‫ไม่เป็นไร.
‫ดังนั้นเราจะเริ่มต้นบนเดสก์ท็อปเหมือนที่เคยทำ
‫เรากำลังจะไปที่เทอร์มินัลแล้วฉันจะซูมเข้าไปอีกหน่อย
‫อย่างแรกเลยคือ เปิดใช้งานสภาพแวดล้อมของเรา ดังนั้นเราจะทำรายชื่อผู้ติดต่อเพื่อเตือนตัวเองว่าสภาพแวดล้อมของเราอยู่ที่ไหน
‫ฉันมีสามที่นี่
‫อันที่เราเคยทำงานด้วยอยู่ในโฟลเดอร์ตัวอย่างโปรเจ็กต์
‫ฉันจะไปเปิดใช้งาน conda แล้วคัดลอกสิ่งนี้
‫ฉันสามารถคัดลอกและวางได้ แต่ฉันแค่จะพิมพ์ออกมาเพราะนั่นคือสิ่งที่เราทำจนเป็นนิสัย
‫ดังนั้นเราจึงใช้เดสก์ท็อปสแลชแดเนียลสแลชนี้
‫หลักสูตรสแลช ML
‫วันนี้พิมพ์ผิดเยอะมาก
‫โครงการตัวอย่าง Slash
‫เส้นทางไฟล์ของคุณที่นี่อาจแตกต่างกันเว้นแต่ชื่อของคุณจะเป็นแบบทั่วไปเพราะเป็นชื่อที่ดี
‫แล้วที่นี่ เมื่อเราเปิดใช้งานสภาพแวดล้อมแล้ว เราจะเห็นว่าสิ่งนี้เปลี่ยนจากฐานเป็นสตริงนี้ที่นี่
‫มหัศจรรย์.
‫นั่นหมายความว่าสภาพแวดล้อมที่ใช้งานของเราถูกเปิดใช้งาน
‫งั้นเราไปที่นี่กัน
‫Jupyter Notebook เพื่อให้เราสามารถโหลดเซิร์ฟเวอร์โน้ตบุ๊กของเราได้
‫มหัศจรรย์.
‫นี่จะเป็นการเปิดเบราว์เซอร์ของเรา
‫ฉันไม่ได้เปลี่ยนไดเร็กทอรี ดังนั้นฉันจึงอยู่ที่โฟลเดอร์บนสุดที่นี่
‫แต่ไม่เป็นไร
‫ฉันสามารถเปลี่ยนในหลักสูตร ML เดสก์ท็อปได้
‫โครงการตัวอย่างเป็นที่ที่เราเคยทำงาน
‫เรามีข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับโน้ตบุ๊กพอร์ต lib, num pi และ pandas
‫มหัศจรรย์.
‫แต่กำลังจะสร้างใหม่เพราะ
‫เรากำลังเข้าสู่การแนะนำสินเชื่อซ็อกเก็ต
‫มหัศจรรย์.
‫เราจะเอาหัวโขนที่สวยงามไว้ด้านบนนี้
‫รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับวงเล็บเงินกู้ลอยฟ้าเพื่อเตือนตัวเองว่าเราไป
‫โน๊ตบุ๊คนี้แสดงให้เห็นถึงบางฟังก์ชั่นที่มีประโยชน์มากที่สุดที่สวยงามซึ่งเป็นซ็อกเก็ตที่สวยงามเรียนรู้ไลบรารีที่ยอดเยี่ยม
‫เราจะกด Escape m เพื่อเปลี่ยนเป็น markdown เราจะเรียกใช้มัน และบางทีเราอาจใส่สิ่งที่เรากำลังจะพูดถึงที่นี่
‫เพียงเพื่อให้เราได้รับไฮไลท์เล็กน้อย
‫อะไร
‫เราจะครอบคลุม
‫ดังนั้นเราจะเริ่มต้นด้วยศูนย์เพราะเราจะสร้างดัชนี Python style zero จะเป็นเวิร์กโฟลว์การเรียนรู้ซ็อกเก็ตแบบ
‫end-to-end
‫มหัศจรรย์.
‫จากนั้นเราจะเจาะลึกลงไปในแต่ละขั้นตอนของเวิร์กโฟลว์นี้
‫เราจะดูการเตรียมข้อมูลให้พร้อม
‫จากนั้นเราจะเลือกตัวประมาณที่เหมาะสม
‫ตอนนี้ estimator เป็นอีกคำหนึ่งในการเรียนรู้กายสิทธิ์
‫คุณจะเห็นในวินาทีสำหรับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง
‫ดังนั้นเมื่อคุณได้ยินคำว่า model หรือ machine learning algorithm หรือ estimator นั่นคือสิ่งที่ขนาดของตัวเองใช้สำหรับมัน
‫พวกเขาใช้คำประมาณการขึ้นสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง อัลกอริทึมสแลชเอาท์พุตแบบจำลองสำหรับปัญหาของเรา
‫สามจะพอดีกับการประมาณค่าทับของอัลกอริธึมสแลชแบบจำลองและใช้เพื่อคาดการณ์ข้อมูลของเรา
‫มหัศจรรย์.
‫แล้วสี่จะ
‫ดูการประเมินแบบจำลองแล้วห้า เราจะปรับปรุงแบบจำลอง จากนั้นหกจะบันทึกและโหลดแบบจำลองที่ฝึก
‫แล้วเซเว่น ทำไมเราไม่รวมมันเข้าด้วยกันล่ะ?
‫บางทีก็เอามารวมกัน
‫ฟังดูดีขึ้นนิดหน่อยที่นั่น
‫มหัศจรรย์.
‫เอาล่ะ มาดำดิ่งกัน
‫เริ่มจากศูนย์กันก่อน
‫เราจะสร้างหัวข้ออื่น
‫ศูนย์ดังนั้นจุดสิ้นสุด
‫ตามมาเลย ถ้าทำได้ เพราะมันดีที่สุด
‫แต่ฉันจะพูดให้เร็วหน่อย พูดตามตรง เพราะฉันแค่พูดเรื่องนี้ไปเรื่อย
‫ๆ
‫ดังนั้นถ้าคุณตามไม่ทันก็ไม่เป็นไร
‫คุณสามารถทำให้วิดีโอช้าลงหรือกลับมาดูซ้ำสองสามครั้งจนกว่าคุณจะเห็นว่าเกิดอะไรขึ้น
‫แต่ไม่ต้องกังวล คุณจะสามารถเข้าถึงรหัสทั้งหมดได้ที่นี่
‫เสียใจ.
‫เวิร์กโฟลว์การเรียนรู้แบบ end-to-end socket
‫และเราได้ขั้นตอนที่นี่
‫สิ่งที่เราต้องทำ
‫มาทำกัน
‫ขั้นตอนที่หนึ่ง เตรียมข้อมูลให้พร้อม
‫เรามาดูกันว่ามันมีลักษณะอย่างไร
‫เรามีประสบการณ์เล็กน้อยในสองสามส่วนที่ผ่านมาเกี่ยวกับการใช้ชุดข้อมูลโรคหัวใจ
‫ลองดูว่าเราสามารถทำได้หรือไม่ และอาจสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ด้วยเครื่องบนชุดข้อมูลโรคหัวใจนั้น
‫ไม่เป็นไร.
‫เราจะทำอย่างใดอย่างหนึ่ง เตรียมข้อมูลให้พร้อม
‫นำเข้าแพนด้าตามการชำระเงิน
‫ตอนนี้จำสิ่งนี้ไว้
‫สิ้นสุดขั้นตอนการทำงานสินเชื่อกายสิทธิ์
‫เราจะผ่านขั้นตอนเหล่านี้ได้ง่าย ๆ ดังนั้นเราจะเจาะลึกเข้าไปในแต่ละขั้นตอนเมื่อเราไป
‫งั้นเราไปกันเถอะ
‫โรคหัวใจเท่ากับ PD dot อ่านหาเรา ตอนนี้ฉันเชื่อว่าฉันได้ย้ายทุกอย่างลงในโฟลเดอร์ข้อมูล ปกติแล้วเราสามารถใส่ชื่อ
‫CSV ไว้ที่นี่ได้
‫แต่ฉันได้เปลี่ยนมันแล้ว และตอนนี้โฟลเดอร์ CSV ทั้งหมดของเราอยู่ในโฟลเดอร์ข้อมูลนี้ เพียงเพื่อทำความสะอาดและทำให้โฟลเดอร์โครงการตัวอย่างของเราดูดีและเรียบร้อย
‫นั่นเป็นเหตุผลที่ฉันมีข้อมูลเส้นทางของไฟล์ที่นี่
‫โรคหัวใจ Dot CSA
‫แล้วเราจะไป
‫โรคหัวใจ.
‫เราจะดูเพื่อให้แน่ใจ
‫มหัศจรรย์.
‫มีแถวของเราทั้งหมดที่นั่น
‫สิ่งที่เราจะทำคือใช้คอลัมน์เหล่านี้ทั้งหมด ทั้งอายุ เพศ CPE ไม่ว่าจะเป็นอะไร เพื่อพยายามทำนายเป้าหมาย
‫ซึ่งเป็นโรคหัวใจหนึ่งหรือศูนย์หรือไม่
‫อย่างแรกเลยคือ เราต้องการ X และคุณจะเห็นสิ่งนี้มากในบรรทัดที่สอง X เป็นเมทริกซ์คุณลักษณะ
‫ซึ่งก็คือคอลัมน์เหล่านี้ แล้ว Y จะเป็นคอลัมน์นี้
‫มาดูกันว่าเราทำอย่างไร
‫เราจึงสร้าง X บางทีเราอาจจะใส่ที่นี่สร้าง X ซึ่งเรียกว่าคุณสมบัติเมทริกซ์
‫มักมีชื่ออื่น อาจเป็นข้อมูล อาจเป็นตัวแปรคุณลักษณะ จุดโรคร้อน
‫เราต้องการให้ทุกคอลัมน์ยกเว้นคอลัมน์เป้าหมาย
‫ดังนั้นเราต้องไปแกนเท่ากับหนึ่งที่สวยงาม
‫แล้วเราจะสร้าง y ซึ่งก็คือ เลเบล เมทริกซ์เลเบล หรือเลเบล
‫ลองเรียกมันว่าป้ายสวย y เท่ากับ
‫เราต้องการโรคหัวใจ ตอนนี้ต้องการเพียงคอลัมน์เป้าหมาย
‫เป้าหมาย.
‫มหัศจรรย์.
‫เราจึงสร้าง X และ Y โดยพื้นฐานแล้ว X และ Y
‫X ง่ายกว่า
‫และทำไมคอลัมน์นี้ถึงอยู่ที่นี่?
‫มหัศจรรย์.
‫ทีนี้ อะไรต่อไปใน Psychic Learn เมื่อเราขึ้นไปที่นี่เพื่อเลือกประมาณการที่ถูกต้องของอัลกอริธึมสแลชสำหรับปัญหาของเรา
‫ปัญหาของเราคือการจัดประเภทเพราะเราต้องการจำแนกว่าใครเป็นโรคหัวใจหรือไม่
‫ลองดูว่าในการดำเนินการ
‫ดังนั้นสองคือเลือกรุ่นที่เหมาะสมและพารามิเตอร์ไฮเปอร์
‫พารามิเตอร์ไฮเปอร์เปรียบเสมือนแป้นหมุนในรุ่นที่คุณปรับแต่งได้เพื่อให้ดีขึ้นหรือแย่ลง
‫ลองใช้ป่าสุ่มกันเถอะ
‫ดังนั้นถามคนเดียวว่าคุณกำลังสงสัยว่าคุณกำลังพูดถึงอะไรกับป่าสุ่ม
‫เราจะเห็นสิ่งนี้ในเชิงลึกกว่านี้อีกเล็กน้อยในวิดีโอหน้า
‫แต่เพื่อให้คุณตระหนัก ลองนึกภาพป่าสุ่มจากการนำเข้าพายุไซโคลน ตัวแยกประเภทป่าแบบสุ่ม
‫นี่เป็นเพียงโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจำแนกประเภทที่คุณจำเป็นต้องรู้มากที่สุดในตอนนี้
‫จึงสามารถเรียนรู้รูปแบบและข้อมูล แล้วจัดกลุ่มตัวอย่างว่า a เค แถวเป็นสิ่งหนึ่งหรืออีกสิ่งหนึ่ง
‫ดังนั้นเราจะยกตัวอย่างคลาสนั้นโดยใช้ CLF ซึ่งย่อมาจาก classifier ในบรรทัดที่สอง
‫บางครั้งคุณจะเห็นเรียกว่า model แต่เราจะใช้ CLF เพราะเราจะยึดติดกับเอกสารประกอบ
‫ตนเองจึงเท่ากับสุ่ม สำหรับเรา ลักษณนาม
‫สวยงาม.
‫และเราจะเก็บพารามิเตอร์ดีฟอลต์ พารามิเตอร์ไฮเปอร์ เก็บค่าดีฟอลต์ไว้
‫พารามิเตอร์ไฮบริด
‫ดังนั้น ดูว่าคุณสามารถดูพารามิเตอร์ที่โมเดลของคุณใช้โดยใช้พารามิเตอร์เป้าหมายของ CLF ได้หรือไม่
‫เราจะเห็นสิ่งนี้
‫อาจใช้เวลาสักครู่ในการนำเข้า
‫ในระหว่างนี้ เราจะสร้างหัวข้อสำหรับหัวข้อนี้
‫ดังนั้นสามจึงพอดีกับรุ่น
‫ให้กับข้อมูล
‫ฉันสงสัยว่าทำไมมันใช้เวลานานจัง
‫บางทีมันอาจจะเสร็จสิ้นในขณะที่เรากำลังพิมพ์
‫อย่างแรกเลย เราต้องฝึกโมเดลของเราในชุดฝึกและทดสอบกับชุดทดสอบ
‫เราจึงต้องสร้างสิ่งนั้นขึ้นมา
‫นี่คืออะไร?
‫โอ้ฉันไม่ดี
‫เราต้องการสิ่งนี้
‫มันไม่ใช่แอตทริบิวต์
‫มันเป็นวิธีการ
‫เราจะไปที่นั่น.
‫นี่คือไฮเปอร์พารามิเตอร์
‫ปุ่มเล็กๆ ทั้งหมดในโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องของเรา ตัวแยกประเภทฟอเรสต์แบบสุ่ม
‫เราจะดูสิ่งเหล่านี้ในหัวข้อในอนาคต แต่เราต้องการปรับโมเดลให้เข้ากับข้อมูลการฝึกด้วย
‫สวยงาม.
‫มาทำกัน
‫ดังนั้นเราจึงต้องการไปจากการเลือกสเกลาร์และแบบจำลอง
‫เราจำเป็นต้องแบ่งข้อมูลของเราออกเป็นการฝึกอบรมและการทดสอบ และเราสามารถทำได้ด้วย SRC เรียนรู้การแยกการทดสอบรถไฟ
‫แยกการทดสอบรถไฟ
‫มหัศจรรย์.
‫และเรากำลังจะไปรถไฟ X
‫การทดสอบ X
‫ทำไมต้องฝึก?
‫ทำไมการทดสอบเท่ากับรถไฟ
‫ทดสอบแยก x y ขนาดทดสอบ
‫เราต้องการให้ขนาดการทดสอบเป็น 0 2 หรือขนาดใดก็ได้ที่คุณต้องการใส่เข้าไป
‫โดยพื้นฐานแล้ว สิ่งที่จะทำคือแบ่งข้อมูลของเราจาก X และ Y ออกเป็น x train
‫ข้อมูลการฝึก, y, เทรน, x test และ Y test
‫ดังนั้นการทดสอบข้อมูล
‫ดังนั้น ถ้าคุณจำได้ตั้งแต่ย้อนกลับไปในหัวข้อที่หนึ่ง เรามักจะปรับแบบจำลองให้เข้ากับข้อมูลการฝึกอบรม แล้วประเมินผล ดูว่าได้เรียนรู้อะไรจากข้อมูลการทดสอบ
‫ข้อมูลจึงไม่เคยเห็นมาก่อน
‫และขนาดการทดสอบนี้คืออะไร?
‫นั่นหมายความว่า 80% ของข้อมูลจะถูกใช้สำหรับการฝึกอบรมเพราะเป็น 0 2 เนื่องจากขนาดทดสอบจะเท่ากับ
‫20%
‫ดังนั้นถ้าเรามี 1,000 แถว 800 แถวจะถูกใช้สำหรับการฝึกอบรม และ 200 แถวจะถูกใช้สำหรับการทดสอบ
‫แต่เรากำลังฟุ้งซ่านที่นี่
‫นี่คือทัวร์ขนาดมหึมา
‫Skyline เราอยากไป CLF ตอนนี้
‫เราต้องการที่จะพอดีกับมัน
‫เราสามารถทำได้ด้วย CLF fit x train
‫โดยพื้นฐานแล้วจะบอกว่าแบบจำลองการจัดหมวดหมู่ สุ่มฟอเรสต์ ค้นหารูปแบบในข้อมูลการฝึกอบรม
‫เราจะไปกะและเข้า
‫สวยงาม.
‫นี่จะเตือนเราเล็กน้อยที่นี่ เพราะมีบางอย่างกำลังเกิดขึ้น
‫ลองอ่านคำเตือนในอนาคต
‫ค่าดีฟอลต์ของการประมาณค่าคือค่าที่เป็นพารามิเตอร์
‫เราขึ้นค่าประมาณนี้เป็นคำเตือนที่สมเหตุสมผลว่าเป็นการเตือนเรา
‫เราจะเปลี่ยนจากสิบในเวอร์ชัน 0 20 ถึง 100 ใน 0 22.
‫อืม.
‫มาดูกันว่าเราจะสามารถอัปเดตได้หรือไม่
‫ค่าประมาณคือเรากำลังเปลี่ยนไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่นี่ เท่ากับ 100
‫ตอนนี้ เราไม่ควรได้รับคำเตือนนั้น
‫สวยงาม.
‫เราไม่
‫เราสามารถกำจัดสิ่งนั้นได้
‫เอาท์พุตโดยใส่เครื่องหมายอัฒภาคเล็กๆ นั้นลงไป
‫ยอดเยี่ยม.
‫ตอนนี้ โมเดลของเราเหมาะสมกับข้อมูลแล้ว
‫แล้วเราจะทำอะไรได้บ้าง?
‫เราสามารถทำนายได้ ดังนั้นมาทำกัน
‫ทำนาย.
‫นี่ยังคงเป็นขั้นตอนที่สาม
‫ฉลาก Y เท่ากับ c ทายซ้าย และเราต้องผ่านผู้ตัดสิน
‫Ray So มาทำกัน
‫ผู้ตัดสินเรย์.
‫0234.
‫มาดูกันว่าจะเกิดอะไรขึ้น
‫เราได้รับข้อผิดพลาดหรือไม่?
‫ไม่ได้กำหนด NumPy
‫เราควรจะทำสิ่งนี้อย่างถูกต้องที่ด้านบน
‫มาทำกัน
‫นำเข้า numpy เป็น np สวย
‫ตอนนี้ควรใช้งานได้
‫ไม่ มันไม่ทำงาน
‫ทำไมมันไม่ทำงาน?
‫อา ข้อมูลเข้า
‫รูปร่างจึงไม่ถูกต้อง
‫เหตุผลก็คือ เพราะเมื่อคุณพยายามสร้างโมเดลของสิ่งที่ดูเหมือน x train
‫ซึ่ง x train เกิดขึ้นที่นี่
‫เราสามารถทำนายได้เฉพาะกับอาร์เรย์ที่มีลักษณะเช่นนี้เพราะนั่นคือสิ่งที่โมเดลของเราได้เรียนรู้
‫np array 0 ถึง 3 นี้มีลักษณะเช่นนี้หรือไม่?
‫ไม่เลย.
‫แต่มีลักษณะอย่างไร?
‫นั่นคือการทดสอบ x
‫สวยงาม.
‫สิ่งที่เราทำได้คือเราสามารถคาดการณ์ได้
‫เหตุใด Preds จึงเป็นชื่อทั่วไปสำหรับการคาดการณ์ข้อมูลการทดสอบเท่ากับ CLF แบบจำลองของเราทำนายการทดสอบ
‫x
‫ตอนนี้มันมีลักษณะอย่างไร?
‫ทำไมต้อง Preds?
‫เรามีเลขศูนย์และหนึ่งอาร์เรย์หลายตัว และตอนนี้มันหน้าตาเป็นอย่างไร?
‫เรามีการทดสอบ
‫เรายังมีอาร์เรย์ของศูนย์และหนึ่ง
‫อืม.
‫ฉันสงสัยว่าเราสามารถทำอะไรกับสิ่งนี้ได้
‫เราสามารถไปที่ขั้นตอนที่สี่ ประเมินแบบจำลองได้
‫นี่คือที่ที่เราประเมินว่าการคาดคะเนดีแค่ไหน หรือโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่เราเพิ่งฝึกไปได้ดีเพียงใด
‫ตัวแยกประเภทฟอเรสต์แบบสุ่มของเราได้เรียนรู้จากข้อมูลการฝึกอบรมแล้ว
‫แล้วจะฝึกทำไม?
‫มาดูข้อมูลการฝึกกัน
‫ข้อมูลการฝึกอบรมและข้อมูลการทดสอบ
‫นี่คือสิ่งที่เราทำที่นี่
‫คะแนนแหว่งดังนั้น
‫ว้าว.
‫มันทำได้ดีมากจริงๆ
‫ดังนั้นสิ่งนี้จะกลับมาถ้าเรากด shift tab ความแม่นยำเฉลี่ยบนข้อมูลการทดสอบและป้ายกำกับที่กำหนด
‫ดังนั้นเราจึงได้ส่งข้อมูลการฝึกอบรมไปแล้ว
‫โมเดลจึงทำได้ 100%, 1. 0.
‫นั่นคือคะแนนสูงสุดที่คุณจะได้รับจากข้อมูลการฝึกของเรา
‫เรามาดูกันว่ามันทำอย่างไรกับข้อมูลการทดสอบ
‫ตอนนี้ หากได้รับข้อมูลการทดสอบ 100% เราอาจคิดว่ามีบางอย่างผิดปกติ
‫สวยงาม.
‫ยอดเยี่ยม.
‫แล้วเกิดอะไรขึ้นที่นี่?
‫โมเดลพบรูปแบบในข้อมูลการฝึกได้ดีจนได้ Y 100% เพราะได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับคุณสมบัติต่างๆ
‫ทางกลับขึ้นไปที่นี่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับสิ่งเหล่านี้และฉลาก
‫ดังนั้นจึงมีโอกาสที่จะแก้ไขตัวเองได้หากมีสิ่งผิดปกติ แต่ทำงานด้วยความแม่นยำ 75%
‫ซึ่งหมายความว่าสามในสี่การคาดการณ์ถูกต้องในข้อมูลการทดสอบ เพราะไม่เคยเห็นข้อมูลนั้น
‫และไม่เคยเห็นฉลาก .
‫ไม่เป็นไร.
‫ดังนั้นจึงมีเมตริกอื่นๆ ที่เราสามารถใช้ได้มากกว่าแค่ความแม่นยำ
‫ลองดูจากเมตริก Skyline Dot
‫นำเข้ารายงานการจัดประเภทเนื่องจากเรามีปัญหาการจัดประเภท
‫เราต้องการเมทริกซ์ความสับสนและอีกอันหนึ่งเกี่ยวกับคะแนนความถูกต้อง เพื่อดูวิธีอื่นในการได้สิ่งเดียวกันกับที่เรามีที่นี่
‫เริ่มกันเลย เราจะพิมพ์รายงานการจัดประเภทให้คุณ
‫และเราต้องการเปรียบเทียบ
‫สิ่งนี้ใช้อะไร?
‫เราไม่สามารถกดแท็บ shift ได้เนื่องจากเรามีการนำเข้ามา แต่ฉันเชื่อว่ามันต้องใช้เหตุผลในการทดสอบ
‫ดังนั้น การทดสอบป้ายกำกับจึงให้ป้ายกำกับจริงเมื่อเทียบกับการคาดการณ์ของเรา ดังนั้นสิ่งที่จะได้รับกลับมาคือ
‫สปอยเลอร์
‫มาดูกันเลย
‫สิ่งที่แสดงให้เราเห็นคือเมตริกการจัดประเภทบางรายการที่เปรียบเทียบป้ายกำกับทดสอบกับการคาดคะเน ป้ายการคาดคะเนที่เราสร้างขึ้นที่นี่กับแบบจำลองของเรา
‫ดังนั้นการใช้ฟังก์ชันทำนาย
‫แล้วถ้าเราทำแบบเดิมอีกครั้ง เราก็สามารถทำเมทริกซ์ความสับสนได้
‫เราจึงได้เมทริกซ์ความสับสน และเราต้องการทดสอบ y ก่อน y พิมพ์
‫มหัศจรรย์.
‫จากนั้นเราก็สามารถทำคะแนนความแม่นยำได้ และเราต้องการจะทดสอบว่าทำไมถึงเป็น Preds
‫สวยงาม.
‫นี่เป็นเพียงขั้นตอนเพิ่มเติมบางส่วนที่เราสามารถทำได้เพื่อประเมินแบบจำลองของเรา
‫ขั้นตอนต่อไปคือเราไม่ค่อยพอใจกับคะแนนความแม่นยำที่เกิดขึ้นที่นั่น
‫เราต้องการไปที่ขั้นตอนที่ 5 ซึ่งกลับมาอยู่บนสุดตรงนี้
‫ปรับปรุงโมเดล
‫โอเค มาทำกัน
‫มาดูกันว่าเราจะปรับปรุงโมเดลได้อย่างไร
‫เราอาจลองใช้ค่าประมาณที่แตกต่างกัน ซึ่งเป็นหนึ่งในไฮเปอร์พารามิเตอร์ a เค หน้าปัดบนโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงของเราที่เราสามารถทดลองและปรับปรุงได้
‫ลองดูสิ่งนี้ในการดำเนินการ
‫MP จะเริ่มต้นด้วยเมล็ดสุ่ม
‫ผลลัพธ์ของเราสามารถทำซ้ำและสุ่มได้ และเราต้องการสำหรับ I และช่วง 1010 100 ขั้นตอนสามารถเป็นสิบได้
‫เราไปที่นี่และเราต้องการพิมพ์
‫เราจะให้แบบจำลองลองสื่อสารเล็กน้อยกับผมประเมินเรา
‫มหัศจรรย์.
‫โอ้.
‫เรากด shift เร็วเกินไป
‫มันเหมือนกับว่าฉันมีความสุข
‫และอีกครั้ง.
‫พระเจ้าของฉัน.
‫โอเค งั้นเราไปชมเอลฟ์กันต่อดีกว่า
‫เราจะยกตัวอย่างป่าสุ่มตัวอย่างอื่น
‫คุณช่วยกด tab จำแนกสวยงามได้ไหม ขอบคุณ เติมอัตโนมัติ ตอนนี้ ประมาณการ เท่ากับ ฉัน ยอดเยี่ยม ดังนั้น นี่จะวนซ้ำและลอง 10 แล้ว
‫20 แล้ว ไปจนถึง 100 ค่าประมาณ เพราะเรากำลังพยายามหาว่าเราจะ สามารถปรับปรุงแบบจำลองของเราได้โดยการปรับพารามิเตอร์ไฮเปอร์ตัวใดตัวหนึ่ง
‫เพราะนั่นคือขั้นตอนที่ห้า ปรับปรุงแบบจำลอง
‫ดังนั้นเราจะไปพิมพ์ถ้าความแม่นยำของแบบจำลองในชุดทดสอบ เราจะไปทดสอบคะแนนแบบจำลอง X เพราะเราต้องการประเมินแบบจำลองของเราในข้อมูลการทดสอบ
‫ดังนั้นมันจะเรียนรู้ข้อมูลการฝึกแล้วประเมินตัวเองจากข้อมูลการทดสอบ
‫แล้วเราจะใส่เครื่องหมายเปอร์เซ็นต์ตรงนี้, บางทีจำกัดให้เป็นทศนิยมสองตำแหน่ง
‫มันสมเหตุสมผลหรือไม่?
‫ให้ฉันอ่านความถูกต้องของแบบจำลองนี้เกี่ยวกับคะแนนรุ่นชุดทดสอบ
‫แต่เรากำลังเพิ่มการสื่อสารเล็กน้อยที่นี่ แล้วบางทีเราอาจจะพิมพ์ช่องว่างตรงนี้เพื่อให้เรามองเห็นได้
‫สมมติว่าสิ่งนี้ในการดำเนินการ
‫การลองใช้แบบจำลองที่มีค่าประมาณสิบเป็นเหตุใดจึงไม่กำหนดแบบจำลองชื่องานนี้
‫อ๊ะ.
‫เห็นไหม ฉันบอกคุณแล้วว่าโมเดลสามารถใช้ได้ เราต้องการโน๊ต
‫โน๊ต จำไว้ว่ามันย่อมาจาก classifier แล้วมาทำกัน
‫ทำไมมันไม่ทำงานอีกครั้ง?
‫ยังไม่ได้ติดตั้งตัวแยกประเภทป่าแบบสุ่ม
‫โทรด้วยความพอดี
‫ใช่ เราได้ยกตัวอย่าง แต่เราไม่ได้ทำ
‫เราจะพยายามทำคะแนนให้กับโมเดลที่เราไม่เคยทำมาก่อนได้อย่างไร
‫เราต้องทำที่นี่
‫ดูสิ มันเยี่ยมมาก
‫การเขียนโค้ดแบบสดเต็มไปด้วยข้อผิดพลาด
‫มหัศจรรย์.
‫ทีนี้ หากเรามองย้อนกลับไป คุณจะบอกว่าโมเดลที่ดีที่สุด ที่มีความแม่นยำดีที่สุด
‫ถ้าเราย้อนกลับไปคือ 20 โดยประมาณเช่นกัน
‫เราจะไปที่นั่น.
‫เราได้เปลี่ยนจากค่าเดิมของเรา 75% เป็น 83% โดยการปรับพารามิเตอร์สูงตัวหนึ่งของโมเดลของเราเป็น 20
‫แทนที่จะเป็นค่าดีฟอลต์ ซึ่งปัจจุบันคือ 10 แต่จะมีการอัปเดตเป็น 100
‫และเรากำลังดำเนินไปอย่างรวดเร็วที่นี่
‫แต่ขั้นตอนสุดท้ายคืออะไร?
‫เรากลับขึ้นไปที่นี่
‫ขวาไปด้านบน
‫บันทึกแบบจำลองและโหลด
‫โอเค มาทำกัน
‫ดังนั้นเราจึงต้องการไปที่หก บันทึกโมเดล และโหลดมัน
‫ตอนนี้เราสามารถบันทึกโมเดลด้วย Pickle Library ของ Python
‫ดังนั้นเราจะนำเข้าของดองแล้วบันทึกในดองหรือทิ้งทั้งหมดและเราจะส่งผ่านโมเดล AKC ของเราสำหรับตัวแยกประเภทและเราจะส่งต่อไปเราจะให้มันเปิดด้วยชื่อไฟล์ที่เราต้องการ
‫.
‫ถ้าฉันจำโมเดลป่าสุ่มนี้ได้ ชื่อแฟนซี haha ดอง
‫แล้วเราต้องการเขียนไบนารีด้วย WB
‫มหัศจรรย์.
‫นี่จะช่วยประหยัดการถ่ายโอนข้อมูลของเรา
‫นี่ฉันไม่ได้ทำตามคติของตัวเองด้วยซ้ำ
‫หากมีข้อสงสัยให้เรียกใช้รหัส
‫ทีนี้ สิ่งนี้น่าจะบันทึกโมเดลไว้เป็นไฟล์
‫ขึ้นไปดูกันเลยครับ
‫ถ้าเรารีเฟรชสิ่งนี้
‫แบบจำลองป่าฝนที่สวยงามนั่นเอง
‫จะเกิดอะไรขึ้นถ้าเราพยายามนำเข้าสิ่งนั้น
‫เราเลยอยากไป
‫Loaded model เท่ากับ pickle dot load และเราต้องการที่จะเปิด
‫ส่งชื่อไฟล์แบบสุ่ม
‫เราสามารถทำได้หรือไม่?
‫ใช่เราทำได้
‫แท็บอัตโนมัติเสร็จสมบูรณ์
‫และตอนนี้ คราวนี้เราต้องการ AB ตามไบนารีที่อ่านแล้ว จากนั้นเราจะโหลดโมเดล
‫คะแนน Dot, การทดสอบ x
‫ทดสอบ Y
‫ดูว่าเกิดอะไรขึ้น
‫73.
‫ตอนนี้น่าจะถึง 73 7 กับรุ่นสุดท้ายที่เราลองมาครับ
‫และมันก็ยอดเยี่ยม
‫ตอนนี้เราเพิ่งซูมเข้าไป
‫ใช้เวลาประมาณ 20 นาทีหรือมากกว่านั้นในการทำเวิร์กโฟลว์บรรทัดที่สองทั้งหมดที่มีการพูดคุยกันมาก
‫ดังนั้นเราจึงเริ่มต้นด้วยการเตรียมข้อมูลให้พร้อม
‫เราเห็นกรอบข้อมูลของโรคหัวใจและเราแยกออกเป็น X และ Y ซึ่งมักจะเป็นสิ่งที่คุณจะทำในปัญหาการเรียนรู้ภายใต้การดูแลในพายุไซโคลน
‫เราจะใช้คุณสมบัติที่นี่เพื่อคาดการณ์เป้าหมาย
‫มหัศจรรย์.
‫แล้วเราก็เลือกรุ่นที่เหมาะสม
‫เราดูคร่าวๆ ว่าคุณจะทำแบบนั้นจริง ๆ ได้อย่างไร
‫แต่จากประสบการณ์ ฉันรู้ดีว่าตัวจำแนกฟอเรสต์แบบสุ่มนั้นค่อนข้างดีในการทำปัญหาการจำแนกประเภท ดังนั้นเราจะมาดูกันว่าจะทำอย่างไร
‫จากนั้นเราตัดสินใจใช้ประเภทพารามิเตอร์เริ่มต้น
‫ลูกบิดเล็ก ๆ เหล่านั้นคืออะไร?
‫คุณสามารถเปิดแบบจำลอง
‫ตอนนี้เราได้เห็นวิธีการปรับโมเดลให้เข้ากับข้อมูลการฝึกแล้ว เค แบบจำลองการค้นหารูปแบบในข้อมูลการฝึก
‫อย่างแรกเลย ในการดึงข้อมูลของเราจากชุดใหญ่ไปสู่การฝึกและทดสอบ เราใช้ฟังก์ชันตัวช่วยเล็กๆ
‫น้อยนี้จากไซโคลน
‫ขอบคุณพายุไซโคลน
‫แล้วเราก็ทำนาย หรืออย่างน้อยเราก็พยายาม แล้วเราก็นึกขึ้นได้ แบบจำลองของเราไม่สามารถทำนายสิ่งที่มีรูปร่างไม่เท่ากันได้
‫เพราะจำไว้ว่า ไซโคลนถูกสร้างขึ้นบนอาร์เรย์จำนวนไม่มาก
‫ถ้าเราส่งต่ออาร์เรย์ แบดบอยที่นี่ ซึ่งมีรูปร่างไม่เหมือนกับข้อมูลที่ฝึกตอนนี้ มันจะทำให้เราเกิดข้อผิดพลาด
‫ดังนั้นเราจึงแก้ไขข้อผิดพลาดนั้นโดยขอให้แบบจำลองของเราคาดการณ์ในการทดสอบ X ซึ่งจะเป็นการทำนายฉลาก
‫Y จะกระจายตัวสำหรับแต่ละตัวอย่างของเรา จากนั้นเราเปรียบเทียบการคาดคะเนของเรากับการทดสอบ Y ผ่านการประเมิน
‫ตอนนี้ แบบจำลองของเราได้รับข้อมูลการฝึก 100% แต่มีความแม่นยำเพียง 75% ของข้อมูลการทดสอบ ซึ่งจริงๆ แล้วยังค่อนข้างดี
‫การโยนเหรียญให้ศูนย์หนึ่งจะเป็น 50% ดังนั้นโมเดลของเราจึงอยู่ครึ่งทางของการเป็นโมเดลที่สมบูรณ์แบบ
‫จากนั้นเราไปที่นี่ เราลองใช้เมตริกการจัดหมวดหมู่อีกสองสามรายการ ดังนั้นเราจึงได้รับข้อมูลเชิงลึกมากกว่าแค่ความแม่นยำ
‫เราทำเมทริกซ์ความสับสนและใช้ฟังก์ชันคะแนนความถูกต้อง
‫จากนั้นขั้นตอนที่ห้า เราลองใช้ไฮเปอร์พารามิเตอร์หลายตัว a เค ตัวประมาณที่แตกต่างกัน
‫เราพบว่าตัวประมาณ 20 ตัวอาจดีที่สุดสำหรับแบบจำลองของเรา เพราะมีความแม่นยำสูงสุด
‫และสุดท้าย เราก็บันทึกโมเดลและโหลดใหม่ และได้รับคะแนนเท่ากันกับโมเดลที่ฝึกล่าสุดของเรา ซึ่งเท่ากับ
‫90 โดยประมาณ 73 77.
‫และตอนนี้ก็เป็นเรื่องที่ต้องทำมากมาย
‫ฉันเข้าใจดีว่าเราได้ผ่านมันมาค่อนข้างเร็วหรือค่อนข้างเร็ว แต่สิ่งที่เราจะทำคือแยกย่อยแต่ละขั้นตอนเหล่านี้ในวิดีโอสองสามเรื่องถัดไป
‫ดังนั้น หากคุณต้องการย้อนกลับไป ให้ลองใส่รหัสทั้งหมดที่เราเคยใช้ในเซลล์เดียวถ้าทำได้ และดูว่าคุณสามารถฝึกโมเดลได้หรือไม่
‫คุณสามารถบันทึกได้หรือไม่
‫คุณสามารถนำเข้าใหม่ ฝึกฝนเล็กน้อย แต่มิฉะนั้น เจอกันในวิดีโอหน้า และเราจะไปดูวิธีเตรียมข้อมูลของเราให้พร้อมสำหรับใช้กับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง