‫Welkom terug.
‫Laten we onszelf eraan herinneren wat we behandelen.
‫Dus wat hebben we tot nu toe gedaan?
‫We hebben een nul- en end-to-end workflow voor psychische leningen gedaan.
‫En we hebben er een gedaan om de gegevens gereed te maken.
‫Laten we nu eens kijken naar nummer twee, namelijk het kiezen van het juiste schattingsalgoritme voor onze problemen.
‫Het gaat hier een nieuwe rubriek maken om het juiste slash-algoritme voor uw probleem te kiezen.
‫Dus psychische lening is erg groot, de bibliotheek.
‫Dus we hebben een paar manieren nodig, of laten we een beetje oefenen met navigeren.
‫Laten we een paar dingen opschrijven waar u op moet letten.
‫Oke?
‫Lening verwijst naar wanneer ik machine learning-modellen en algoritmen zeg als schattingen.
‫Dit is een van de dingen die je zult tegenkomen in de wereld van machine learning, namelijk dat
‫er veel verschillende namen zijn voor verschillende dingen.
‫Houd dus rekening met deze schattingen als ik een machine learning-model zeg of als ik algoritme zeg, dus ik
‫krijg leningoproepen.
‫En binnen die schattingen heb je classifiers, die classificatiemodellen zijn, en dan
‫binnen die schattingen ook regressies, wat een regressiemodel is.
‫En als we onszelf eraan herinneren dat we een classificatieprobleem hebben, hebben we een voorspelling van een categorie.
‫Dus iets is meestal het een of het ander, of het kunnen meerdere categorieën zijn.
‫In ons geval kunnen we naar hartaandoeningen kijken of niet.
‫Dus het een of het ander?
‫En nogmaals, met classificatie heb je classificaties, die een schatting zijn of binnen Ketlen.
‫En soms zie je CLF.
‫Dus de afkorting CLF, wat een afkorting is voor classifier die wordt gebruikt als een classificatieschatting tot aan zichzelf, is
‫een veel voorkomende classificatievariabelenaam of classificatiemodelvariabelenaam.
‫En dan hebben we ook nog een regressieprobleem door te focussen op
‫regressie en classificatie in deze module die een getal voorspelt, zoals de verkoopprijs van een auto.
‫Oké, laten we dit nu veranderen in een lockdown.
‫En als je ooit een lijst hebt gezien met verschillende namen van algoritmen voor machine learning of schattingen als algoritmen, enzovoort, dan weet
‫je dat er nogal wat van zijn.
‫Dus wat heeft Typekit Learn gedaan?
‫En als je dat niet hebt gedaan, is dat oké.
‫We gaan ze verkennen.
‫Ze hebben een kaart gemaakt.
‫Dus laten we eens kijken naar Skyline Machine Learning Model Map, en ik zal hier vaak naar verwijzen toen ik voor het
‫eerst begon.
‫Nu heb ik wat ervaring.
‫Dit zal erg ontmoedigend zijn als dit de eerste keer is dat je het ziet.
‫Maar nu ik een beetje ervaring heb met het gebruik van al deze algoritmen, wat je
‫zult hebben tegen de tijd dat we deze modules af hebben, kan ik een beetje nadenken over OK voor het regressieprobleem.
‫Ik moet een van deze algoritmen gebruiken voor een classificatieprobleem.
‫Ik moet een van deze algoritmen gebruiken voor clustering, wat een vorm van leren zonder toezicht is.
‫Ik gebruik deze vierdimensionaliteitsreductie.
‫Kijk daar eens naar, maar we gaan ons concentreren op classificatieregressie.
‫Twee van de grootste problemen bij machine learning.
‫Als je wilt kijken welke dit zijn.
‫Ik had verwezen naar de site van Ketlen-documentatie.
‫Dus laten we hier beginnen.
‫Stel dat we een soort machine learning-probleem hebben.
‫We gaan door deze blauwe stappen en de pijlen hier.
‫Hebben we niet meer dan 50 monsters, ja of nee?
‫En als je niet meer dan 50 voorbeelden hebt, dan krijg ik te horen dat je meer
‫gegevens moet krijgen, want wat er met machine learning te maken heeft, is dat als je meer gegevens hebt, je algoritmen beter gaan werken.
‫Dus als u niet meer dan 50 voorbeelden heeft, zoals 50 rijen in een Excel-spreadsheet of 50 verschillende voorbeelden van
‫mensen met een hartaandoening en zonder hartaandoening, wilt u waarschijnlijk meer.
‫Maar laten we een dataset krijgen zodat we dit kunnen volgen.
‫De eerste waarmee we beginnen is een regressiedataset, dus ik zou deze kaartlink hier kunnen
‫plaatsen.
‫Dus als je aan een machine learning-probleem werkt en een Skylon wilt gebruiken en niet zeker weet welk model je moet
‫gebruiken, raadpleeg dan de Kaylon machine learning-kaart die we hebben gekregen.
‫OKE.
‫En natuurlijk erg verwarrend om mee te beginnen, maar als we wat ervaring opdoen, zullen we zien hoe we het kunnen
‫gebruiken.
‫Dus het eerste is dat we een dataset nodig hebben.
‫Laten we een regressiedataset nemen.
‫Hé, hoog twee punt één.
‫Een machine learning-model kiezen voor een regressieprobleem.
‫Nogmaals, wat is een regressieprobleem?
‫Het voorspelt een getal.
‫Laten we de huisvestingsdataset Californië gebruiken.
‫Je denkt misschien, Daniel, waar haal je deze datasets vandaan?
‫Waar haal je deze ideeën vandaan?
‫Nou, nogmaals, dus ik krijg leningdocumentatie.
‫S. K. Gegevenssets voor leningen.
‫Dus 20 datasets.
‫Wat is een speelgoeddataset?
‫Nou, het is als een kleine dataset waarop je kunt oefenen.
‫In de originele versie van deze video gebruiken we de Boston-dataset.
‫Dat is echter afgeschaft in 1. 0, de nieuwste versie van socket line vanaf het opnemen van
‫deze video.
‫Houd er dus rekening mee dat als u een oudere versie van Socket Line gebruikt, de Boston-dataset wordt
‫afgeschaft.
‫Ik zal je in de documentatie laten lezen waarom dat zou kunnen zijn.
‫Dus als we zeggen dat we ons gaan concentreren op de huisvestingsdataset in Californië, hebben we dan huisvesting hier?
‫Huisvesting een of is het hier?
‫Huisvesting in Boston?
‫Verouderd.
‫Hoezo?
‫Speelgoed datasets.
‫Laten we het opzoeken.
‫Als je twijfelt, Google het dan en Skyline California-huisvesting.
‫Daar gaan we.
‫Datasets halen huisvesting in Californië op.
‫Hm.
‫Ik vraag me af waarom dat niet in de speelgoeddatasets stond.
‫Misschien zit het in de hulpprogramma's Californië voor het laden van datasets.
‫Daar gaan we.
‫Echte datasets, oké, dus er zijn wat speelgoeddatasets en dan zijn er echte werelddatasets waarbij
‫je een echte werelddataset gebruikt, haha.
‫Hier gaan we.
‫Deze zijn allemaal ingebouwd in deze Typekit-lening.
‫Nu is uw dataset misschien niet noodzakelijkerwijs ingebouwd in de site, Ketlen.
‫Hoewel het waarschijnlijk niet zo is, maar dit zijn datasets waarop je kunt oefenen, zodat als het gaat om het werken aan
‫je eigen dataset, als je gaat, Hé, ik heb geoefend met het werken aan een dataset.
‫Dus in dit geval willen we voorspellen waar we gaan.
‫De doelvariabele is de gemiddelde woningwaarde voor districten in Californië uitgedrukt in honderdduizenden dollars,
‫honderdduizenden dollars dus.
‫Heeft het codevoorbeelden?
‫Hier is waar het de functie koppelt, die we hier hebben.
‫Codevoorbeeld heeft geen codevoorbeeld, maar kunst, muziek.
‫Daar gaan we.
‫Wow, linkt ons daar gewoon terug.
‫Nou, laten we het in actie zien.
‫Hé, waarom niet?
‫Laten we, in plaats van door de documentatie heen te springen, wat code schrijven.
‫Dus laten we de Cali Fornia-huisvestingsdataset gaan halen en we gaan van S. K. Leer Dot-datasets importeren.
‫Ophalen.
‫Californië huisvesting, en we zullen een variabele instellen met de naam Housing Equals Fetch California Housing.
‫Er is een functie.
‫Het enige wat we doen is deze functie hier aanroepen.
‫Ik zou dit daar kunnen linken, zodat we het hebben.
‫Laten we de huisvestingsdataset in Californië gebruiken.
‫En als we dan kijken naar hoe huisvesting eruitziet, wat levert het ons dan op?
‫Het kan even duren omdat het een dataset van internet moet laden.
‫Dus afhankelijk van ik heb het ons niet laten zien.
‫Oké, daar gaan we.
‫Mooi.
‫We hebben dus een woordenboek.
‫Hoe weten we dat we de woordenboekcode daar hebben?
‫En dan hebben we een sleutelcodegegevens en een reeks van alle verschillende aantallen waarden hier.
‫We hebben de doelkolom.
‫We hebben de doelnamen, we hebben de functienamen, dus in ons geval willen we de functies gebruiken om
‫het doel te voorspellen.
‫Dus laten we eens kijken.
‫Laten we hier een dataframe van maken, zodat het iets gemakkelijker te gebruiken en te visualiseren of te huisvesten is.
‫DEF is gelijk aan PD dataframe.
‫Onthoud dat voor dataframes we ze een woordenboek kunnen geven.
‫Dus in ons geval willen we ons huisvestingswoordenboek en de gegevens gebruiken.
‫Laten we ons dus herinneren aan de dock-string van het dataframe.
‫We willen dat de gegevens zijn: wat is de gegevenssleutel van het huisvestingswoordenboek?
‫En als we naar beneden gaan, is de index iets anders kolommen iets anders.
‫Dus kolommen, daar gaan we.
‫Dat is wat we willen.
‫Dus wat als we gewoon de gegevens zouden doen?
‫Hoe ziet dit eruit?
‫Huisvesting twee Ja.
‫Oke ja.
‫Ik snap het.
‫We hebben er één te goed, acht kolommen beginnen bij nul.
‫We hebben 20000 monsters.
‫Dit is prachtig, heel dicht bij een dataset uit de echte wereld, 20000 monsters.
‫En dan hebben we ja.
‫Dus we willen dat we hier allemaal wat labels hebben.
‫Dit zijn dus onze kenmerken.
‫Functies.
‫Laten we dat doen.
‫Laten we dit hier opschrijven.
‫Kolommen is gelijk aan.
‫We willen functienamen, dus hoe ziet dit eruit?
‫Behuizing DF.
‫Edelachtbare, we hebben huisvesting nodig.
‫Huisvesting doof, mooi, OK.
‫Dat is wat we proberen te doen, dus de doelnamen worden huiswaarde gemaakt, dus laten we de huiswaarde daar
‫nodig hebben.
‫Dus laten we een kolom toevoegen.
‫We gaan huisvesten.
‫Huisvesting.
‫DMF en we noemen het.
‫De beoogde negen Med House-waarde.
‫Dus laten we dit Eagles het huisvestingsdataframe noemen.
‫Dit wordt dus onze doelwoning.
‫En als we weer boven komen.
‫Target, dit is wat je moet doen met veel van je eigen
‫datasets, nogmaals, deze is al redelijk geformatteerd voor ons, maar je zult het vaak zo moeten construeren dat het manipulatief is
‫of je kan het manipuleren met iets als panda's of paranormaal leren of nampai of iets dergelijks.
‫Laten we nu eens naar het hoofd kijken.
‫Prachtig.
‫Dus wat we hier proberen te doen, is deze waarden gebruiken om deze waarde te voorspellen.
‫De Med House waarde wat zijn deze waarden nu?
‫Med Inc Huisleeftijd, gemiddelde kamers, gemiddelde slaapkamers, bezettingsgraad, breedtegraad, lengtegraad.
‫Laten we eens kijken naar de functie.
‫Nou, het is een functie, maar we lezen meer over het gebruik van gidsgegevenssets uit de echte
‫wereld, Californië-huisvestingsgegevensset.
‫Daar gaan we.
‫Medibank is het mediane inkomen in de blokgroep, en een blokgroep gebruikt één rij per volkstellingsblokgroep.
‫Dus elke rij in deze dataset?
‫Nul één twee drie vier, enzovoort.
‫Tot 20000 is een blokgroep in Californië, en een blokgroep is de kleinste geografische eenheid waarvoor
‫het US Census Census Bureau voorbeeldgegevens publiceert.
‫Het gaat dus meestal om zeshonderd tot drieduizend mensen.
‫We proberen dus een klein gebied van Californië en enkele statistieken of attributen over dat gebied te
‫gebruiken om de mediane waarde van een huis te voorspellen, uitgedrukt in duizenden honderdduizenden dollars.
‫Dus in dit geval is dit tarief nul voor welke groep dan ook in Californië.
‫Op deze lengte- en breedtegraad is de gemiddelde waarde van een huis vier komma vijf tot zes
‫keer $ 100.000, wat vierhonderdtweeënvijftigduizend dollar zesduizend ongeveer is dat slechts duizend keer dit
‫is.
‫Dat is de waarde van het huis.
‫Wat nu?
‫Ik zou dit misschien opnieuw kunnen doen om ons brein gezond te houden door dit te veranderen in doelwit.
‫We moeten gewoon onthouden, Oh, en hoe komen we van een kolomhuis af als we huis Val willen
‫laten vallen?
‫Hebben we hier op zijn plaats en via Trump?
‫Oeps.
‫Nee, dat doet het niet.
‫Huisvesting is gelijk aan huisvesting.
‫Zeker niet laten vallen.
‫We hebben toegang nodig die gelijk is aan één.
‫Behuizing def.
‫OKE.
‫Daar gaan we.
‫Hoe kunnen we nu een algoritme bouwen om deze functies te gebruiken om deze doelwaarde te voorspellen?
‫Wat moeten we doen?
‫Nou, ik moet eerst onze gegevens splitsen, niet om onze gegevens te splitsen in functies en doelen.
‫Dus X en Y, dus laten we dat doen.
‫Maar eerst ga ik hier een kleine verklaring plaatsen.
‫Algoritme importeren.
‫En nu willen we een willekeurige scène opzetten, zodat we de trainings- en testgegevens kunnen maken en betaald willekeurig
‫zaad wordt tweeënveertig.
‫En dan gaan we de gegevens maken.
‫X gaat Def Dot Drop huisvesten, we gaan droppen.
‫De streefwaarde op de as is gelijk aan één.
‫We gaan instellen waarom.
‫Dus de labels zullen zijn wat de doelwaarde is, dat is.
‫Laten we het hier plaatsen en wat het is.
‫Dit is de gemiddelde huizenprijs in honderdduizenden.
‫En dan gaan we de gegevens opsplitsen, opsplitsen in probeer- en testsets.
‫Dus we willen x trein x test y trein y test is gelijk aan wil treintest splitsen.
‫We hebben deze functie gezien voordat x y testgrootte gelijk is aan nulpunt twee.
‫Dit gaat onze gegevens willekeurig opsplitsen in trainings- en testsets.
‫En nu willen we het model instantiëren en passen, en we willen het model op de trainingsset passen, zodat we het later
‫op de testset kunnen evalueren.
‫Nu hebben we echter geen model klaar, maar waar kunnen we heen als we willen controleren waar
‫we een socket-leeralgoritme kunnen gebruiken om te schatten wanneer we naar de socket-lijn zouden gaan?
‫Machine learning-kaart?
‫Mooi.
‫Dus we gaan hier beginnen en we hebben meer dan 50 monsters.
‫Ja, ik zal de categorie voorspellen.
‫Ik ga iets classificeren.
‫Nee, ik voorspel een hoeveelheid.
‫Ja.
‫Hebben we minder dan 100000 monsters?
‫Ja, een paar functies zouden belangrijk moeten zijn.
‫Ik weet eigenlijk niet zeker wat deze is.
‫Dus weinig functies zouden belangrijk moeten zijn.
‫Dus hoeveel functies hebben we?
‫We hebben er een stuk of acht.
‫Hoe weten we van tevoren welke belangrijk of niet belangrijk zullen zijn?
‫Dit is waar we gaan experimenteren.
‫Nu al die groene dozen hier.
‫Ik kan dus geen machine learning-modellen leren.
‫Dus als ik op Lasso klik, als ik op Elastic Ridge Regression Ensemble-regressies klik, zijn dit allemaal
‫verschillende soorten modellen.
‫Dus ik ga er een paar afsluiten.
‫Die kun je lezen als je wilt.
‫Maar we gaan hier experimenteren omdat we het antwoord hier niet echt weten, een paar functies zouden belangrijk moeten
‫zijn.
‫Ik weet het van tevoren niet zeker, weet u welke van deze functies het belangrijkst zullen zijn?
‫Ik niet.
‫Dus dat is het ding over machine learning, is dat je van tevoren misschien weet wat waardevol is en
‫wat niet waardevol.
‫Het beste wat je kunt doen is wat experimenteren, experimenteren, experimenteren.
‫Dus laten we nu gewoon iets uitproberen.
‫Laten we in regressie springen.
‫Laten we zeggen dat alle functies even belangrijk zijn als elkaar.
‫Dus regressie, waar kunnen we over lezen?
‫Wat het is, is een mooie wiskundige formule, maar laten we het nog eens bekijken in Python-code.
‫Ik zeg luxe, maar dat neemt niet weg hoe belangrijk dit is.
‫De Python-code is daarop gebaseerd.
‫Als je daar op in wilt springen, dan kan dat.
‫Maar we gaan ons concentreren op het schrijven van de code.
‫Dus we hebben van scalair een import lineair model, lineair model, puntrug nodig.
‫En dan plaatsen we hier wat gegevens.
‫Laten we eens kijken in actie hoog.
‫Dus we kregen te horen van Helen Daunt, lineair model Import Ridge, nogmaals, het enige wat we hebben gedaan is dat we dit kleine spiekbriefje hebben
‫doorgenomen en zijn weggegaan, oké, en we hebben ongeveer 50 monsters die de categorie niet voorspellen.
‫We voorspellen in kwantiteit.
‫We hebben minder dan 100000 monsters en we weten het hier niet zeker.
‫Dus we gaan gewoon proberen wat we daar hebben.
‫Het mooie van machine learning is dat je deze kunt proberen en ze later kunt
‫vergelijken om te zien welke het beste presteert en dat algoritme vervolgens als je beste algoritme te gebruiken.
‫Dus nu we het nokmodel hebben, laten we het instantiëren.
‫We noemen het model is gelijk aan nok.
‫Weet je nog hoe ik zei dat als ik iets een model noem, psychische lening er vaak naar verwijst als een schatting.
‫Het is gewoon een andere semantiek.
‫We passen het op de X-trein- en Y-treingegevens die we hier hebben gemaakt met de treintestsplitsing.
‫En nu gaan we de score van het model controleren.
‫Stel op de test een Model Dot Score X Test Y-test in, laten we eens kijken hoe dit gaat.
‫Oh oke.
‫Het levert hier een soort van waarde op.
‫En wat betekent deze waarde voor ons?
‫Nou, niet veel op dit moment, dus laten we de doc string van de partituur controleren en
‫de determinatiecoëfficiënt teruggeven.
‫Wat is de determinatiecoëfficiënt?
‫Laten we die determinatiecoëfficiënt eens googlen.
‫Ons kwadraat is gelijk aan één minus RSS over om enkele kwadraten, residuen, totale sommen van kwadraten te beoordelen.
‫Hm.
‫We hebben Wikipedia.
‫Laten we deze proberen.
‫Investopedia.
‫Wat is de determinatiecoëfficiënt?
‫De determinatiecoëfficiënt is een statistische meting die onderzoekt hoe verschillen in één variabele kunnen worden verklaard door
‫het verschil in een tweede variabele bij het voorspellen van de uitkomst van een bepaalde gebeurtenis.
‫Met andere woorden, deze coëfficiënt, die algemeen bekend staat als R-kwadraat of vierkant, beoordeelt
‫hoe sterk de lineaire relatie is tussen twee variabelen en er wordt sterk op vertrouwd door onderzoekers bij het
‫uitvoeren van trendanalyses.
‫Hm.
‫Nu gaan we dieper in op verschillende regressie-evaluatiestatistieken.
‫Maar wat u moet weten, is dat de standaard regressie-evaluatiestatistiek voor regressiemodellen in socket-lijn
‫is.
‫Is dit de kwadratische waarde?
‫En wat dit hier zegt, is dat het de lineaire relatie tussen twee variabelen meet.
‫In ons geval hebben we een paar meer dan twee variabelen.
‫Maar in wezen neemt het de relatie tussen deze variabelen.
‫Dus de kenmerken en de doelvariabele en het zegt hoe voorspellend, juist, met ons huidige model, hoe
‫voorspellend ons model is gezien deze kenmerken.
‫In hoeverre kan het de doelvariabele voorspellen?
‫Dus we hebben daar gewoon veel gezegd.
‫Maar denk eens aan deze waarde, de laagste waarde is nul, de hoogste waarde is één, dus hoger is beter.
‫Hoe voorspellend zijn deze kenmerken van deze streefwaarde?
‫Dat is dus de determinatiecoëfficiënt.
‫Als u daar meer onderzoek naar wilt doen, is dat van harte welkom, maar we gaan later
‫naar verschillende evaluatiestatistieken kijken.
‫Maar voor nu, stel dat we deze waarde hebben, hoe kunnen we die waarde verbeteren?
‫Het is oké als je het niet zeker weet.
‫Laten we eens nadenken over welke gegevens we hebben.
‫Hoe verbeteren we machine learning-modellen?
‫Een manier zou zijn om meer gegevens toe te voegen.
‫Een andere manier is om een ander model te kiezen en het uit te proberen.
‫Dus onthoud dat ik zei dat veel hiervan experimenteel is.
‫We hebben zojuist een van deze groene dozen geprobeerd.
‫Dus je uitdaging voor de volgende video is dat ik zou willen dat je in een van deze groene dozen aan deze
‫kant duikt.
‫Laser-elastisch gebreid ensemble vermindert de ribbel.
‫We hebben ridge SVR gedaan.
‫Probeer het.
‫Kijk of je het kunt laten werken op onze dataset en kijk of je het kunt krijgen om de huidige R-kwadraatscore van ons
‫model te verbeteren.
‫Schrijf hier dezelfde code.
‫Het enige dat gaat veranderen, is het model dat je gebruikt, en ik zie je in de volgende video.
‫We gaan proberen deze score te verbeteren.