‫Được rồi.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ bắt đầu trên máy tính để bàn như chúng tôi thường làm.
‫Chúng ta sẽ đến ga cuối và tôi sẽ phóng to ở đây một chút.
‫Chà, điều đầu tiên là kích hoạt môi trường của chúng ta, vì vậy chúng ta sẽ lập một danh sách liên hệ cuối cùng để nhắc nhở bản thân về môi
‫trường của chúng ta đang ở đâu.
‫Tôi có ba cái ở đây.
‫Cái mà chúng tôi đang làm việc nằm trong thư mục dự án mẫu.
‫Vì vậy, tôi sẽ kích hoạt conda và sau đó sao chép nó.
‫Tôi có thể sao chép và dán nó, nhưng tôi sẽ gõ nó ra vì đó là những gì chúng tôi có
‫thói quen làm.
‫Vì vậy, chúng tôi sử dụng máy tính để bàn chém Daniel gạch chéo này.
‫Khóa học Slash ML.
‫Chà, hôm nay rất nhiều lỗi chính tả.
‫Dự án mẫu Slash.
‫Đường dẫn tệp của bạn ở đây có thể khác trừ khi tên của bạn chung chung vì nếu không thì tên tuyệt vời.
‫Và ở đây, khi chúng ta đã kích hoạt môi trường của mình, chúng ta có thể thấy rằng điều này đã thay đổi từ
‫cơ sở sang chuỗi này ở đây.
‫Tuyệt vời.
‫Điều đó có nghĩa là môi trường hoạt động của chúng tôi được kích hoạt.
‫Vì vậy, sau đó chúng tôi sẽ đi đến đây.
‫Máy tính xách tay Jupyter để chúng tôi có thể tải lên máy chủ sổ tay của mình.
‫Tuyệt vời.
‫Điều này sẽ mở trình duyệt của chúng tôi.
‫Tôi đã không thay đổi thư mục, vì vậy đó là lý do tại sao tôi ở trên cùng thư mục ở đây.
‫Nhưng không sao đâu.
‫Tôi có thể thay đổi trong một khóa học ML trên máy tính để bàn.
‫Dự án mẫu là nơi chúng tôi đã và đang làm việc.
‫Chúng tôi đã có phần giới thiệu về bản đồ cổng lib, num pi và sổ ghi chép gấu trúc.
‫Tuyệt vời.
‫Nhưng tôi sẽ tạo một cái mới bởi vì.
‫Chúng tôi sẽ giới thiệu qua về khoản vay socket.
‫Tuyệt vời.
‫Chúng tôi sẽ đưa một tiêu đề đẹp lên đầu ở đây.
‫Giới thiệu về dấu ngoặc cho vay socket sky loan để nhắc nhở bản thân chúng ta đi.
‫Cuốn sổ này trình bày một số chức năng hữu ích nhất của thư viện đẹp mà nó là thư
‫viện học tốt về socket đẹp tuyệt vời.
‫Chúng tôi sẽ nhấn phím Escape m để thay đổi điều đó thành markdown, chúng tôi sẽ chạy nó và có thể chúng tôi sẽ đưa vào đây những gì chúng tôi sẽ
‫đề cập.
‫Chỉ vậy thôi để chúng ta có một chút điểm nhấn.
‫Gì?
‫Chúng tôi sẽ bao gồm.
‫Vì vậy, chúng ta sẽ bắt đầu với số 0 vì chúng ta sẽ lập chỉ mục kiểu Python số 0 sẽ là một
‫kết thúc để kết thúc quy trình làm việc học socket.
‫Tuyệt vời.
‫Và sau đó chúng ta sẽ đi sâu vào từng bước của quy trình làm việc này.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ xem xét việc chuẩn bị dữ liệu.
‫Sau đó, chúng tôi sẽ chọn công cụ ước tính phù hợp.
‫Bây giờ ước lượng là một từ khác trong học ngoại cảm.
‫Bạn sẽ thấy trong giây lát cho mô hình học máy.
‫Vì vậy, khi bạn nghe thấy mô hình từ hoặc thuật toán học máy hoặc công cụ ước lượng, đó là những gì quy mô riêng sử dụng cho
‫nó.
‫Họ sử dụng thuật ngữ ước tính cho học máy, thuật toán cắt giảm đầu ra mô hình cho các vấn đề của chúng tôi.
‫Ba sẽ phù hợp với ước tính cắt giảm của thuật toán mô hình và sử dụng nó để đưa ra dự đoán trên dữ liệu của chúng tôi.
‫Tuyệt vời.
‫Và sau đó bốn ý chí.
‫Hãy xem đánh giá một mô hình và sau đó là năm mô hình, chúng tôi sẽ cải thiện mô hình và sau đó sáu mô hình sẽ lưu và tải
‫một mô hình đã được đào tạo.
‫Và sau đó là bảy, tại sao chúng ta không tổng hợp tất cả lại với nhau?
‫Có thể đặt tất cả lại với nhau.
‫Nghe có vẻ tốt hơn một chút ở đó.
‫Tuyệt vời.
‫Được rồi, chúng ta hãy đi sâu vào nó.
‫Hãy bắt đầu với số không.
‫Chúng tôi sẽ tạo một tiêu đề khác.
‫Vì vậy, không, một kết thúc để kết thúc.
‫Bây giờ hãy làm theo, nếu bạn có thể, vì đó là điều tốt nhất.
‫Nhưng thành thật mà nói, tôi sẽ đi nhanh một chút, bởi vì tôi chỉ nói cho qua chuyện này
‫khi tôi đi.
‫Vì vậy, nếu bạn không thể giữ được tốc độ, điều đó hoàn toàn ổn.
‫Bạn có thể làm chậm video hoặc chỉ xem lại video một vài lần cho đến khi bạn thấy điều gì đang xảy ra.
‫Nhưng đừng lo lắng, bạn sẽ có quyền truy cập vào tất cả mã này ở đây.
‫Xin lỗi.
‫Một quy trình làm việc tìm hiểu về socket kết thúc.
‫Và chúng tôi đã có các bước ngay tại đây.
‫Những gì chúng ta phải làm.
‫Vì vậy, chúng ta hãy làm điều đó.
‫Bước một, chuẩn bị dữ liệu.
‫Hãy xem nó trông như thế nào.
‫Chúng tôi đã có một chút kinh nghiệm trong vài phần trước đây về việc sử dụng tập dữ liệu bệnh tim.
‫Vì vậy, hãy xem liệu chúng ta có thể làm điều đó và có thể xây dựng một mô hình học máy trên tập dữ liệu bệnh tim đó hay không.
‫Được rồi.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ làm một, chuẩn bị dữ liệu sẵn sàng.
‫Nhập gấu trúc dưới dạng đã trả tiền.
‫Bây giờ hãy nhớ điều này.
‫Sự kết thúc để kết thúc quy trình làm việc cho vay tâm linh.
‫Chúng ta sẽ dễ dàng thông qua các bước này, vì vậy chúng ta sẽ đi sâu vào từng bước trong số chúng khi chúng ta tiếp tục.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ đi.
‫Bệnh tim bằng PD dot read us v bây giờ tôi tin rằng tôi đã chuyển mọi thứ vào một thư mục dữ liệu, vì vậy thông thường chúng tôi có
‫thể đặt tên CSV ở đây.
‫Nhưng tôi đã thay đổi nó và bây giờ tất cả các thư mục CSV của chúng tôi đều nằm trong thư mục dữ liệu này chỉ để làm sạch
‫và giữ cho thư mục dự án mẫu của chúng tôi trông đẹp và gọn gàng.
‫Vì vậy, đó là lý do tại sao tôi có dữ liệu đường dẫn tệp ở đây.
‫Bệnh tim Dot CSA.
‫Và sau đó chúng tôi sẽ đi.
‫Bệnh tim.
‫Chúng tôi sẽ xem nó chỉ để đảm bảo.
‫Tuyệt vời.
‫Có tất cả các hàng của chúng tôi ở đó.
‫Và vì vậy những gì chúng ta sẽ làm với điều này là sử dụng tất cả các cột này ở đây tuổi, giới tính, CPE, bất kể
‫chúng là gì, để thử và dự đoán mục tiêu, đó là một hoặc không bệnh tim hay không.
‫Vì vậy, điều đầu tiên đầu tiên là chúng ta cần một dấu X và bạn sẽ thấy điều này rất nhiều ở
‫dòng thứ hai X là một loại ma trận tính năng, về cơ bản là các cột này và sau đó Y sẽ là cột này.
‫Vì vậy, hãy xem làm thế nào chúng tôi làm điều đó.
‫Vì vậy, chúng tôi tạo X, có thể chúng tôi sẽ đặt ở đây tạo X, được gọi là ma trận tính năng.
‫Thông thường nó có các tên khác, có thể là dữ liệu, có thể là các biến đặc trưng, dấu chấm bệnh nóng.
‫Chúng tôi muốn mọi cột ngoại trừ cột mục tiêu.
‫Vì vậy, chúng ta cần phải đi trục bằng một đẹp.
‫Và sau đó chúng ta sẽ tạo y, là nhãn, ma trận nhãn hoặc các nhãn.
‫Hãy cứ gọi nó là nhãn đẹp bằng y.
‫Chúng tôi muốn bệnh tim bây giờ chúng tôi chỉ muốn cột mục tiêu.
‫Mục tiêu.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, chúng tôi đã tạo X và Y, về cơ bản là X và Y.
‫X là dễ dàng hơn.
‫Và tại sao cột này lại ở đây?
‫Tuyệt vời.
‫Bây giờ, điều gì tiếp theo trong Psychic Learn khi chúng ta lên đây để chọn ước tính phù hợp cho một thuật toán cắt giảm cho các vấn
‫đề của chúng ta?
‫Vấn đề của chúng tôi là phân loại vì chúng tôi muốn phân loại xem ai đó có bị bệnh tim
‫hay không.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem điều đó trong hành động.
‫Vì vậy, hai là chọn đúng mô hình và các thông số siêu.
‫Các thông số Hyper giống như mặt số trên một mô hình mà bạn có thể điều chỉnh để làm cho nó tốt hơn hoặc tệ hơn.
‫Vì vậy, hãy sử dụng một khu rừng ngẫu nhiên.
‫Vì vậy, hãy hỏi một mình nếu bạn đang tự hỏi mình đang nói chuyện gì với những khu rừng ngẫu nhiên.
‫Chà, chúng ta sẽ xem điều này sâu hơn một chút trong một video trong tương lai.
‫Nhưng để bạn biết, chỉ cần tưởng tượng các khu rừng ngẫu nhiên từ nhập quần thể lốc xoáy, bộ phân loại rừng
‫ngẫu nhiên.
‫Đây chỉ là một mô hình học máy phân loại mà bạn cần biết nhất hiện tại.
‫Vì vậy, nó có khả năng học các mẫu và dữ liệu và sau đó phân loại xem một mẫu a. k. một hàng là điều này hay
‫điều khác.
‫Và vì vậy chúng ta sẽ khởi tạo lớp đó bằng CLF, viết tắt của phân loại ở dòng thứ hai.
‫Lần khác, bạn sẽ thấy nó được gọi là mô hình, nhưng chúng tôi sẽ sử dụng CLF vì chúng tôi sẽ gắn bó với tài liệu.
‫Vì vậy, tự bằng ngẫu nhiên cho chúng tôi phân loại.
‫Xinh đẹp.
‫Và chúng ta sẽ giữ các thông số mặc định, các thông số siêu, giữ nguyên mặc định.
‫Các thông số lai ghép.
‫Vì vậy, hãy xem liệu bạn có thể thấy những thông số nào mà mô hình của bạn đang sử dụng bằng cách sử dụng các tham số mục tiêu CLF hay không.
‫Vì vậy, chúng ta sẽ thấy điều này.
‫Có thể mất một chút thời gian để nhập.
‫Trong thời gian chờ đợi, chúng tôi sẽ tạo tiêu đề cho tiêu đề này.
‫Vì vậy, ba là phù hợp với mô hình.
‫Đối với dữ liệu.
‫Tôi tự hỏi tại sao lại mất nhiều thời gian như vậy.
‫Có thể nó sẽ hoàn thành trong khi chúng tôi đang nhập.
‫Vì vậy, trước hết, chúng ta cần đào tạo mô hình của mình trên tập huấn luyện và thử nghiệm nó trên tập thử nghiệm.
‫Vì vậy, chúng ta cần tạo ra điều đó.
‫Cái này là cái gì?
‫Ôi lỗi của tôi.
‫Chúng tôi cần cái này.
‫Nó không phải là một thuộc tính.
‫Đó là một phương pháp.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Vì vậy, đây là các tham số siêu.
‫Tất cả các nút nhỏ trên mô hình học máy của chúng tôi, bộ phân loại rừng ngẫu nhiên.
‫Chúng tôi sẽ xem xét những điều này trong phần tương lai, nhưng chúng tôi cũng muốn mô hình phù hợp với dữ liệu đào tạo.
‫Xinh đẹp.
‫Hãy làm điều đó.
‫Vì vậy, chúng tôi muốn đi từ lựa chọn mô hình và vô hướng.
‫Chúng tôi cần phân chia dữ liệu của mình thành đào tạo và kiểm tra và chúng tôi có thể làm điều đó với SRC học phân tách kiểm tra đào tạo.
‫Tàu thử nghiệm chia tách.
‫Tuyệt vời.
‫Và chúng ta sẽ đi tàu X.
‫Thử nghiệm X.
‫Tại sao phải đào tạo?
‫Tại sao kiểm tra bằng tàu hỏa.
‫Kích thước thử nghiệm phân tách x y thử nghiệm.
‫Chúng tôi muốn kích thước thử nghiệm là 0. 2 hoặc bất kỳ kích thước nào bạn muốn đặt.
‫Về cơ bản những gì điều này sẽ làm là tách dữ liệu của chúng ta từ X và Y thành x train.
‫Vì vậy, dữ liệu huấn luyện, y, huấn luyện, thử nghiệm x và thử nghiệm Y.
‫Vì vậy, dữ liệu thử nghiệm.
‫Vì vậy, nếu bạn nhớ lại từ cách trở lại trong phần một, chúng tôi thường điều chỉnh mô hình phù hợp với dữ liệu đào tạo và sau đó đánh giá nó, xem nó
‫học được gì trên dữ liệu thử nghiệm.
‫Vì vậy, dữ liệu nó chưa bao giờ được nhìn thấy trước đây.
‫Và kích thước thử nghiệm này là bao nhiêu?
‫Điều đó có nghĩa là 80% dữ liệu sẽ được sử dụng để đào tạo vì nó là 0. 2 vì kích thước thử nghiệm sẽ
‫là 20%.
‫Vì vậy, nếu chúng ta có 1000 hàng, 800 hàng trong số đó sẽ được dùng để huấn luyện và 200 hàng trong số đó sẽ được dùng để thử nghiệm.
‫Nhưng chúng tôi đang bị phân tâm ở đây.
‫Đây là một chuyến tham quan vòng xoáy có quy mô.
‫Đường chân trời Chúng tôi muốn đi CLF ngay bây giờ.
‫Chúng tôi muốn phù hợp với nó.
‫Chúng ta có thể làm điều đó với CLF fit x train.
‫Về cơ bản, đây là mô hình phân loại, rừng ngẫu nhiên, tìm các mẫu trong dữ liệu huấn
‫luyện.
‫Chúng ta sẽ thay đổi và đi vào.
‫Xinh đẹp.
‫Điều này sẽ cung cấp cho chúng tôi một cảnh báo nhỏ ở đây bởi vì có một cái gì đó đang xảy ra.
‫Vì vậy, chúng ta hãy đọc một cảnh báo trong tương lai.
‫Giá trị mặc định của một ước tính là một tham số.
‫Chúng tôi đưa ra một ước tính ở đây là một cảnh báo có ý nghĩa rằng nó đang đưa ra một cảnh báo cho chúng tôi.
‫Chúng tôi sẽ thay đổi từ mười trong phiên bản 0. 20 đến 100 trong 0. 22.
‫Hừ!
‫Vâng, hãy xem liệu chúng ta có thể cập nhật nó ngay bây giờ không.
‫Vì vậy, một ước tính là chúng tôi đang thay đổi các thông số siêu của chúng tôi ở đây bằng 100.
‫Bây giờ, chúng ta không nên nhận cảnh báo đó.
‫Xinh đẹp.
‫Chúng tôi không.
‫Chúng ta có thể thoát khỏi điều đó.
‫Đầu ra chỉ bằng cách đặt dấu chấm phẩy nhỏ đó.
‫Xuất sắc.
‫Bây giờ, mô hình của chúng tôi phù hợp với dữ liệu.
‫Vậy chúng ta có thể làm gì?
‫Chà, chúng ta có thể đưa ra dự đoán, vì vậy hãy làm điều đó.
‫Làm cho một dự đoán.
‫Nhân tiện, đây vẫn là bước thứ ba.
‫Nhãn Y bằng c trái dự đoán và chúng ta phải vượt qua một trọng tài.
‫Ray Vì vậy, hãy làm điều đó.
‫Umpire Ray.
‫0234.
‫Hãy xem điều gì sẽ xảy ra.
‫Chúng ta có gặp lỗi không?
‫NumPy không được xác định.
‫Chúng ta nên làm điều này ngay từ đầu.
‫Hãy làm điều đó.
‫Nhập numpy như np đẹp.
‫Bây giờ điều này sẽ hoạt động.
‫Không, nó không hoạt động.
‫Tại sao nó không hoạt động?
‫Ah, đầu vào.
‫Vì vậy, hình dạng không chính xác.
‫Bây giờ lý do là vì khi bạn đang cố gắng mô hình hóa một thứ gì đó trông giống như x
‫train, thì x train xảy ra ở đây.
‫Chúng tôi chỉ có thể đưa ra dự đoán trên các mảng trông như thế này vì đó là những gì mô hình của chúng tôi đã học được.
‫Vậy mảng np từ 0 đến 3 này có giống như thế này không?
‫Không hoàn toàn không.
‫Nhưng trông như thế nào?
‫Đó là x thử nghiệm.
‫Xinh đẹp.
‫Vì vậy, những gì chúng ta có thể làm là chúng ta có thể đưa ra một số dự đoán.
‫Vì vậy, tại sao Preds là một tên thông thường để đưa ra các dự đoán trên dữ liệu thử nghiệm bằng CLF mà mô hình của chúng tôi dự
‫đoán x thử nghiệm.
‫Bây giờ cái này trông như thế nào?
‫Tại sao lại là Preds?
‫Chúng ta có một mảng các số không và các số một và bây giờ nó trông như thế nào?
‫Chúng tôi đã có bài kiểm tra y.
‫Chúng tôi cũng có một mảng các số không và số một.
‫Hừ!
‫Tôi tự hỏi chúng ta có thể làm gì với điều này.
‫Chà, chúng ta có thể thực hiện bước bốn, đánh giá mô hình.
‫Đây là nơi chúng tôi đánh giá mức độ tốt của các dự đoán hoặc mức độ tốt của mô
‫hình học máy mà chúng tôi vừa đào tạo, bộ phân loại rừng ngẫu nhiên của chúng tôi đã thực hiện việc học tập trên dữ liệu đào tạo.
‫Vậy tại sao phải đào tạo?
‫Hãy làm trên dữ liệu đào tạo.
‫Dữ liệu đào tạo và dữ liệu kiểm tra.
‫Đây là những gì chúng tôi đang làm ở đây.
‫Vì vậy, điểm số clefts.
‫Ồ.
‫Nó thực sự được thực hiện rất tốt.
‫Vì vậy, điều này sẽ trả về nếu chúng ta nhấn phím shift để tính độ chính xác trung bình trên các nhãn và dữ liệu thử nghiệm đã cho.
‫Vì vậy, chúng tôi đã chuyển cho nó dữ liệu đào tạo.
‫Như vậy là mô hình đã làm được 100%, 1. 0.
‫Đó là số điểm tối đa bạn có thể nhận được trên dữ liệu đào tạo của chúng tôi.
‫Hãy xem nó được thực hiện như thế nào trên dữ liệu thử nghiệm.
‫Bây giờ, nếu nó đạt 100% trên dữ liệu thử nghiệm, chúng tôi có thể nghĩ rằng có gì đó không ổn.
‫Xinh đẹp.
‫Xuất sắc.
‫Vậy điều gì đã xảy ra ở đây?
‫Vâng, mô hình đã tìm thấy các mẫu trong dữ liệu đào tạo tốt đến mức nó đạt 100% Y vì nó
‫đã được đào tạo về các tính năng.
‫Vì vậy, cách trở lại đây nó đã được đào tạo về những điều này cũng như nhãn.
‫Vì vậy, nó có cơ hội tự sửa nếu gặp sai sót, nhưng nó hoạt động với độ chính xác 75%, có nghĩa là nó nhận
‫được ba trong số bốn dự đoán chính xác trên dữ liệu thử nghiệm vì nó chưa bao giờ nhìn thấy dữ liệu đó,
‫cũng như chưa bao giờ nhìn thấy nhãn .
‫Được rồi.
‫Vì vậy, có một số chỉ số khác mà chúng ta có thể sử dụng thay vì chỉ độ chính xác.
‫Vì vậy, hãy xem điều đó từ số liệu Skyline Dot.
‫Báo cáo Phân loại nhập khẩu vì chúng tôi gặp sự cố phân loại.
‫Chúng tôi muốn có một ma trận nhầm lẫn và một điểm về độ chính xác chỉ để xem một cách khác để đạt được điều tương tự mà chúng
‫tôi có ở đây.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ bắt đầu, chúng tôi sẽ in cho bạn báo cáo phân loại.
‫Và chúng tôi muốn so sánh.
‫Điều này mất những gì?
‫Chúng tôi không thể nhấn tab shift vì chúng tôi đã nhập nó nhưng tôi tin rằng lý do tại sao
‫phải kiểm tra các nhãn kiểm tra nhãn thật so với các dự đoán của chúng tôi, vì vậy điều này sẽ trả về là gì.
‫Lừa gạt.
‫Hãy chỉ xem nó.
‫Vì vậy, những gì điều này cho chúng ta thấy là một số chỉ số phân loại so sánh các nhãn thử nghiệm với các dự đoán, các nhãn
‫dự đoán mà chúng tôi đã tạo ở đây với mô hình của mình.
‫Vì vậy, sử dụng chức năng dự đoán.
‫Và sau đó nếu chúng ta làm lại tương tự, chúng ta có thể làm được ma trận nhầm lẫn của mình.
‫Vì vậy, chúng tôi nhận được ma trận nhầm lẫn và chúng tôi muốn kiểm tra y bản in y đầu tiên.
‫Tuyệt vời.
‫Và sau đó chúng tôi có thể tính điểm chính xác và chúng tôi muốn kiểm tra lý do tại sao Preds.
‫Xinh đẹp.
‫Đây chỉ là một số bước nữa mà chúng tôi có thể làm để đánh giá mô hình của mình.
‫Vì vậy, bước tiếp theo sẽ là chúng tôi không thực sự hài lòng với cách điểm số chính xác đang hoạt động ở đó.
‫Vì vậy, chúng tôi muốn chuyển sang bước năm, quay lại đây ngay trên cùng.
‫Cải thiện một mô hình.
‫Được rồi, chúng ta hãy làm điều đó.
‫Hãy xem cách chúng tôi có thể cải thiện một mô hình.
‫Chúng tôi có thể thử một số lượng ước tính khác nhau, đó là một trong những tham số siêu a. k. quay số trên mô hình học máy của chúng tôi mà chúng
‫tôi có thể bắt đầu để thử và cải thiện nó.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem điều này trong hành động.
‫MP sẽ bắt đầu bằng một hạt giống ngẫu nhiên.
‫Chà, kết quả của chúng tôi có thể nhân rộng và là hạt giống ngẫu nhiên và chúng tôi muốn tôi và phạm vi 1010 100 bước có thể là mười.
‫Chúng tôi đến đây và chúng tôi muốn in.
‫Chúng tôi sẽ cung cấp cho nó một mô hình thử giao tiếp nhỏ với tôi ước tính chúng tôi.
‫Tuyệt vời.
‫Ồ.
‫Chúng tôi đã chuyển sang quá nhanh.
‫Nó giống như tôi kích hoạt hạnh phúc.
‫Và một lần nữa.
‫Trời ơi.
‫Được rồi, bây giờ chúng ta muốn đi xem elf bằng.
‫Chúng tôi sẽ tạo một khu rừng ngẫu nhiên theo mô hình khác.
‫Bạn có thể nhấn tab phân loại đẹp, chúng tôi có thể cảm ơn bạn Tự động hoàn thành ước tính bây giờ là bằng tôi tuyệt vời, vì vậy điều này sẽ lặp lại và
‫thử 10 rồi 20 và sau đó lên đến 100 ước tính bởi vì chúng tôi đang cố gắng tìm hiểu xem chúng ta có có
‫thể cải thiện mô hình của chúng tôi bằng cách điều chỉnh một trong các tham số siêu, vì đó là bước
‫thứ năm, cải thiện mô hình.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ đi in nếu độ chính xác của mô hình trên bộ thử nghiệm, chúng tôi sẽ đi kiểm tra điểm X của mô hình vì chúng tôi muốn đánh giá mô
‫hình của mình trên dữ liệu thử nghiệm.
‫Vì vậy, nó sẽ học trên dữ liệu đào tạo và sau đó tự đánh giá trên dữ liệu kiểm tra.
‫Và sau đó chúng ta sẽ đặt một chút dấu phần trăm ở đây, có thể giới hạn nó ở hai chữ số thập phân.
‫Điều đó có ý nghĩa?
‫Hãy để tôi đọc lại độ chính xác của mô hình này trên điểm mô hình bộ thử nghiệm.
‫Tuy nhiên, chúng tôi chỉ thêm một chút thông tin liên lạc ở đây và sau đó có thể chúng tôi sẽ in một khoảng trống ở đây để chúng ta có thể
‫nhìn thấy nó.
‫Hãy nói điều này trong hành động.
‫Thử một mô hình với ước lượng mười là tại sao mô hình tên công việc này không được xác định?
‫Ối.
‫Thấy chưa, tôi đã nói với bạn mô hình có thể được sử dụng, chúng tôi cần khóa.
‫Vì vậy, clef, nhớ là viết tắt của phân loại và chúng ta hãy làm điều đó.
‫Tại sao nó không hoạt động trở lại?
‫Bộ phân loại rừng ngẫu nhiên chưa được trang bị.
‫Gọi với sự phù hợp.
‫Có, chúng tôi đã khởi tạo, nhưng chúng tôi chưa khởi tạo.
‫Làm thế nào chúng tôi cố gắng để đạt được một mô hình mà chúng tôi chưa bao giờ, chưa bao giờ được trang bị vào ngày của chúng tôi.
‫Chúng ta phải làm điều này ở đây.
‫Thấy chưa, điều này thật tuyệt.
‫Mã hóa trực tiếp đầy lỗi.
‫Tuyệt vời.
‫Bây giờ, nếu chúng ta nhìn lại vấn đề này, bạn sẽ nói rằng mô hình tốt nhất
‫với độ chính xác tốt nhất nếu chúng ta quay lại cũng là ước tính 20.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Chúng tôi đã thay đổi từ mức ban đầu, 75% lên 83% bằng cách điều chỉnh một trong các thông số cao của mô hình thành
‫20 thay vì mặc định, hiện tại là 10, nhưng nó sẽ được cập nhật lên 100.
‫Và chúng tôi đang đi rất nhanh qua đây.
‫Nhưng bước cuối cùng là gì?
‫Chúng ta quay lại đây.
‫Ngay trên cùng.
‫Lưu một mô hình và tải nó.
‫Được rồi, chúng ta hãy làm điều đó.
‫Vì vậy, chúng tôi muốn đi đến sáu, lưu một mô hình và tải nó.
‫Bây giờ chúng ta có thể lưu một mô hình bằng Thư viện Pickle của Python.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ nhập dưa chua và sau đó lưu chúng trên tất cả các chuyến đi ngâm hoặc đổ và chúng tôi sẽ chuyển nó AKC
‫mô hình của chúng tôi cho bộ phân loại và chúng tôi sẽ chuyển nó cũng sẽ mở nó với tên tệp mà chúng tôi muốn .
‫Nếu tôi có thể nhớ mô hình rừng ngẫu nhiên này, một cái tên lạ lùng haha dưa chua.
‫Và sau đó chúng tôi muốn viết nhị phân với WB.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, điều này sẽ lưu bãi chứa của chúng tôi.
‫Thấy chưa, tôi thậm chí còn không tuân theo phương châm của riêng mình ở đây.
‫Nếu nghi ngờ, hãy chạy mã.
‫Bây giờ, điều này đáng lẽ phải lưu một mô hình vào tệp.
‫Chúng ta hãy đi lên và có một cái nhìn.
‫Nếu chúng tôi làm mới điều này.
‫Mô hình rừng nhiệt đới tuyệt đẹp ở đó.
‫Bây giờ, điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta cố gắng nhập dữ liệu đó?
‫Vì vậy, chúng tôi muốn đi.
‫Mô hình đã tải tương đương với tải chấm dưa và chúng tôi muốn mở.
‫Chuyển cho nó tên tệp ngẫu nhiên.
‫Chúng ta có thể làm điều đó?
‫Có, chúng tôi có thể.
‫Tab tự động hoàn thành.
‫Và bây giờ lần này chúng ta cần AB theo dõi từ các mã nhị phân đã đọc đó và sau đó chúng ta sẽ chuyển sang mô hình được tải.
‫Điểm chấm, x kiểm tra.
‫Y thử nghiệm.
‫Hãy xem điều gì sẽ xảy ra.
‫73.
‫Bây giờ, nó sẽ xếp hàng 73. 7 với mô hình cuối cùng mà chúng tôi đã thử ở đây.
‫Và nó thật tuyệt vời.
‫Bây giờ chúng tôi vừa mới phóng to.
‫Mất khoảng 20 phút hoặc lâu hơn để thực hiện toàn bộ quy trình công việc dòng thứ hai với rất nhiều nội dung nói.
‫Vì vậy, chúng tôi bắt đầu với việc chuẩn bị dữ liệu sẵn sàng.
‫Chúng tôi đã xem khung dữ liệu của mình về bệnh tim và chúng tôi chia nó thành X và Y, đây thường là những gì bạn sẽ
‫làm trong các vấn đề học tập có giám sát trong cyclone.
‫Chúng tôi sẽ sử dụng các tính năng ở đây để dự đoán mục tiêu.
‫Tuyệt vời.
‫Và sau đó chúng tôi đã chọn đúng mô hình.
‫Chúng tôi đã lướt qua một chút về cách bạn thực sự làm điều đó.
‫Nhưng theo kinh nghiệm, tôi biết rằng bộ phân loại rừng ngẫu nhiên khá tốt trong việc thực hiện các vấn đề phân loại, vì vậy chúng ta sẽ
‫xem cách thực hiện điều đó.
‫Và sau đó chúng tôi quyết định sử dụng loại tham số mặc định.
‫Đó là những nút nhỏ nào?
‫Bạn có thể bật một mô hình.
‫Bây giờ chúng ta đã thấy làm thế nào để phù hợp với mô hình với dữ liệu đào tạo, vì vậy a. k. một mô hình tìm kiếm các mẫu trong dữ liệu
‫đào tạo.
‫Và trước hết, để thậm chí đưa dữ liệu của chúng tôi từ một tập hợp lớn vào đào tạo và kiểm tra, chúng tôi sử dụng chức
‫năng trợ giúp nhỏ này từ cyclone.
‫Cảm ơn bạn, lốc xoáy.
‫Và sau đó chúng tôi đưa ra một dự đoán, hoặc ít nhất là chúng tôi đã cố gắng, và rồi chúng tôi nhận ra rằng, hãy
‫chờ đợi, mô hình của chúng tôi không thể đưa ra dự đoán về những thứ không cùng hình dạng bởi vì hãy nhớ rằng, lốc xoáy được xây dựng trên các
‫mảng phức tạp.
‫Vì vậy, nếu chúng ta chuyển cho nó một mảng, cậu bé xấu này ở đây không có hình dạng giống với dữ liệu mà nó được đào tạo
‫bây giờ, nó sẽ khiến chúng ta gặp lỗi.
‫Vì vậy, chúng tôi sửa lỗi đó bằng cách yêu cầu mô hình của chúng tôi dự đoán trong thử nghiệm X, từ đó nó dự đoán một nhãn.
‫Y trải rộng cho mỗi mẫu của chúng tôi, và sau đó chúng tôi so sánh dự đoán của mình với thử nghiệm Y thông qua đánh giá.
‫Bây giờ mô hình của chúng tôi có 100% dữ liệu đào tạo, nhưng chỉ có độ chính xác 75% trên dữ liệu thử nghiệm, điều này thực
‫sự vẫn khá tốt.
‫Một lần tung đồng xu cho số 0 sẽ là 50%, vì vậy các mô hình của chúng tôi đang đi được một nửa để trở thành mô hình hoàn hảo.
‫Và sau đó chúng tôi bắt đầu ở đây, chúng tôi thử thêm một số chỉ số phân loại, vì vậy chúng tôi có thêm một chút hiểu
‫biết sâu sắc hơn là chỉ chính xác.
‫Chúng tôi đã tạo một ma trận nhầm lẫn và sử dụng hàm điểm độ chính xác.
‫Và sau đó bước năm, chúng tôi đã thử một loạt các tham số siêu khác nhau a. k. một công cụ ước tính khác.
‫Chúng tôi phát hiện ra rằng có lẽ 20 công cụ ước tính là tốt nhất cho mô hình của chúng tôi vì chúng có độ chính xác cao nhất.
‫Và cuối cùng, chúng tôi đã lưu một mô hình và tải lại nó, và nó có cùng số điểm với mô hình được đào tạo gần đây nhất của
‫chúng tôi, ước tính là 90, 73. 77.
‫Và bây giờ đây là rất nhiều thứ để tham gia.
‫Tôi hoàn toàn hiểu rằng chúng tôi đã trải qua nó tương đối hoặc thực sự khá nhanh, nhưng những gì chúng tôi
‫sẽ làm là chia nhỏ từng bước này trong suốt một vài video tiếp theo.
‫Vì vậy, nếu bạn muốn quay lại, hãy thử và đặt tất cả mã mà chúng tôi đã sử dụng vào một ô nếu bạn có thể, và xem nếu
‫bạn có thể đào tạo một mô hình, bạn có thể lưu nó không?
‫Bạn có thể nhập lại không, hãy thực hành một chút, nhưng nếu không, tôi sẽ gặp bạn trong video tiếp theo và
‫chúng ta sẽ kiểm tra cách chuẩn bị dữ liệu của mình để sử dụng với các mô hình máy học.