com ajuste.
‫Sim, nós o instanciamos, mas não o fizemos.
‫Como estamos tentando marcar um modelo que nunca, nunca instalamos em nossos dias ainda?
‫Eles dizem que este é um grande amor, uma codificação cheia de erros.
‫Maravilhoso.
‫Agora, se olharmos para trás, você diria que o melhor modelo
‫com a melhor precisão se voltarmos é a estimativa também.
‫Aqui vamos nós.
‫Passamos do que era nosso original, 75 por cento para 83 por cento, ajustando um dos parâmetros altos do nosso
‫modelo para 20 em vez do padrão, que é 10 atualmente.
‫Mas vai ser de dez a cem.
‫E estamos indo muito mais rápido aqui.
‫Qual é a etapa final?
‫Nós voltamos aqui.
‫Vá até o topo, salve um modelo e carregue-o.
‫OK vamos fazê-lo.
‫Então, queremos ir seis, salvar um modelo e carregá-lo.
‫Agora podemos salvar um modelo com Pickle Leray do Python.
‫Então, vamos importar Pickle e, em seguida, para economizar quantidade, vamos jogar ou despejar e repassá-lo.
‫Nosso modelo é eclair para classificador na passagem e também abre com o nome do arquivo que queremos.
‫Se eu consigo me lembrar desse modelo de floresta aleatório, um nome chique, hein?
‫Salmoura.
‫E então queremos escrever binário com ser maravilhoso.
‫Então isso vai salvar as pessoas de não verem, não estou nem seguindo meu próprio lema aqui ou na dúvida, execute
‫o código.
‫Agora, isso deve ter salvado um modelo para disparar.
‫Vamos subir e dar uma olhada.
‫Se atualizarmos isso.
‫Lindo modelo de floresta tropical lá.
‫Agora, o que acontece se tentarmos importar isso, então queremos ir com o modelo carregado, o pixel de águias não carrega, eu quero
‫abrir o nome do arquivo aleatório.
‫Podemos fazer isso?
‫Sim, nós podemos.
‫Tabora completa.
‫E agora, desta vez, precisamos que o AAB seja seguido.
‫Depois disso, leia os binários e então iremos para o modelo carregado.
‫Não é o teste X da escola, teste y, veja o que acontece.
‫73 agora isso deve alinhar setenta e três vírgula sete com a última milha que tentamos
‫e aqui e é maravilhoso.
‫Agora acabamos de ampliar isso.
‫Demorou cerca de 20 minutos para fazer um fluxo de trabalho de linha inteira com muita conversa.
‫Então começamos preparando os dados.
‫Vimos nosso quadro de dados de doenças cardíacas e o dividimos em X e Y, que geralmente é o que você fará
‫em problemas de aprendizado supervisionado na Segunda linha.
‫Vamos usar os recursos aqui para prever o Targ.
‫Maravilhoso.
‫E então escolhemos o modelo certo.
‫Nós meio que examinamos um pouco como você realmente faria isso.
‫Mas, por experiência própria, sei que o classificador de floresta aleatório é muito bom em resolver problemas de classificação, então veremos
‫como fazer isso.
‫E então decidimos usar o tipo de parâmetro padrão, que são aqueles pequenos botões.
‫Você pode ligar um modelo.
‫E vimos como ajustar o modelo aos dados de treinamento.
‫Então, a. k. uma. um modelo que encontra padrões nos dados de treinamento.
‫E, em primeiro lugar, para colocar nossos dados de um grande conjunto em treinamento, um teste a partir do qual usamos essa pequena
‫função auxiliar.
‫Portanto, não posso aprender.
‫Obrigado para que eu pudesse aprender.
‫E então fizemos uma previsão ou pelo menos tentamos, e então percebemos, esperamos.
‫Nosso modelo não pode fazer previsões sobre coisas que não têm a mesma forma porque, lembre-se, o empréstimo do
‫Saikat é baseado no LEMPIRAS.
‫Então, se passarmos um array, esse bad boy aqui que não tem a mesma forma dos dados para os quais foi treinado
‫agora vai nos mostrar um erro.
‫Então, corrigimos esse erro pedindo a um modelo para prever no teste X, que por sua vez, previu um rótulo Y se espalha para cada
‫uma de nossas amostras.
‫Em seguida, comparamos nossas previsões com o teste Y por meio de avaliação.
‫Nosso modelo obteve 100% dos dados de treinamento, mas apenas 75% de precisão nos dados de teste, o que na verdade
‫ainda é muito bom.
‫O lançamento da moeda para zero um seria cinquenta por cento.
‫Portanto, nossos modelos estão a meio caminho de ser o modelo perfeito.
‫E então vamos aqui, tentamos mais algumas métricas de classificação, então tivemos um pouco mais de uma visão
‫do que apenas precisão.
‫Fizemos uma matriz de confusão e usamos a função de pontuação de precisão.
‫E, em seguida, na etapa cinco, tentamos vários hiperparâmetros diferentes, a. k. uma. estimadores diferentes.
‫Descobrimos que talvez a estimativa de vinte é a melhor para nosso modelo porque obteve a maior precisão.
‫E então, finalmente, salvamos um modelo e o recarregamos e ele obteve a mesma pontuação de nosso modelo treinado mais recentemente,
‫que era noventa, estimado setenta e três vírgula sete sete.
‫E agora isso é muito para entender.
‫Eu entendo perfeitamente que passamos por isso de forma relativamente rápida.
‫Mas o que vamos fazer é decompor cada uma dessas etapas nos próximos vídeos.
‫Então, se você quiser voltar, tente colocar todo o código que usamos em uma célula.
‫Se você consegue ver se consegue um trem-modelo, consegue pegá-lo do lado?
‫Pode fazer uma reimportação, praticar um pouco, mas por outro lado, verei no próximo vídeo.
‫E vamos verificar como preparar nossos dados para usá-los com modelos de aprendizado de máquina.