‫Está bien, está bien, entonces vamos a empezar en el escritorio como siempre lo hacemos.
‫Vamos a entrar en la terminal y acercaré un poco aquí.
‫Lo primero es activar nuestro entorno en una lista condenada para recordarnos dónde están
‫nuestros entornos.
‫Tengo tres aquí.
‫El que hemos estado trabajando está en la carpeta del proyecto de muestra.
‫Así que voy a activar QandA y luego copiar esto.
‫Podría copiarlo y pegarlo, pero lo voy a escribir porque eso es lo que estamos acostumbrados a
‫hacer.
‫Así que usamos el escritorio de barra inclinada de Slash Daniels.
‫Por supuesto Emelle.
‫Bueno, abundan los errores tipográficos hoy, proyecto de ejemplo que su ruta de otoño aquí podría ser diferente a menos que su nombre sea
‫Daniel, porque de lo contrario es un gran nombre.
‫Y luego aquí, una vez que haya activado nuestro entorno, podemos ver que esto ha cambiado de la base
‫a esta cadena aquí.
‫Maravilloso.
‫Eso significa que nuestro entorno está activado.
‫Entonces iremos aquí dupatta notebook para que podamos cargar nuestro servidor de notebooks.
‫Maravilloso.
‫Esto abrirá nuestro navegador.
‫No he cambiado de directorio, por eso estoy en la carpeta superior aquí.
‫Pero es cierto, puedo cambiar en un curso de correo de escritorio.
‫El proyecto de muestra es donde hemos estado trabajando.
‫Tengo nuestra introducción a matplotlib.
‫Sin empanadas, sin libros.
‫Maravilloso.
‫Pero voy a crear uno nuevo porque.
‫Vamos a hacer una introducción a So I Could Learn maravilloso o poner un hermoso encabezado en la
‫parte superior aquí Introducción a Sinked Learn České de Brackett aprende a recordarnos a nosotros mismos, OK, este cuaderno demuestra algunas
‫de las funciones más útiles de lo bello, que es hermosa.
‫Saikat aprende que Lodrick, maravilloso, golpeará, escapará y apuntará a cambiar eso en markdown, lo ejecutará y pondrá aquí lo que
‫vamos a cubrir.
‫Solo así, solo para que obtengamos un poco de lo más destacado.
‫Qué.
‫Vamos a cubrir, así que vamos a empezar con cero porque indexaremos el estilo de Python, el
‫cero será de un extremo a otro.
‫Flujo de trabajo de aprendizaje de Saikat.
‫Maravilloso.
‫Y luego profundizaremos en cada paso de este flujo de trabajo.
‫Así que veremos cómo preparar los datos.
‫Entonces elegiremos el presupuesto correcto.
‫Y nuestra estimación es otra palabra dentro de Kittleman que verá en un segundo para el modelo de aprendizaje automático.
‫Entonces, cuando escuche la palabra modelo o un algoritmo de aprendizaje automático o una estimación, para eso es lo que usa Escalon.
‫Y utilizan el término estimación para el algoritmo de barra inclinada de salida del modelo de aprendizaje automático para nuestros problemas.
‫Tres se ajustarán a la estimación de la barra inclinada del algoritmo de barra inclinada del modelo y la usarán para hacer predicciones sobre nuestros datos.
‫Maravilloso.
‫Y luego cuatro lo harán.
‫Mire evaluar un modelo, y luego cinco, vamos a mejorar el modelo, y luego seis, guardaremos y cargaremos
‫un modelo entrenado, y luego siete, ¿por qué no lo juntamos todo?
‫Quizás al ponerlo todo junto, suena un poco mejor.
‫Son maravillosos.
‫Muy bien, sumergámonos en ello.
‫Empecemos con cero creará otra audiencia, así que cero y de un extremo a otro.
‫Ahora sígalo si puede, porque eso es lo mejor.
‫Pero probablemente iré un poco rápido, para ser honesto, porque estoy hablando de esto a medida que
‫avanzo.
‫Entonces, si no puede seguir el ritmo, está absolutamente bien.
‫Potencialmente, podría ralentizar el video o simplemente volver a visitarlo varias veces hasta que vea lo que está sucediendo.
‫Pero no te preocupes, tendrás acceso a todo este código aquí.
‫Lo sentimos, un flujo de trabajo de préstamo de Sirikit de extremo a extremo y tenemos los pasos aquí, lo que tenemos hoy.
‫Así que vamos a que uno esté preparando los datos.
‫Veamos cómo se ve eso.
‫En las últimas secciones teníamos un poco de experiencia sobre el uso de un conjunto de datos de enfermedades cardíacas.
‫Entonces, veamos si podemos hacer eso y tal vez construir un modelo de aprendizaje automático sobre ese conjunto de datos de enfermedades cardíacas.
‫Está bien.
‫Entonces haz uno.
‫Prepara los datos.
‫Importa pandas como pago.
‫Ahora recuerde esto, el trabajo de fin a fin, así que vamos a pasar rápidamente a través de estos pasos para que profundicemos en
‫cada uno de ellos a medida que avanzamos.
‫Entonces, su enfermedad cardíaca es igual, no lea ASV ahora.
‫Creo que moví todo a una carpeta de datos, por lo que normalmente podríamos poner el nombre
‫CSV aquí, pero lo cambié.
‫Y ahora todas nuestras carpetas CSB están dentro de esta carpeta de datos solo para limpiar y mantener nuestra carpeta
‫de proyecto de muestra agradable y ordenada.
‫Por eso tengo los datos de la ruta del archivo.
‫Sí.
‫Enfermedad cardíaca, DOD, CSI.
‫Y luego iremos.
‫La enfermedad cardíaca se verá solo para asegurarse.
‫Maravilloso.
‫Allí están todas nuestras filas.
‫Entonces, lo que vamos a hacer con esto es usar estas columnas aquí, seis años, Sepi, lo que sea, para tratar
‫de predecir el objetivo, que es una o cero enfermedades cardíacas o no.
‫Así que lo primero es lo primero que necesitamos una X.
‫Verá mucho esto en Getline Loan X es una especie de matriz de características, que es esencialmente
‫estas columnas, y luego Y será esta columna.
‫Así que veamos cómo lo hacemos.
‫Entonces creamos X, tal vez pongamos aquí create X, que se llama características.
‫La matriz a menudo tiene otros nombres, podrían ser datos, podrían ser variables de características, enfermedades cardíacas.
‫Darch queremos para todas las columnas excepto la columna de destino.
‫Así que necesitamos que el acceso sea igual a uno hermoso.
‫Y luego crearemos Y, que es una etiqueta etiquetada como matriz.
‫Todas las etiquetas, llamémoslas simplemente etiquetas hermosas y iguales.
‫Queremos enfermedades del corazón ahora.
‫Solo queremos la columna de destino.
‫Para Target.
‫Maravilloso.
‫Así que hemos creado X e Y, así que básicamente X e Y, X es más fácil.
‫¿Y por qué está aquí esta columna?
‫Maravilloso.
‫Ahora, qué sigue en Saikat, aprenda cuando subamos aquí para elegir el algoritmo de barra de estimación correcto para
‫nuestros problemas.
‫Bueno, nuestro problema es la clasificación porque queremos clasificar si alguien tiene una enfermedad cardíaca o
‫no.
‫Entonces, digamos que una acción o dos es elegir el modelo y el tipo de parámetros correctos.
‫Los parámetros híbridos son como diales en un modelo que puede ajustar para mejorar o empeorar.
‫Así que usemos una escala aleatoria para EE. UU.
‫Y si te preguntas qué se ha hecho, estás hablando de Random Forest.
‫Bueno, veremos esto con un poco más de profundidad en un video futuro.
‫Pero para que lo sepas, imagina bosques aleatorios de ciclón y clasificador de bosque aleatorio de importación de
‫conjuntos.
‫Este es solo un modelo de aprendizaje automático de clasificación.
‫Eso es lo máximo que necesita saber por ahora.
‫Por lo tanto, es capaz de aprender patrones y datos y luego clasificar si una muestra, a. k. una. flecha es una cosa
‫u otra.
‫Y entonces crearemos una instancia de esa clase usando sealife, que es la abreviatura de clasificador dentro de getline.
‫Otras veces lo verás llamado modelo, pero vamos a usar CLF porque nos quedaremos con la documentación
‫para ver en vivo esos clasificadores aleatorios para nosotros.
‫Hermoso, y vamos a mantener los parámetros y parámetros predeterminados, mantener los predeterminados.
‫Sin embargo, los parámetros.
‫Entonces puede ver qué parámetros usan sus modelos usando clifftop get Param, así que veremos esto.
‫Quizás tarde un poco en importar.
‫Mientras tanto, creará el encabezado para este, por lo que tres se ajustan al modelo.
‫A los datos.
‫Mmmm, preguntándome por qué está tardando tanto.
‫Tal vez termine todo con el tiempo.
‫Entonces, en primer lugar, debemos entrenar nuestro modelo en un conjunto de entrenamiento y probarlo en un conjunto de prueba.
‫Entonces tenemos que crear eso.
‫¿Que es esto?
‫Oh mi error.
‫Necesitamos que esto no sea un atributo, es un método.
‫Aquí vamos.
‫Así que esta es una colmena de parámetros con las pequeñas perillas de nuestro modelo de aprendizaje automático, clasificador de
‫bosque aleatorio.
‫Los veremos en una sección futura.
‫Pero también queremos ajustar el modelo a los datos de entrenamiento.
‫Hermosa.
‫Hagamos eso, entonces queremos pasar de una selección de modelo de horizonte, necesitamos dividir nuestros datos en entrenamiento
‫y prueba y podemos hacerlo con préstamos de la SBA, prueba de tren, división de prueba de tren bala.
‫Maravilloso.
‫Y vamos a ir al tren X.
‫Próxima prueba.
‫¿Por qué entrenar, por qué entrenar vehículos de prueba?
‫Férula de prueba, x, y, tamaño de prueba, queremos que el tamaño de prueba sea cero punto dos o el tamaño que desee
‫colocar.
‫Básicamente, lo que va a hacer es dividir nuestros datos de X e Y en el tren X.
‫Entonces, los datos de entrenamiento y el tren Y, la prueba X y la prueba Y.
‫Así que probando datos.
‫Entonces, si recuerda lo que pasó en la Sección uno, generalmente ajustamos el modelo a los datos de entrenamiento y luego lo evaluamos para ver lo que se
‫aprendió en los datos de prueba.
‫Entonces, datos que nunca se han visto antes y cuál es el tamaño de esta prueba.
‫Bueno, eso significa que el 80 por ciento de los datos se usarán para entrenamiento porque es cero coma dos porque el
‫tamaño de la prueba será del 20 por ciento.
‫Entonces, si tuviéramos mil filas, 800 de ellas se usarían para entrenamiento y 200 de ellas se usarían para
‫pruebas.
‫Pero nos estamos distrayendo aquí.
‫Este es un tour relámpago de Escalon.
‫Queremos convertirnos en CLF ahora.
‫Queremos encajarlo.
‫Podemos hacer eso con CMF dot fit X train.
‫Esto básicamente está diciendo modelo de alta clasificación, bosque aleatorio.
‫Busque los patrones en el cambio de datos de entrenamiento e ingrese.
‫Hermosa.
‫Esto nos va a dar una pequeña advertencia aquí porque hay algo que está sucediendo.
‫Así que vamos a Radim advirtiendo en el futuro que el valor predeterminado de una estimación es cuál es un parámetro y subamos aquí.
‫Una estimación es una advertencia que tiene sentido que nos está dando una advertencia que cambiará de diez punto cero de
‫inversión a cero a 100 en cero punto dos.
‫Mmm.
‫Bueno, veamos si podemos actualizar eso ahora.
‫Entonces, una estimación es que estamos alterando nuestros hiperparámetros aquí es igual a 100 ahora.
‫No deberíamos recibir esa advertencia.
‫Hermosa.
‫Nosotros no
‫Y podemos deshacernos de eso.
‫Salida con solo poner ese pequeño punto y coma, excelente, ahora nuestro modelo se ajusta a los datos.
‫Entonces, ¿qué podemos hacer?
‫Bueno, podemos hacer una predicción.
‫Así que hagámoslo.
‫Haz una predicción.
‫Este es todavía el paso tres, por cierto.
‫¿Por qué las águilas legales todavía no predicen y tenemos que pasar a un árbitro? Bien, hagámoslo con el árbitro Ray.
‫Cero, dos, tres, cuatro.
‫Veamos qué pasa, ¿nos sale un error?
‫No, no está definido.
‫Deberíamos haber hecho esto desde arriba.
‫Vamos a hacer eso.
‫Importar alto como NP.
‫Hermosa.
‫Ahora, esto debería funcionar.
‫No, no funciona, ¿por qué no funciona?
‫Ah, la importancia, entonces la forma es incorrecta ahora, la razón es porque cuando intentas modelar
‫algo que se parece al tren X, ¿qué tren X sucede aquí?
‫Solo podemos hacer predicciones en matrices que se ven así porque eso es lo que nuestro modelo ha aprendido.
‫Entonces, ¿este NPR cero dos, tres, cuatro se parece a esto?
‫No, en absoluto.
‫Pero lo que sí parece es la prueba X.
‫Hermosa.
‫Entonces, lo que podemos hacer es hacer algunas predicciones, entonces, ¿por qué Parades es un nombre convencional para hacer predicciones
‫sobre datos de prueba?
‫Se llama a sí mismo nuestro modelo.
‫No prediga la prueba X.
‫Ahora, ¿cómo se ve esto?
‫¿Por qué se extiende como una matriz de ceros y unos?
‫¿Y ahora cómo se ve esto?
‫Nosotros no
‫¿Por qué probar?
‫También tenemos una serie de ceros y unos.
‫Mmm.
‫Me pregunto qué podríamos hacer con esto.
‫Bueno, puedes ir al paso cuatro, evaluar el modelo.
‫Aquí es donde evaluamos qué tan buenas son las predicciones o qué tan bien el modelo de aprendizaje automático.
‫Acabamos de cambiar nuestro clasificador aleatorio para nosotros que ha aprendido sobre los datos de entrenamiento.
‫Entonces, ¿por qué entrenar?
‫Hagámoslo con los datos de entrenamiento, los datos de entrenamiento y los datos de prueba.
‫Esto es lo que estamos haciendo aquí.
‫Así que la escuela de las hendiduras.
‫Vaya, en realidad está muy bien hecho, por lo que esto volverá si presionamos shift puede significar precisión en los datos
‫y etiquetas de prueba y dar.
‫Así que le hemos pasado los datos de entrenamiento.
‫Entonces el modelo ha hecho 100 centavos, un punto cero.
‫Ese es el máximo que puede obtener con la puntuación en nuestros datos de entrenamiento.
‫Veamos cómo se hace con los datos de prueba.
‫Ahora, si obtiene el 100 por ciento de los datos de prueba, podríamos pensar que algo anda mal.
‫Hermosa.
‫Excelente.
‫Entonces, ¿qué ha pasado aquí?
‫Bueno, el modelo ha encontrado patrones en los datos de entrenamiento tan bien que tiene el 100 por ciento.
‫¿Por qué?
‫Porque se entrenó en las funciones.
‫Así que de regreso aquí, se entrenó tanto en esto como en la etiqueta.
‫Así que tenía la oportunidad de corregirse si se equivocaba en algo.
‫Pero funciona con una precisión del 75 por ciento, lo que significa que obtiene tres de cada cuatro predicciones.
‫Correcto, en los datos de prueba, porque nunca ha visto esos datos, ni ha visto las etiquetas.
‫Está bien.
‫Entonces, hay algunas métricas más que podemos usar en lugar de solo precisión.
‫Entonces, digamos que desde el Informe de clasificación de importación de métricas DOT de Escalon, debido a que tenemos un problema de clasificación, queremos una matriz de
‫confusión y una sobre la puntuación de precisión solo para ver otra forma de obtener lo mismo
‫que tenemos aquí.
‫Entonces comenzará.
‫Iremos a imprimir.
‫Queremos informe de clasificación.
‫Y queremos comparar qué tiene esto en cuenta en el tiempo, porque todavía no lo hemos importado, creo
‫que se necesitan pruebas para probar las etiquetas, las etiquetas verdaderas frente a nuestras predicciones.
‫Entonces, lo que esto va a devolver es.
‫Alerta de spoiler, veamos.
‫Entonces, lo que esto nos muestra son algunas métricas de clasificación que comparan las etiquetas de prueba con las predicciones, las
‫etiquetas de predicción que inventamos aquí con nuestro modelo.
‫Entonces, usando la función predictiva y luego, si hacemos lo mismo nuevamente, podemos hacer nuestra matriz de
‫confusión para obtener confusión, matriz y queremos ¿por qué probar desfiles de oferta?
‫Maravilloso.
‫Y luego podemos hacer la escuela de precisión y queremos ¿por qué probar, por qué se propaga?
‫Hermosa.
‫Estos son solo algunos pasos más que podemos realizar para evaluar nuestro modelo.
‫Entonces, el siguiente paso sería que no estamos muy contentos con el desempeño de la puntuación de precisión allí.
‫Así que queremos ir al paso cinco, que se vuelve a subir aquí en la parte superior.
‫Modelo mejorado.
‫Bien, hagámoslo.
‫Veamos cómo podemos mejorar un modelo, podríamos ir.
‫Pruebe con una cantidad diferente de una estimación, que es uno de los hiperparámetros, a. k. una. marca en nuestro modelo de
‫aprendizaje automático que podemos ajustar para intentar mejorarlo.
‫Digamos que esto es un MP de acción.
‫Comenzaremos con una semilla aleatoria cuando los resultados sean replicables y sean una semilla aleatoria.
‫Y quiero que I en el rango 10, 10, 100 pasos pueden ser 10 aquí y no se imprimen.
‫Daremos un pequeño modelo de prueba de comunicación con el que estimo.
‫Maravilloso.
‫Oh, hemos pulsado el cambio a demasiado rápido.
‫Es como si estuviera feliz con el gatillo y, de nuevo, Dios mío, está bien, ahora queremos ir a
‫reír porque crearemos otra instancia, clasificador aleatorio de pestañas de bosque.
‫Hermosa.
‫Te lo podemos agradecer.
‫La estimación de autocompletar ahora es Eagles 'I Wonderfalls y esto va a recorrer y probar 10 y luego 20 y luego todo el camino
‫hasta la estimación de cien es porque estamos tratando de averiguar si podemos
‫mejorar nuestro modelo ajustando uno de los hiperparámetros, porque ese es el modelo mejorado del paso cinco.
‫Algunos imprimirán la precisión del modelo f en las pruebas y nosotros iremos a la prueba X del puntaje de puntos del modelo porque queremos evaluar nuestro
‫modelo en los datos de la prueba.
‫Esto aprenderá sobre los datos de entrenamiento y luego se evaluará a sí mismo en los datos de prueba y
‫luego pondremos un pequeño signo de porcentaje aquí, tal vez limitarlo a dos lugares decimales.
‫¿Tiene sentido?
‫Permítanme volver a leer la precisión de este modelo en la escuela modelo del conjunto de pruebas.
‫Sin embargo, solo estamos agregando un poco de comunicación aquí y luego tal vez imprimiremos un espacio aquí para que
‫podamos verlo.
‫Digamos que esto es un intento de acción y un modelo con estimación de tenis es ¿por qué no funcionó?
‫El modelo de nombre no está definido.
‫UPS.
‫Mira, te dije que se puede usar un modelo, necesitamos a Cliff, así que Cliff, recuerda el clasificador Schäfer y
‫hagámoslo.
‫¿Por qué no funciona de nuevo?
‫El clasificador de rinovirus aún no está instalado, carbón con ajuste.
‫Sí, lo hemos creado, pero no lo hemos hecho.
‫¿Cómo estamos tratando de calificar un modelo que nunca, nunca hemos instalado en nuestro día todavía?
‫Dicen que es un gran amor la codificación llena de errores.
‫Maravilloso.
‫Ahora, si miramos hacia atrás a través de esto, diría que el
‫mejor modelo con la mejor precisión si retrocedemos es estimar también.
‫Aquí vamos.
‫Pasamos de lo que era nuestro original, 75 por ciento a 83 por ciento ajustando uno de los parámetros altos de
‫nuestro modelo a 20 en lugar del predeterminado, que es 10 actualmente.
‫Pero va a subir de diez a cien.
‫Y vamos realmente más rápido aquí.
‫¿Qué es un paso final?
‫Volvemos aquí.
‫Sube a la cima, guarda un modelo y cárgalo.
‫Bien, hagámoslo.
‫Así que queremos ir a seis, guardar un modelo y cargarlo.
‫Ahora podemos guardar un modelo con Pickle Leray de Python.
‫Así que vamos a importar Pickle y luego, para ahorrar cantidad, iremos al cerdo o al basurero y lo pasaremos.
‫Nuestro modelo eclair para clasificador de paso y además lo abrimos con el nombre de archivo que queramos.
‫Si puedo recordar este modelo de bosque aleatorio, un nombre elegante, ¿eh?
‫Pepinillo.
‫Y luego queremos escribir binarios que sean maravillosos.
‫Así que esto va a evitar que la gente no lo vea, ni siquiera estoy siguiendo mi propio lema aquí o, en caso de duda, ejecutar
‫el código.
‫Ahora, esto debería haber guardado un modelo para disparar.
‫Subamos y echemos un vistazo.
‫Si actualizamos este.
‫Hermosa modelo de selva tropical allí.
‫Ahora, ¿qué sucede si intentamos importar eso, así que queremos ir cargados, el modelo de águilas de píxeles no se carga? Quiero abrir
‫el nombre del archivo al azar.
‫¿Podemos hacer eso?
‫Si podemos.
‫Tabora completa.
‫Y ahora esta vez necesitamos AAB seguido.
‫Después de eso, lee los binarios y luego iremos al modelo cargado.
‫No prueba la escuela X, prueba y, mira qué pasa.
‫73 ahora eso debería alinear setenta y tres punto siete con la última milla que intentamos y aquí
‫arriba y lo hace maravilloso.
‫Ahora acabamos de ver eso.
‫Se necesitaron unos 20 minutos más o menos para hacer un flujo de trabajo de línea completo con mucha conversación.
‫Así que comenzamos con uno preparando los datos.
‫Vimos nuestro marco de datos de enfermedades cardíacas y lo dividimos en X e Y, que es a menudo lo que harás
‫en los problemas de aprendizaje supervisado en Segunda línea.
‫Usaremos las funciones aquí para predecir el Targ.
‫Maravilloso.
‫Y luego elegimos el modelo correcto.
‫En cierto modo, repasamos un poco cómo lo harías en realidad.
‫Pero por experiencia, sé que el clasificador de bosque aleatorio es bastante bueno para resolver problemas de clasificación, así que
‫veremos cómo hacerlo.
‫Y luego decidimos usar el tipo de parámetros por defecto, que son esos pequeños botones.
‫Puedes encender un modelo.
‫Y vimos cómo ajustar el modelo a los datos de entrenamiento.
‫Entonces a. k. una. un modelo que busca patrones en los datos de entrenamiento.
‫Y, en primer lugar, incluso para obtener nuestros datos de un gran conjunto en entrenamiento, una prueba de la que usamos esta pequeña función
‫de ayuda.
‫Entonces no puedo aprender.
‫Gracias para que pudiera aprender.
‫Y luego hicimos una predicción o al menos lo intentamos, y luego nos dimos cuenta, espera.
‫Nuestro modelo no puede hacer predicciones sobre cosas que no tienen la misma forma porque recuerde, el préstamo de
‫Saikat se basa en LEMPIRAS.
‫Entonces, si le pasamos una matriz, este chico malo aquí que no tiene la misma forma que los datos con los que está
‫entrenado ahora, nos mostrará un error.
‫Así que arreglamos ese error pidiéndole a un modelo que prediga en la prueba X, que a su vez predijo una etiqueta Y se extiende para cada
‫una de nuestras muestras.
‫Luego comparamos nuestras predicciones con la prueba Y a través de la evaluación.
‫Nuestro modelo obtuvo el 100 por ciento de los datos de entrenamiento, pero solo obtuvo el 75 por ciento de precisión en los datos de prueba, lo que
‫en realidad sigue siendo bastante bueno.
‫Un lanzamiento de moneda a cero uno sería el cincuenta por ciento.
‫Así que nuestros modelos están a medio camino de ser el modelo perfecto.
‫Y luego vamos aquí, probamos algunas métricas de clasificación más, por lo que obtuvimos un poco más de información
‫en lugar de solo precisión.
‫Hicimos una matriz de confusión y usamos la función de puntuación de precisión.
‫Y luego, en el paso cinco, probamos un montón de hiperparámetros diferentes, a. k. una. diferentes estimadores.
‫Descubrimos que quizás veinte estimaciones es lo mejor para nuestro modelo porque obtuvo la mayor precisión.
‫Y luego, finalmente, guardamos un modelo y lo volvimos a cargar y obtuvo la misma puntuación que nuestro modelo entrenado más recientemente,
‫que fue noventa estimados setenta y tres punto siete siete.
‫Y ahora esto es mucho para asimilar.
‫Entiendo completamente que lo hemos pasado relativamente rápido.
‫Pero lo que vamos a hacer es desglosar cada uno de estos pasos a lo largo de los próximos videos.
‫Entonces, si desea volver, intente poner todo el código que hemos usado en una celda.
‫Si puede ver si puede obtener un modelo de tren, ¿puede obtenerlo a un lado?
‫¿Puede obtener una reimportación, tener un poco de práctica, pero de lo contrario, lo veré en el siguiente video.
‫Y veremos cómo preparar nuestros datos para usarlos con modelos de aprendizaje automático.