‫Content de te revoir.
‫Rappelons-nous ce que nous couvrons.
‫Alors qu'avons-nous fait jusqu'à présent?
‫Nous n'avons fait aucun flux de travail de prêt psychique de bout en bout.
‫Et nous en avons fait un pour préparer les données.
‫Voyons maintenant le numéro deux, qui consiste à choisir le bon algorithme d'estimation pour nos problèmes.
‫Cela va créer une nouvelle rubrique ici pour choisir le bon algorithme de barre oblique d'estimation pour votre problème.
‫Donc le prêt psychique est très vaste, la bibliothèque.
‫Nous avons donc besoin de quelques moyens ou entraînons-nous un peu à le naviguer.
‫Écrivons quelques points à noter, c'est ce dont vous devez vous méfier.
‫D'accord?
‫Le prêt fait référence quand je dis modèles et algorithmes d'apprentissage automatique en tant qu'estimations.
‫C'est donc l'une des choses que vous allez rencontrer dans le monde de l'apprentissage automatique, c'est qu'il existe
‫de nombreux noms différents pour différentes choses.
‫Alors gardez à l'esprit si je dis modèle d'apprentissage automatique ou si je dis algorithme, donc je reçois des appels de prêt,
‫ces estimations.
‫Et puis dans ces estimations, vous avez des classificateurs, qui sont des modèles de classification, et puis dans ces
‫estimations il y a aussi des régressions, qui est un modèle de régression.
‫Et si nous nous rappelons si nous avons un problème de classification, nous avons la prédiction d'une catégorie.
‫Donc, quelque chose est généralement une chose ou une autre, ou il peut s'agir de plusieurs catégories.
‫Dans notre cas, nous pourrions examiner les maladies cardiaques ou non.
‫Alors une chose ou l'autre ?
‫Et encore une fois, avec la classification, vous aurez des classificateurs, qui sont une estimation ou à l'intérieur de Ketlen.
‫Et parfois, vous verrez CLF.
‫Ainsi, l'abréviation CLF, qui est l'abréviation de classifier utilisé comme estimation de classification jusqu'à soi, est un nom de variable de classification très courant ou
‫un nom de variable de modèle de classification.
‫Et puis on a aussi un problème de régression en se concentrant sur la
‫régression et la classification dans ce module qui prédit un nombre, comme le prix de vente d'une voiture.
‫OK, maintenant transformons cela en verrouillage.
‫Et si vous avez déjà vu une liste de différents noms de modèles d'algorithmes d'apprentissage automatique ou d'estimations en tant qu'algorithmes, et cetera,
‫vous savez qu'il y en a pas mal.
‫Alors, qu'est-ce que Typekit learn a fait ?
‫Et si vous ne l'avez pas fait, ce n'est pas grave.
‫Nous allons les explorer.
‫Ils ont créé une carte.
‫Jetons donc un coup d'œil à Skyline Machine Learning Model Map, et je m'y référerai assez souvent lorsque
‫j'ai commencé.
‫Maintenant, j'ai une certaine expérience.
‫Maintenant, cela va être très intimidant si c'est la première fois que vous le voyez.
‫Mais maintenant que j'ai un peu d'expérience dans l'utilisation de tous ces algorithmes, ce que vous
‫aurez au moment où nous aurons terminé ces modules, je peux en quelque sorte penser à OK pour le problème de régression.
‫J'ai besoin d'utiliser l'un de ces algorithmes pour un problème de classification.
‫J'ai besoin d'utiliser l'un de ces algorithmes pour le clustering, qui est une forme d'apprentissage non supervisé.
‫J'utilise ces quatre réductions de dimensionnalité.
‫Examinez-les, mais nous allons nous concentrer sur la régression de classification.
‫Deux des problèmes majeurs de l'apprentissage automatique.
‫Si vous voulez voir ce que c'est.
‫J'avais fait référence à la documentation du site Ketlen.
‫Commençons donc ici.
‫Disons que nous avons une sorte de problème d'apprentissage automatique.
‫Nous allons parcourir ces étapes bleues et les flèches ici.
‫N'avons-nous pas plus de 50 échantillons, oui ou non ?
‫Et si vous n'avez pas plus de 50 échantillons, eh bien, je vous dis d'obtenir
‫plus de données, car le problème de l'apprentissage automatique est généralement que si vous avez plus de données, vos algorithmes fonctionneront mieux.
‫Donc, si vous n'avez pas plus de 50 échantillons, tels que 50 lignes dans une feuille de calcul Excel ou 50 exemples différents de
‫personnes atteintes de maladie cardiaque et sans maladie cardiaque, vous en voudrez probablement plus.
‫Mais obtenons un ensemble de données afin que nous puissions suivre cela.
‫Le premier avec lequel nous allons commencer est un ensemble de données de régression, donc je pourrais simplement mettre ce lien de carte
‫ici.
‫Donc, si vous travaillez sur un problème d'apprentissage automatique et que vous cherchez à utiliser un Skylon et que vous ne savez pas quel modèle
‫vous devez utiliser, reportez-vous à la carte d'apprentissage automatique Kaylon que nous avons obtenue.
‫D'ACCORD.
‫Et bien sûr, très déroutant au début, mais au fur et à mesure que nous acquerrons de l'expérience, nous verrons comment nous
‫pouvons l'utiliser.
‫Donc, tout d'abord, nous aurons besoin d'un ensemble de données.
‫Obtenons un ensemble de données de régression.
‫Hé, haut deux point un.
‫Choisir un modèle d'apprentissage automatique pour un problème de régression.
‫Encore une fois, qu'est-ce qu'un problème de régression ?
‫C'est prédire un nombre.
‫Utilisons l'ensemble de données sur le logement en Californie.
‫Vous vous demandez peut-être, Daniel, d'où tenez-vous ces ensembles de données ?
‫D'où tenez-vous ces idées ?
‫Eh bien, encore une fois, je reçois donc des documents de prêt.
‫S. K. Ensembles de données de prêt.
‫Donc 20 jeux de données.
‫Qu'est-ce qu'un jeu de données de jouets ?
‫Eh bien, c'est comme un petit ensemble de données sur lequel vous pouvez vous entraîner.
‫Maintenant, dans la version originale de cette vidéo, nous utilisons l'ensemble de données de Boston.
‫Cependant, cela a été déprécié dans 1. 0, qui est la dernière version de socket line depuis l'enregistrement de
‫cette vidéo.
‫Gardez donc cela à l'esprit si vous utilisez une ancienne version de Socket Line, le jeu de données Boston est
‫obsolète.
‫Je vous laisse lire dans la documentation pourquoi cela pourrait être.
‫Donc, en disant que nous allons nous concentrer sur l'ensemble de données sur le logement en Californie, avons-nous des logements ici ?
‫En loger un ou c'est ici ?
‫Logement à Boston ?
‫Obsolète.
‫Hein?
‫Ensembles de données de jouets.
‫Regardons-le.
‫En cas de doute, recherchez le logement sur Google et Skyline California.
‫On y va.
‫Les ensembles de données récupèrent les logements en Californie.
‫Hmm.
‫Je me demande pourquoi cela ne figurait pas dans les jeux de données sur les jouets.
‫C'est peut-être dans les utilitaires de chargement d'ensembles de données en Californie.
‫On y va.
‫Des ensembles de données du monde réel, OK, donc il y a des ensembles de données de jouets et puis il y a des ensembles de données du monde
‫réel où l'on utilise un ensemble de données du monde réel, haha.
‫Alors on y va.
‫Ceux-ci sont tous intégrés dans ce prêt Typekit.
‫Maintenant, votre ensemble de données n'est peut-être pas nécessairement intégré au site Ketlen.
‫Bien que ce ne soit probablement pas le cas, mais ce sont des ensembles de données sur lesquels vous pouvez vous entraîner, de sorte que lorsqu'il s'agit de travailler
‫sur votre propre ensemble de données, lorsque vous allez, Hé, je me suis entraîné à travailler sur un ensemble de données.
‫Donc, dans ce cas, nous voulons prédire le ici nous allons.
‫La variable cible est la valeur moyenne des maisons des quartiers californiens exprimée en centaines de milliers de dollars, donc
‫en centaines de milliers de dollars.
‫A-t-il des exemples de code ?
‫Voici où il relie la fonction, que nous avons ici.
‫L'exemple de code n'a pas d'exemple de code, mais de l'art, de la musique.
‫On y va.
‫Wow, juste nous relie là-bas.
‫Eh bien, voyons-le en action.
‫Hé, pourquoi pas nous ?
‫Au lieu de parcourir la documentation, écrivons du code.
‫Allons donc chercher l'ensemble de données du logement Cali Fornia et nous allons passer de S. K. Apprendre l'importation d'ensembles de données Dot.
‫Aller chercher.
‫California Housing, et nous allons configurer une variable appelée Housing Equals Fetch California Housing.
‫Il y a une fonction.
‫Tout ce que nous faisons, c'est que nous appelons simplement cette fonction ici.
‫Je pourrais lier ça là-dedans pour que nous l'ayons.
‫Utilisons l'ensemble de données sur le logement en Californie.
‫Et puis si on regarde à quoi ressemble un logement, qu'est-ce que cela nous donne ?
‫Cela peut prendre un peu de temps car il doit charger un ensemble de données à partir d'Internet.
‫Donc en fonction de je ne nous ai pas montré.
‫Bon, on y va.
‫Beau.
‫Nous avons donc un dictionnaire.
‫Comment savons-nous que nous avons le code du dictionnaire là-bas ?
‫Et puis nous avons ici des données de code clé et un tableau de tous les différents nombres de valeurs.
‫Nous avons la colonne cible.
‫Nous avons les noms des cibles, nous avons les noms des caractéristiques, donc dans notre cas, nous voulons utiliser les
‫caractéristiques pour prédire la cible.
‫Jetons donc un coup d'œil.
‫Transformons cela en un bloc de données, donc c'est un peu plus facile à utiliser et à visualiser ou à héberger.
‫DEF est égal à la trame de données PD.
‫N'oubliez pas que pour les trames de données, nous pouvons leur passer un dictionnaire.
‫Donc, dans notre cas, nous voulons utiliser notre dictionnaire du logement et les données.
‫Rappelons-nous donc la chaîne de dock de la trame de données.
‫Nous voulons les données, c'est quoi la clé de données du dictionnaire du logement ?
‫Et si on descend, l'index c'est autre chose les colonnes c'est autre chose.
‫Alors colonnes, c'est parti.
‫C'est ce que nous voulons.
‫Et si on faisait juste les données ?
‫À quoi cela ressemble-t-il ?
‫Logement deux Oui.
‫OK oui.
‫Je vois.
‫Nous avons un à bien, huit colonnes commencent à partir de zéro.
‫Nous avons 20000 échantillons.
‫C'est magnifique, très proche d'un jeu de données du monde réel, 20 000 échantillons.
‫Et puis nous avons ouais.
‫Nous voulons donc que nous ayons tous des étiquettes ici.
‫Voici donc nos caractéristiques.
‫Caractéristiques.
‫Faisons cela.
‫Écrivons ceci ici.
‫Colonnes égales.
‫Nous voulons des noms de fonctionnalités, alors à quoi cela ressemble-t-il ?
‫Logement DF.
‫Honneur, nous avons besoin d'un logement.
‫Logement sourd, beau, OK.
‫C'est ce que nous essayons de faire, donc les noms cibles sont transformés en valeur de maison, nous avons donc besoin de la valeur de
‫la maison là-bas.
‫Ajoutons donc une colonne.
‫Nous irons au logement.
‫Logement.
‫DMF et nous l'appellerons.
‫La valeur cible de neuf Med House.
‫Appelons donc cela Eagles la trame de données du logement.
‫Ce sera donc notre logement cible.
‫Et si on remonte.
‫Cible, maintenant c'est ce que vous devrez faire avec beaucoup de vos propres ensembles de données,
‫encore une fois, celui-ci est déjà assez formaté pour nous, mais vous devrez souvent le construire de manière à ce qu'il soit manipulateur ou que vous peut
‫le manipuler en utilisant quelque chose comme des pandas ou un apprentissage psychique ou un nampai ou quelque chose comme ça.
‫Voyons donc maintenant la tête.
‫Merveilleux.
‫Donc, ce que nous essayons de faire ici, c'est d'utiliser ces valeurs pour prédire cette valeur.
‫La valeur Med House maintenant quelles sont ces valeurs ?
‫Med Inc Âge de la maison, pièces moyennes, chambres moyennes, occupation de la population, latitude, longitude.
‫Eh bien, regardons la fonction.
‫Eh bien, c'est une fonction, mais nous en apprenons davantage sur l'utilisation d'ensembles de données du monde réel, l'ensemble de données sur le logement
‫en Californie.
‫On y va.
‫Medibank est le revenu médian dans le groupe d'îlots, et un groupe d'îlots utilise une ligne par groupe d'îlots de recensement.
‫Donc, chaque ligne de cet ensemble de données ?
‫Zéro un deux trois quatre, etc.
‫Jusqu'à 20000 est un groupe de blocs en Californie, et un groupe de blocs est la plus petite unité géographique pour laquelle le
‫US Census Census Bureau publie des échantillons de données.
‫Il s'agit donc généralement d'environ six cents à trois mille personnes.
‫Nous essayons donc d'utiliser une petite région de Californie et des statistiques ou des attributs sur cette région pour
‫prédire la valeur médiane de la maison exprimée en milliers de centaines de milliers de dollars.
‫Donc, dans ce cas, ce taux est nul pour tout groupe qui se trouve en Californie.
‫À cette longitude et latitude, la valeur médiane de la maison est de quatre virgule cinq à six fois 100 000 $,
‫ce qui équivaut à quatre cent cinquante deux mille dollars six mille quelque chose à peu près multiplié par
‫mille.
‫C'est la valeur de la maison.
‫Maintenant quoi?
‫Je pourrais refaire ça juste pour garder notre cerveau sain d'esprit, c'est changer cela pour cibler.
‫Nous devons juste nous rappeler, Oh, et comment pouvons-nous nous débarrasser d'un boîtier de colonne d si nous voulons laisser tomber la maison
‫Val ?
‫Avons-nous en place ici en place et à travers Trump ?
‫Oups.
‫Non, ce n'est pas le cas.
‫Le logement est égal au logement.
‫Def pas drop.
‫Nous avons besoin d'un accès égal à un.
‫Logement déf.
‫D'ACCORD.
‫On y va.
‫Maintenant, comment pourrions-nous créer un algorithme pour utiliser ces fonctionnalités pour prédire cette valeur cible ?
‫Eh bien, tout d'abord, qu'avons-nous à faire ?
‫Eh bien, je dois d'abord diviser nos données, pas pour diviser nos données en fonctionnalités et cibles.
‫Alors X et Y, alors faisons-le.
‫Mais d'abord, je vais juste faire une petite déclaration ici.
‫Algorithme d'importation.
‫Et maintenant, nous voulons configurer une scène aléatoire afin que nous puissions créer les données d'entraînement et de test et les graines
‫aléatoires payées seront quarante-deux.
‫Et puis nous allons créer les données.
‫X va héberger Def Dot Drop, nous allons le laisser tomber.
‫La valeur cible sur l'axe est égale à un.
‫Nous allons mettre en place pourquoi.
‫Les étiquettes seront donc la valeur cible, c'est-à-dire.
‫Mettons-le ici et ce que c'est.
‫Il s'agit du prix médian de l'immobilier en centaines de milliers.
‫Et puis nous allons diviser les données, les diviser en ensembles d'essais et de tests.
‫Donc, nous voulons x train x test y train y test est égal à vouloir train test fractionné.
‫Nous avons vu cette fonction avant que la taille du test x y soit égale à zéro virgule deux.
‫Cela va diviser nos données au hasard en ensembles d'entraînement et de test.
‫Et maintenant, nous voulons instancier et ajuster le modèle, et nous voulons ajuster le modèle sur l'ensemble d'apprentissage afin de pouvoir l'évaluer plus
‫tard sur l'ensemble de test.
‫Maintenant, nous n'avons pas de modèle prêt, cependant, où pourrions-nous aller si nous voulions vérifier où nous pouvons utiliser une
‫estimation d'algorithme d'apprentissage de socket sur le moment où nous irions sur la ligne de socket ?
‫Carte d'apprentissage automatique ?
‫Beau.
‫Nous allons donc commencer ici et nous avons plus de 50 échantillons.
‫Oui, je vais prédire la catégorie.
‫Je vais classer quelque chose.
‫Non, je vais prédire une quantité.
‫Oui.
‫Avons-nous moins de 100000 échantillons?
‫Oui, quelques fonctionnalités devraient être importantes.
‫Je ne suis pas vraiment sûr de ce que c'est.
‫Donc, peu de fonctionnalités devraient être importantes.
‫Alors combien de fonctionnalités avons-nous ?
‫Nous en avons environ huit.
‫Comment savons-nous lesquels seront importants ou non importants à l'avance ?
‫Maintenant, c'est là que nous allons devoir expérimenter.
‫Maintenant, toutes ces cases vertes ici.
‫Je ne peux donc pas apprendre les modèles d'apprentissage automatique.
‫Donc, si je clique sur Lasso, si je clique sur Elastic Ridge Regression Ensemble régresse, ce sont tous des types
‫de modèles différents.
‫Je vais donc en fermer quelques-uns.
‫Vous pouvez les lire si vous le souhaitez.
‫Mais nous allons expérimenter ici car nous ne connaissons pas réellement la réponse ici, quelques fonctionnalités devraient être
‫importantes.
‫Je ne suis pas sûr à l'avance, savez-vous laquelle de ces fonctionnalités sera la plus importante ?
‫Je ne.
‫Le problème avec l'apprentissage automatique, c'est qu'à l'avance, vous savez peut-être ce qui a de la valeur et ce qui
‫ne l'est pas.
‫La meilleure chose à faire est d'expérimenter, d'expérimenter, d'expérimenter.
‫Alors maintenant, essayons quelque chose.
‫Sautons dans la régression.
‫Disons simplement que toutes les fonctionnalités sont aussi importantes les unes que les autres.
‫Alors la régression, qu'est-ce que nous pouvons lire ?
‫Il s'agit d'une formule mathématique sophistiquée, mais revoyons-la dans le code Python.
‫Je dis fantaisie, mais cela n'enlève rien à l'importance de cela.
‫Le code Python est basé sur cela.
‫Si vous voulez vous lancer là-dedans, vous le pouvez.
‫Mais nous allons nous concentrer sur l'écriture du code.
‫Nous avons donc besoin d'un modèle scalaire d'importation, d'un modèle linéaire, d'une arête de points.
‫Et puis nous posons quelques données ici.
‫Voyons-le en action haut.
‫Nous avons donc entendu le modèle linéaire Import Ridge d'Helen Daunt, encore une fois, tout ce que nous avons fait, c'est que nous avons parcouru ce petit aide-mémoire
‫et nous sommes partis, d'accord, et nous avons environ 50 échantillons qui ne prédisaient pas la catégorie.
‫Nous prédisons en quantité.
‫Nous avons moins de 100 000 échantillons et nous ne sommes pas sûrs ici.
‫Nous allons donc essayer tout ce que nous avons là-bas.
‫L'avantage de l'apprentissage automatique est que vous pouvez les essayer, puis les comparer
‫plus tard pour voir lequel fonctionne le mieux, puis utiliser cet algorithme comme meilleur algorithme.
‫Alors maintenant que nous avons le modèle de crête, instancions-le.
‫Nous l'appellerons modèle égal à crête.
‫Rappelez-vous comment j'ai dit que si j'appelais quelque chose un modèle, le prêt psychique s'y réfère souvent comme une estimation.
‫Ce sont juste des sémantiques différentes.
‫Nous allons l'adapter aux données de train X et de train Y que nous avons créées ici avec la division de test de train.
‫Et maintenant, nous allons vérifier le score du modèle.
‫Sur le test, définissez un test Model Dot Score X Test Y, voyons comment cela se passe.
‫Oh d'accord.
‫Il s'agit de mettre une sorte de valeur ici.
‫Et que signifie cette valeur pour nous ?
‫Bon, pas grand chose pour le moment, vérifions donc que la chaîne doc du score renvoie le
‫coefficient de détermination.
‫Quel est le coefficient de détermination ?
‫Cherchons sur Google ce coefficient de détermination.
‫Notre carré est égal à un moins RSS pour évaluer certains des carrés, des résidus, des sommes totales de carrés.
‫Hmm.
‫Nous avons Wikipédia.
‫Essayons celui-ci.
‫Investopédia.
‫Quel est le coefficient de détermination ?
‫Le coefficient de détermination est une mesure statistique qui examine comment les différences dans une variable peuvent être
‫expliquées par la différence dans une seconde variable lors de la prédiction du résultat d'un événement donné.
‫En d'autres termes, ce coefficient, communément appelé R-carré ou carré, évalue la force
‫de la relation linéaire entre deux variables et est fortement utilisé par les chercheurs lors de l'analyse
‫des tendances.
‫Hmm.
‫Nous allons maintenant nous plonger davantage dans différentes métriques d'évaluation de la régression.
‫Mais ce que vous devez savoir, c'est que la métrique d'évaluation de régression par défaut concerne les modèles de régression dans la ligne
‫de socket.
‫Est-ce une valeur au carré ?
‫Et donc ce que cela dit ici, c'est qu'il mesure la relation linéaire entre deux variables.
‫Dans notre cas, nous avons un peu plus de deux variables.
‫Mais essentiellement, il s'agit de prendre la relation entre ces variables.
‫Donc, les caractéristiques et la variable cible et cela dit à quel point notre modèle est prédictif, n'est-ce pas, en utilisant notre modèle actuel, à
‫quel point notre modèle est prédictif compte tenu de ces caractéristiques.
‫Dans quelle mesure est-il capable de prédire la variable cible ?
‫Alors on vient de dire beaucoup de choses là-bas.
‫Mais pensez simplement à cette valeur, la valeur la plus basse est zéro, la valeur la plus élevée est un, donc plus c'est mieux.
‫Dans quelle mesure ces caractéristiques de cette valeur cible sont-elles prédictives ?
‫C'est donc le coefficient de détermination.
‫Si vous souhaitez approfondir vos recherches, vous êtes le bienvenu, mais nous examinerons différentes
‫mesures d'évaluation plus tard.
‫Mais pour l'instant, disons que nous avons cette valeur, comment pourrions-nous améliorer cette valeur ?
‫Ce n'est pas grave si vous n'êtes pas sûr.
‫Pensons aux données dont nous disposons.
‫Comment améliorer les modèles d'apprentissage automatique ?
‫Eh bien, une façon serait d'ajouter plus de données.
‫Une autre façon serait de choisir un modèle différent et de l'essayer.
‫Alors rappelez-vous que j'ai dit que beaucoup de ceci est expérimental.
‫Nous venons d'essayer l'une de ces boîtes vertes.
‫Donc, votre défi pour la prochaine vidéo est que j'aimerais que vous plongez dans l'une de ces cases vertes de ce
‫côté.
‫L'ensemble en tricot élastique laser régresse la crête.
‫Nous avons fait Ridge SVR.
‫Essaye le.
‫Voyez si vous pouvez le faire fonctionner sur notre ensemble de données et voyez si vous pouvez l'améliorer par rapport au score R-Squared
‫actuel de notre modèle.
‫Écrivez simplement le même code ici.
‫La seule chose qui va changer est le modèle que vous utilisez, et je vous verrai dans la prochaine vidéo.
‫Nous allons essayer d'améliorer ce score.