‫مرحبًا بعودتك.
‫دعونا نذكر أنفسنا بما نغطيه.
‫إذن ماذا فعلنا حتى الآن؟
‫لقد فعلنا صفر.
‫ونهاية إلى نهاية سير عمل القرض النفسي.
‫وقمنا بواحدة.
‫تجهيز البيانات.
‫الآن ، دعنا نلقي نظرة على الرقم الثاني ، وهو اختيار خوارزمية القطع التقديرية الصحيحة
‫لمشكلاتنا.
‫سيتم إنشاء عنوان جديد هنا لاختيار خوارزمية القطع المائل الصحيحة لمشكلتك.
‫لذا فإن التعلم النفسي كبير جدًا ، المكتبة.
‫لذلك نحن بحاجة إلى بعض الطرق أو لنتدرب قليلاً على التنقل فيها.
‫دعنا نكتب بعض الأشياء التي يجب ملاحظتها وهي ما يجب أن تكون حذرًا منه.
‫كما يشير كالين عندما أقول نماذج التعلم الآلي والخوارزميات كمقدرات.
‫إذن ، هذا أحد الأشياء التي ستصادفها في عالم التعلم الآلي هو أن هناك العديد من الأسماء
‫المختلفة لأشياء مختلفة.
‫لذلك فقط ضع في اعتبارك ، إذا قلت نموذج التعلم الآلي أو إذا قلت الخوارزمية ، فإن الإعصار يستدعي هذه المقدرات
‫، ومن ثم ضمن تلك المقدرين لديك المصنفات التي تمثل نماذج تصنيف ، ومن ثم ضمن تلك
‫المقدرات أيضًا ارتدادات ، وهو نموذج انحدار .
‫وإذا ذكرنا أنفسنا ، إذا كانت لدينا مشكلة في التصنيف ، فلدينا توقع فئة.
‫لذا ، فإن الشيء عادة ما يكون شيئًا واحدًا أو آخر ، أو يمكن أن يكون فئات متعددة.
‫في حالتنا ، قد ننظر إلى أمراض القلب أم لا ، شيء أو آخر.
‫ثم مرة أخرى مع التصنيف سيكون لديك المصنفات التي هي تقدير
‫أو في علم نفسية وأحيانًا سترى الذات.
‫لذا فإن الاختصار CLF ، وهو اختصار للمصنف المستخدم كمقدر تصنيف.
‫لذا فإن CLF هو اسم متغير تصنيف شائع جدًا أو اسم متغير لنموذج التصنيف.
‫ثم لدينا أيضًا مشكلة الانحدار.
‫نحن نركز على الانحدار والتصنيف في هذه الوحدة التي تتوقع رقمًا مثل
‫سعر بيع السيارة.
‫تمام.
‫الآن دعنا نحول هذا إلى تخفيض السعر.
‫وإذا كنت قد شاهدت من قبل قائمة بأسماء نماذج خوارزمية تعلم الآلة المختلفة أو تقديرها كخوارزميات
‫، إلخ. ، أنت تعلم أن هناك عددًا قليلاً منهم.
‫إذن ما فعلته Psychic Learn وإذا لم تفعل ، فلا بأس بذلك ، سنقوم باستكشافها.
‫لقد أنشأوا خريطة ، لذلك دعونا نلقي نظرة على خريطة نموذجية للتعلم القياسي والآلي
‫وسأشير إلى هذا كثيرًا عندما أبدأ.
‫الآن لدي بعض الخبرة.
‫الآن سيكون هذا أمرًا شاقًا للغاية إذا كانت هذه هي المرة الأولى التي تراها.
‫لكن الآن بعد أن حصلت على القليل من الخبرة في استخدام كل هذه الخوارزميات ، وهو ما ستحصل عليه
‫بحلول الوقت الذي ننتهي فيه من هذه الوحدات ، يمكنني نوعًا من التفكير ، حسنًا ، بالنسبة لمشكلة الانحدار ، أحتاج
‫إلى استخدم إحدى هذه الخوارزميات لمشكلة التصنيف.
‫أحتاج إلى استخدام إحدى هذه الخوارزميات للتجميع ، وهو شكل من أشكال التعلم غير الخاضع للإشراف.
‫أستخدمها لتقليل الأبعاد ، انظر إليها ، لكننا سنركز على انحدار التصنيف.
‫اثنان من المشاكل الرئيسية في التعلم الآلي.
‫إذا كنت ترغب في إلقاء نظرة على ماهية هذه ، فسأشير إلى وثائق القرض النفسي.
‫لنبدأ من هنا.
‫لنفترض أن لدينا مشكلة من نوع ما في التعلم الآلي ، سوف نمر بهذه
‫الخطوات الزرقاء والأسهم هنا هل لدينا أكثر من 50 عينة ، نعم أم لا؟
‫وإذا لم يكن لديك أكثر من 50 عينة ، حسنًا ، سيخبرك علم النفس بالحصول على المزيد من البيانات
‫لأن ما هو الشيء في التعلم الآلي عادة إذا كان لديك المزيد من البيانات ، فإن خوارزمياتك ستعمل بشكل أفضل.
‫لذلك إذا لم يكن لديك أكثر من 50 عينة ، مثل 50 صفًا في جدول بيانات Excel أو 50 مثالًا مختلفًا للأشخاص المصابين
‫بأمراض القلب والذين لا يعانون من أمراض القلب ، فربما تريد المزيد.
‫لكن دعنا نحصل على مجموعة بيانات حتى نتمكن من متابعة ذلك.
‫أول ما سنبدأ به هو مجموعة بيانات الانحدار.
‫لذلك قد أضع رابط الخريطة هذا هنا.
‫لذلك إذا كنت تعمل على مشكلة في التعلم الآلي وتتطلع إلى الاستخدام ، فتعلم ولست متأكدًا من النموذج الذي يجب
‫عليك استخدامه ، فارجع إلى خريطة تعلم الآلة.
‫هناك نذهب.
‫وبالطبع ، محير للغاية في البداية.
‫ولكن عندما نحصل على بعض الخبرة ، سنرى كيف يمكننا استخدامها.
‫أول الأشياء أولًا أننا سنحتاج إلى مجموعة بيانات.
‫دعنا نحصل على مجموعة بيانات الانحدار.
‫مرحبًا ، 2. 1 ، اختيار نموذج التعلم الآلي لمشكلة الانحدار.
‫مرة أخرى ، ما هي مشكلة الانحدار؟
‫إنه يتنبأ برقم.
‫دعنا نستخدم مجموعة بيانات الإسكان في كاليفورنيا.
‫ربما نفكر يا دانيال ، من أين تحصل على مجموعات البيانات هذه؟
‫من أين تحصل على هذه الأفكار؟
‫حسنًا ، مرة أخرى ، وثائق القرض النفسي ، مجموعات بيانات قرض ASC.
‫حتى مجموعات البيانات لعبة.
‫ما هي مجموعة بيانات اللعبة؟
‫حسنًا ، إنها مثل مجموعة بيانات صغيرة يمكنك التدرب عليها.
‫الآن ، في النسخة الأصلية من هذا الفيديو ، نستخدم مجموعة بيانات بوسطن.
‫ومع ذلك ، فقد تم إهمال ذلك في 1. 0 ، وهو أحدث إصدار من Psychic Loan اعتبارًا من تسجيل
‫هذا الفيديو.
‫لذا فقط ضع ذلك في الاعتبار.
‫إذا كنت تستخدم إصدارًا أقدم من القرض النفسي ، فسيتم إهمال مجموعة بيانات بوسطن.
‫سأدعك تقرأ في الوثائق حول سبب حدوث ذلك.
‫لذلك بقولنا أننا سنركز على مجموعة بيانات الإسكان في كاليفورنيا.
‫هل لدينا سكن هنا؟
‫إسكان؟
‫اين هي هنا؟
‫إسكان بوسطن.
‫إهمال.
‫هاه؟
‫مجموعات بيانات اللعبة.
‫لنبحث عنه.
‫إذا كنت في شك ، ابحث في Google عن ذلك.
‫اسأل تعلم الإسكان في كاليفورنيا.
‫هناك نذهب.
‫مجموعات البيانات.
‫إحضار سكن في كاليفورنيا.
‫همم.
‫أتساءل لماذا لم يكن ذلك من منظور بيانات اللعبة.
‫ربما يكون في مجموعة البيانات تحميل المرافق.
‫كاليفورنيا.
‫أوه ، ها نحن ذا.
‫مجموعات بيانات العالم الحقيقي.
‫حسنًا ، هناك بعض مجموعات بيانات الألعاب ثم مجموعات بيانات العالم الحقيقي.
‫نحن نستخدم مجموعة بيانات العالم الحقيقي هاها.
‫حسنا هيا بنا.
‫هذه كلها مدمجة في الإعصار.
‫الآن قد لا تكون مجموعة البيانات الخاصة بك بالضرورة مضمنة في الإعصار.
‫حسنًا ، ربما لا يكون كذلك.
‫لكن هذه هي مجموعات البيانات التي يمكنك التدرب عليها ، لذلك عندما يتعلق الأمر بالعمل على مجموعة البيانات
‫الخاصة بك ، حيث تذهب ، مرحبًا ، لقد تدربت على العمل على مجموعة بيانات.
‫لذا في هذه الحالة نريد أن نتنبأ بما نذهب إليه.
‫المتغير المستهدف هو قيمة المنزل المتوسطة لمقاطعات كاليفورنيا معبراً عنها بمئات الآلاف من الدولارات.
‫هكذا مئات الآلاف من الدولارات.
‫هل لديها أي أمثلة على التعليمات البرمجية؟
‫هنا حيث ترتبط بالوظيفة التي لدينا هنا.
‫مثال التعليمات البرمجية لا يحتوي على أي مثال رمز ، ولكن دليل المستخدم.
‫هناك نذهب.
‫حسنًا ، إنه فقط يربطنا بالعودة إلى هناك.
‫حسنًا ، دعنا نراه في العمل.
‫مرحبًا ، لماذا لا ، بدلاً من القفز حول التوثيق ، دعنا نكتب بعض الرموز.
‫لذا دعنا نذهب للحصول على مجموعة بيانات إسكان Kelly Fournier ، وسوف ننتقل من SRC ، ونتعلم استيراد مجموعات البيانات
‫النقطية.
‫أحضر.
‫إسكان كاليفورنيا وسنقوم بإعداد متغير يسمى مساكن تساوي إحضار إسكان كاليفورنيا.
‫هذه وظيفة.
‫كل ما نقوم به هو استدعاء هذه الوظيفة هنا.
‫قد أقوم بربط هذا هناك حتى نحصل عليه.
‫دعنا نستخدم مجموعة بيانات الإسكان في كاليفورنيا.
‫ثم إذا ألقينا نظرة على شكل السكن ، فما الذي يقدمه لنا؟
‫قد يستغرق بعض الوقت لأنه يجب عليه تحميل مجموعة بيانات من الإنترنت.
‫بناءً على ذلك ، لم يظهر لنا ذلك.
‫حسنًا ، ها نحن ذا.
‫جميلة.
‫لذلك لدينا قاموس.
‫كيف نعرف ذلك؟
‫لدينا قاموس curl هناك.
‫ثم لدينا مفتاح يسمى البيانات ومجموعة من جميع الأرقام المختلفة للقيم هنا.
‫لدينا العمود الهدف.
‫لدينا أسماء الهدف ، لدينا أسماء الميزات.
‫لذلك في حالتنا ، نريد استخدام الميزات للتنبؤ بالهدف.
‫لذلك دعونا نلقي نظرة.
‫دعنا نحول هذا إلى إطار بيانات بحيث يكون من الأسهل قليلاً استخدام وتصور أو
‫إسكان DF يساوي إطار بيانات PD.
‫تذكر بالنسبة لإطارات البيانات ، يمكننا تمرير القاموس لهم.
‫لذلك في حالتنا نريد استخدام قاموس الإسكان الخاص بنا والبيانات.
‫لذلك دعونا نذكر أنفسنا بسلسلة docstring الخاصة بـ DataFrame التي نريد أن تكون البيانات هي مفتاح البيانات
‫لقاموس الإسكان.
‫وإذا ذهبنا إلى أسفل ، يكون المؤشر شيئًا آخر.
‫الأعمدة شيء آخر.
‫حتى الأعمدة.
‫هناك نذهب.
‫هذا ما نريده.
‫إذن ماذا لو فعلنا البيانات؟
‫كيف يبدو هذا ، إسكان؟
‫DF حسنا ، أجل.
‫حسنًا ، لدينا واحد ، اثنان ، حسنًا ، ثمانية أعمدة تبدأ من صفر.
‫لدينا 20000 عينة.
‫هذا جميل ، قريب جدًا من مجموعة بيانات العالم الحقيقي 20000 عينة ومن ثم لدينا نعم.
‫لذلك نريد ، نريد بعض الملصقات هنا.
‫إذن هذه هي ميزاتنا.
‫سمات.
‫لنفعل ذلك.
‫لنكتب هذا هنا.
‫الأعمدة.
‫يساوي.
‫نريد أسماء الميزات.
‫ماذا يعني هذا تبدو؟
‫DF الإسكان.
‫تكريم.
‫نحن بحاجة إلى سكن.
‫الإسكان.
‫DF جميل.
‫تمام.
‫هذا ما نحاول القيام به.
‫لذا فإن الأسماء المستهدفة هي med house value.
‫لذلك دعونا نحتاج إلى قيمة المنزل هناك.
‫لذلك دعونا نضيف عمودًا.
‫سنذهب للسكن.
‫DF الإسكان وسنسميها.
‫اسم الهدف.
‫قيمة البيت المتوسط.
‫لذلك دعونا نسمي هذا يساوي إطار بيانات الإسكان.
‫لذلك سيكون هذا هو السكن الذي نستهدفه.
‫وإذا عدنا.
‫استهداف.
‫الآن ، هذا ما عليك فعله بالكثير من مجموعات البيانات الخاصة بك.
‫مرة أخرى ، تم تنسيق هذا بشكل كبير بالنسبة لنا بالفعل ، ولكن غالبًا ما يتعين عليك إنشاؤه
‫بطريقة تجعله متلاعبًا أو يمكنك التلاعب به باستخدام شيء مثل الباندا أو التعلم النفسي أو numpy أو
‫شيء من هذا القبيل.
‫الآن دعونا نلقي نظرة على الرأس.
‫رائع.
‫إذن ما نحاول القيام به هنا هو استخدام هذه القيم للتنبؤ بهذه القيمة ، قيمة المنزل المتوسط.
‫الآن ، ما هي هذه القيم؟
‫متوسط عمر المنزل ، متوسط الغرف ، متوسط عدد غرف النوم ، عدد السكان ، خطوط العرض ، خطوط الطول.
‫حسنًا ، دعنا نلقي نظرة على الدالة.
‫حسنًا ، إنها وظيفة ، لكننا نقرأ المزيد في دليل المستخدم.
‫بيانات العالم الحقيقي تحدد مجموعة بيانات الإسكان في كاليفورنيا.
‫هناك نذهب.
‫INC هو متوسط الدخل في مجموعة الكتل وتستخدم مجموعة الكتل صفًا واحدًا لكل مجموعة كتل تعداد.
‫كل صف في هذه البيانات يحدد صفرًا واحدًا ، اثنان ، ثلاثة ، أربعة ، إلخ. ما يصل إلى 20000 مجموعة كتلة في كاليفورنيا ، ومجموعة
‫الكتل هي أصغر وحدة جغرافية ينشر لها مكتب الإحصاء الأمريكي بيانات عينة.
‫لذا فهو عادة حوالي 603000 شخص.
‫لذلك نحن نحاول استخدام منطقة صغيرة من كاليفورنيا وبعض الإحصائيات أو بعض السمات حول تلك المنطقة
‫للتنبؤ بمتوسط قيمة المنزل معبرًا عنه بآلاف أو مئات الآلاف من الدولارات.
‫إذن في هذه الحالة ، هذا الصف صفر لأي مجموعة موجودة في كاليفورنيا ، عند خط الطول
‫وخط العرض هذا ، فإن متوسط قيمة المنزل هو 4. من 5 إلى 6 مرات 100،000 ، أي 452،000 ، 6000.
‫شيء ما هناك.
‫فقط ضاعف هذا بمقدار 100000.
‫هذه هي قيمة المنزل.
‫الآن ، ما قد أعيده لمجرد الحفاظ على عقلانية دماغنا هو تغيير هذا إلى الهدف.
‫علينا فقط أن نتذكر ، أوه ، وكيف نتخلص من عمود يحتوي على df نريد أن نتخلى
‫عن منزل مُصنع لدينا في مكانه هنا يساوي إسقاطًا حقيقيًا.
‫لا لا يوجد سكن.
‫DF ACLs إسكان df drop ونحتاج إلى محور يساوي مساكن واحد.
‫DF حسنا ، ها نحن ذا.
‫الآن كيف يمكننا بناء خوارزمية لاستخدام هذه الميزات للتنبؤ بهذه القيمة المستهدفة؟
‫حسنًا ، أول الأشياء أولاً.
‫ماذا علينا أن نفعل؟
‫حسنًا ، يجب أن أقسم بياناتنا أولاً ، وليس تقسيم بياناتنا إلى ميزات وأهداف ، لذا X و Y.
‫لذلك دعونا نفعل ذلك.
‫أولاً ، سأدلي ببيان صغير هنا.
‫خوارزمية الاستيراد.
‫والآن نريد إعداد مشهد عشوائي حتى نتمكن من إنشاء بيانات القطار واختبارها ، وستكون البذور
‫العشوائية 42 ثم سنقوم بإنشاء البيانات.
‫سيكون X هو انخفاض نقطة DF.
‫سنقوم بإسقاط القيمة المستهدفة على المحور تساوي واحدًا.
‫سنقوم بإعداد Y.
‫لذلك ستكون التسميات هي القيمة المستهدفة.
‫دعونا نضع هنا ما هو عليه.
‫هذا هو متوسط سعر المنزل بمئات الآلاف.
‫وبعد ذلك سنقوم بتقسيم البيانات ، وتقسيمها إلى مجموعات تدريب واختبار.
‫لذلك نريد x ، تدريب x ، اختبار y ، اختبار تدريب y يساوي ، نريد تقسيم اختبار القطار.
‫لقد رأينا هذه الوظيفة من قبل.
‫حجم اختبار X Y يساوي 0. 2.
‫سيؤدي هذا إلى تقسيم بياناتنا بشكل عشوائي إلى مجموعات تدريب واختبار.
‫والآن نريد إنشاء النموذج وتناسبه ونريد أن نلائم النموذج في مجموعة التدريب حتى نتمكن من تقييمه لاحقًا
‫في مجموعة الاختبار.
‫الآن ليس لدينا نموذج جاهز.
‫ومع ذلك ، إلى أين يمكن أن نذهب إذا أردنا التحقق من المكان الذي يمكننا فيه استخدام مقدر القطع المائل لخوارزمية تعلم الدائرة؟
‫حسنًا ، سنذهب إلى خريطة التعلم الآلي للقرض النفسي.
‫جميلة.
‫سنبدأ هنا ولدينا أكثر من 50 عينة.
‫نعم.
‫كل ما نتوقعه الفئة.
‫هل نصنف شيئا؟
‫رقم.
‫هل نتوقع كمية؟
‫نعم.
‫هل لدينا أقل من 100000 عينة؟
‫نعم.
‫يجب أن تكون بعض الميزات مهمة.
‫لست متأكدًا من ماهية هذا.
‫لذلك يجب أن تكون بعض الميزات مهمة.
‫إذن كم عدد الميزات التي لدينا؟
‫لدينا حوالي ثمانية أو نحو ذلك.
‫كيف نعرف أي منها سيكون مهمًا أو غير مهم في وقت مبكر؟
‫الآن ، هذا هو المكان الذي سنضطر فيه إلى إجراء التجارب.
‫الآن ، كل هذه الصناديق الخضراء هنا هي نماذج نفسية للتعلم الآلي.
‫لذلك إذا قمت بالنقر فوق lasso ، إذا قمت بالنقر فوق Elastic Ridge Regression Ensemble Ensemble Regression ، فكل هذه
‫أنواع مختلفة من النماذج.
‫لذلك سأغلق عددًا قليلاً من هؤلاء.
‫يمكنك أن تقرأ عن هؤلاء إذا كنت ترغب في ذلك.
‫لكننا سنقوم بالتجربة هنا لأننا في الواقع لا نعرف الإجابة هنا.
‫يجب أن تكون هناك ميزات قليلة مهمة.
‫لست واثق.
‫سابق وقته.
‫هل تعرف أي من هذه الميزات ستكون أكثر أهمية؟
‫أنا لا.
‫إذن هذا هو الشيء الذي يتعلق بالتعلم الآلي ، هو أنك قد تعرف مسبقًا ما هو ذو قيمة وما
‫هو ليس ذا قيمة.
‫أفضل شيء تفعله هو ماذا؟
‫التجربة ، التجربة ، التجربة.
‫والآن دعونا نجرب شيئًا ما.
‫دعنا نقفز إلى الانحدار.
‫دعنا نقول فقط ، لا ، كل الميزات لا تقل أهمية عن بعضها البعض.
‫حتى الانحدار ريدج.
‫ما هذا؟
‫يمكننا قراءة ما هو عليه.
‫هناك معادلة رياضية رائعة ، لكن دعنا نراها في كود بيثون.
‫مرة أخرى ، أقول خياليًا ، لكن هذا لا يقلل من أهمية ذلك.
‫يعتمد كود الثعبان على ذلك.
‫إذا كنت ترغب في القفز إلى ذلك ، يمكنك ذلك.
‫لكننا سنركز على كتابة الكود.
‫لذلك نحتاج من نموذج خطي استيراد ، نموذج خطي نقطة التلال ومن ثم نقوم بتمرير بعض البيانات إليه
‫هنا.
‫دعونا نراه في العمل.
‫أهلاً.
‫لذلك نذهب هنا من نموذج Skyline Dot الخطي في Port Ridge.
‫مرة أخرى ، كل ما فعلناه هو أننا مررنا بورقة الغش الصغيرة هذه وذهبنا ، حسنًا ، لدينا أكثر
‫من 50 عينة.
‫نحن لا نتوقع فئة.
‫نحن نتوقع الكمية.
‫لدينا أقل من 100000 عينة ولسنا متأكدين هنا.
‫لذلك سنقوم فقط بتجربة كل ما لدينا هناك.
‫الشيء الجميل في التعلم الآلي هو أنه يمكنك تجربتها ثم مقارنتها لاحقًا
‫لمعرفة أيها يعمل بشكل أفضل ثم استخدام تلك الخوارزمية كأفضل خوارزمية.
‫والآن بعد أن حصلنا على نموذج Ridge ، فلنقم بتجسيده.
‫سنسميها نموذج يساوي ريدج.
‫تذكر كيف قلت إذا سميت شيئًا ما نموذجًا حتى أتمكن من التعلم غالبًا ما يشير إليه كتقدير.
‫إنها مجرد دلالات مختلفة.
‫سنقوم بتلائمها مع بيانات قطار X y التي أنشأناها هنا مع تقسيم اختبار القطار.
‫والآن سنقوم بفحص درجة النموذج.
‫في مجموعة الاختبار.
‫لذا ، نموذج النقاط ، اختبار س ، اختبار ص.
‫دعونا نرى كيف ستسير الامور.
‫حسنا.
‫إنه يضع نوعًا من القيمة هنا.
‫الآن ، ماذا تعني هذه القيمة بالنسبة لنا؟
‫حسنًا ، ليس كثيرًا في الوقت الحالي.
‫لذلك دعونا نتحقق من سلسلة توثيق النتيجة.
‫أعد معامل التحديد.
‫ما هو معامل التحديد؟
‫دعونا جوجل معامل التحديد هذا.
‫R تربيع يساوي واحدًا ناقص احتياطي مجموع المربعات المتبقية.
‫مجموع المربعات.
‫همم.
‫لدينا ويكيبيديا.
‫لنجرب هذا.
‫إنفستوبيديا.
‫ما هو معامل التحديد؟
‫معامل التحديد هو قياس إحصائي يفحص كيف يمكن تفسير الاختلافات في متغير
‫واحد بالاختلاف في متغير ثانٍ عند التنبؤ بنتيجة حدث معين.
‫بعبارة أخرى ، هذا المعامل ، المعروف باسم R-squared أو R-squared
‫، يقيم مدى قوة العلاقة الخطية بين متغيرين ويعتمد عليه الباحثون بشدة عند إجراء
‫تحليل الاتجاه.
‫همم.
‫سنغوص الآن أكثر في مقاييس تقييم الانحدار المختلفة ، ولكن ما
‫يجب أن تعرفه هو أن مقياس تقييم الانحدار الافتراضي هو لنماذج الانحدار في التعلم النفسي هو قيمة R التربيعية.
‫ما يعنيه هذا هنا أنه يقيس العلاقة الخطية بين متغيرين.
‫في حالتنا ، لدينا أكثر من متغيرين ، لكنها في الأساس تأخذ العلاقة بين هذين
‫المتغيرين.
‫إذن الميزات والمتغير المستهدف وهو يقول كيف تنبئي ، أليس كذلك؟
‫باستخدام نموذجنا الحالي ، كيف يمكن التنبؤ هو نموذجنا في ضوء هذه الميزات.
‫ما مدى قدرته على التنبؤ بالمتغير المستهدف؟
‫لذلك قلنا الكثير هناك ، لكن فكر فقط في هذه القيمة.
‫أدنى قيمة هي صفر.
‫أعلى قيمة واحدة.
‫لذا فإن الأعلى هو الأفضل.
‫ما مدى تنبؤية هذه الميزات لهذه القيمة المستهدفة؟
‫إذن هذا هو معامل التحديد.
‫إذا كنت ترغب في البحث في ذلك أكثر.
‫اهلا وسهلا بكم.
‫لكننا سنلقي نظرة على مقاييس التقييم المختلفة لاحقًا.
‫لكن في الوقت الحالي ، نقول إن لدينا هذه القيمة.
‫كيف يمكننا تحسين هذه القيمة؟
‫لا بأس إذا لم تكن متأكدًا.
‫لكن دعنا نفكر في البيانات التي لدينا.
‫كيف نحسن نماذج التعلم الآلي؟
‫حسنًا ، إحدى الطرق هي إضافة المزيد من البيانات.
‫هناك طريقة أخرى تتمثل في اختيار نموذج مختلف وتجربته.
‫لذا تذكر أنني قلت أن الكثير من هذا تجريبي.
‫لقد جربنا للتو أحد هذه الصناديق الخضراء.
‫لذا فإن التحدي الذي تواجهه في الفيديو التالي هو أنني أريدك أن تغوص في أي من هذه المربعات الخضراء على هذا
‫الجانب.
‫تتراجع مجموعة لاسو الشبكية المرنة عن التلال.
‫لقد قمنا بعمل Ridge SVR ، جربه ، واعرف ما إذا كان يمكنك جعله يعمل على مجموعة البيانات الخاصة بنا ومعرفة
‫ما إذا كان يمكنك الحصول عليها لتحسين درجة R-squared الحالية لطرازنا.
‫فقط اكتب نفس الرمز هنا.
‫الشيء الوحيد الذي سيتغير هو النموذج الذي تستخدمه ، وسأراكم في الفيديو التالي.
‫سنحاول تحسين هذه النتيجة.