‫Selamat datang kembali.
‫Mari kita ingatkan diri kita tentang apa yang kita liput.
‫Jadi apa yang telah kita lakukan sejauh ini?
‫Kami telah melakukan nol dan ujung ke ujung alur kerja pinjaman psikis.
‫Dan kami telah selesai menyiapkan data.
‫Sekarang mari kita lihat nomor dua, yaitu memilih algoritma estimasi yang tepat untuk masalah kita.
‫Ini akan membuat judul baru di sini untuk memilih algoritme perkiraan garis miring yang tepat untuk masalah Anda.
‫Jadi pinjaman psikis sangat luas, perpustakaan.
‫Jadi kita perlu beberapa cara atau mari kita sedikit berlatih menavigasinya.
‫Yuk tuliskan beberapa hal yang perlu diperhatikan yang harus kamu waspadai.
‫Oke?
‫Pinjaman mengacu ketika saya mengatakan model pembelajaran mesin dan algoritma sebagai perkiraan.
‫Jadi ini adalah salah satu hal yang akan Anda temui di dunia pembelajaran mesin adalah bahwa ada banyak
‫nama yang berbeda untuk hal yang berbeda.
‫Jadi ingatlah jika saya mengatakan model pembelajaran mesin atau jika saya mengatakan algoritme, jadi saya mendapatkan panggilan pinjaman,
‫perkiraan ini.
‫Dan kemudian dalam perkiraan tersebut, Anda memiliki pengklasifikasi, yang merupakan model klasifikasi, dan kemudian di
‫dalam perkiraan tersebut juga terdapat regresi, yang merupakan model regresi.
‫Dan jika kita mengingatkan diri kita sendiri jika kita memiliki masalah klasifikasi, kita telah memprediksi sebuah kategori.
‫Jadi sesuatu biasanya satu hal atau yang lain, atau bisa juga beberapa kategori.
‫Dalam kasus kami, kami mungkin melihat penyakit jantung atau tidak.
‫Jadi satu hal atau yang lain?
‫Dan sekali lagi, dengan klasifikasi, Anda akan memiliki pengklasifikasi, yang merupakan perkiraan atau di dalam Ketlen.
‫Dan terkadang Anda akan melihat CLF.
‫Jadi singkatan CLF, yang merupakan kependekan dari classifier yang digunakan sebagai estimasi klasifikasi hingga self, adalah nama variabel klasifikasi atau
‫nama variabel model klasifikasi yang sangat umum.
‫Dan kemudian kami juga memiliki masalah regresi dengan berfokus pada
‫regresi dan klasifikasi dalam modul ini yang memprediksi angka, seperti harga jual mobil.
‫Oke, sekarang mari kita ubah ini menjadi penguncian.
‫Dan jika Anda pernah melihat daftar nama model algoritma pembelajaran mesin yang berbeda atau perkiraan sebagai algoritma, dan lain-lain, Anda
‫tahu bahwa ada beberapa dari mereka.
‫Jadi apa yang telah dilakukan oleh Typekit?
‫Dan jika Anda belum, tidak apa-apa.
‫Kita akan menjelajahi mereka.
‫Mereka telah membuat peta.
‫Jadi mari kita lihat Peta Model Pembelajaran Mesin Skyline, dan saya akan sering merujuknya saat pertama
‫kali memulai.
‫Sekarang saya punya beberapa pengalaman.
‫Sekarang ini akan menjadi sangat menakutkan jika ini adalah pertama kalinya Anda melihatnya.
‫Tetapi sekarang setelah saya memiliki sedikit pengalaman menggunakan semua algoritme ini, yang
‫akan Anda miliki saat kita menyelesaikan modul ini, saya dapat memikirkan tentang OK untuk masalah regresi.
‫Saya perlu menggunakan salah satu dari algoritma ini untuk masalah klasifikasi.
‫Saya perlu menggunakan salah satu algoritma ini untuk pengelompokan, yang merupakan bentuk pembelajaran tanpa pengawasan.
‫Saya menggunakan pengurangan empat dimensi ini.
‫Lihat ke dalamnya, tapi kita akan fokus pada regresi klasifikasi.
‫Dua dari masalah utama dalam pembelajaran mesin.
‫Jika Anda ingin melihat apa ini.
‫Saya telah merujuk ke situs dokumentasi Ketlen.
‫Jadi mari kita mulai di sini.
‫Jadi katakanlah kita memiliki semacam masalah pembelajaran mesin.
‫Kita akan melalui langkah-langkah biru dan panah di sini.
‫Bukankah kita memiliki lebih dari 50 sampel, ya atau tidak?
‫Dan jika Anda tidak memiliki lebih dari 50 sampel, jadi saya meminta Anda untuk mendapatkan lebih
‫banyak data karena apa yang dimaksud dengan pembelajaran mesin biasanya jika Anda memiliki lebih banyak data, algoritme Anda akan bekerja lebih baik.
‫Jadi, jika Anda tidak memiliki lebih dari 50 sampel, seperti 50 baris dalam spreadsheet Excel atau 50 contoh berbeda dari
‫orang dengan penyakit jantung dan tanpa penyakit jantung, Anda mungkin menginginkan lebih.
‫Tapi mari kita dapatkan dataset sehingga kita bisa mengikuti ini.
‫Yang pertama akan kita mulai adalah kumpulan data regresi, jadi saya mungkin akan meletakkan tautan peta ini di
‫sini.
‫Jadi, jika Anda sedang mengerjakan masalah pembelajaran mesin dan ingin menggunakan Skylon dan tidak yakin model apa yang harus
‫Anda gunakan, lihat peta pembelajaran mesin Kaylon yang kami dapatkan.
‫OKE.
‫Dan tentu saja, sangat membingungkan untuk memulai, tetapi saat kita mendapatkan beberapa pengalaman, kita akan melihat bagaimana kita dapat
‫menggunakannya.
‫Jadi hal pertama yang pertama adalah kita membutuhkan dataset.
‫Mari kita dapatkan kumpulan data regresi.
‫Hei, tinggi dua koma satu.
‫Memilih model pembelajaran mesin untuk masalah regresi.
‫Sekali lagi, apa itu masalah regresi?
‫Ini memprediksi angka.
‫Mari kita gunakan kumpulan data perumahan California.
‫Anda mungkin berpikir, Daniel, dari mana Anda mendapatkan kumpulan data ini?
‫Dari mana Anda mendapatkan ide-ide ini?
‫Nah, sekali lagi, jadi saya mendapatkan dokumentasi pinjaman.
‫S. K Kumpulan data pinjaman.
‫Jadi 20 dataset.
‫Apa itu kumpulan data mainan?
‫Yah, ini seperti kumpulan data kecil yang bisa Anda praktikkan.
‫Sekarang, dalam versi asli video ini, kami menggunakan dataset Boston.
‫Namun, itu sudah ditinggalkan di 1. 0, yang merupakan versi terbaru dari socket line saat merekam
‫video ini.
‫Jadi, ingatlah itu jika Anda menggunakan versi Socket Line yang lebih lama, kumpulan data Boston tidak digunakan
‫lagi.
‫Saya akan membiarkan Anda membaca dokumentasi mengapa hal itu bisa terjadi.
‫Jadi dengan mengatakan bahwa kita akan fokus pada kumpulan data perumahan California, apakah kita memiliki perumahan di sini?
‫Perumahan satu atau di sini?
‫Perumahan Boston?
‫Tidak digunakan lagi.
‫Hah?
‫Dataset mainan.
‫Mari kita lihat.
‫Jika ragu, Google it out dan Skyline California housing.
‫Di sana kita pergi.
‫Set data mengambil perumahan California.
‫Hmm.
‫Saya bertanya-tanya mengapa itu tidak ada dalam kumpulan data mainan.
‫Mungkin ada di utilitas pemuatan dataset California.
‫Di sana kita pergi.
‫Kumpulan data dunia nyata, OK, jadi ada beberapa kumpulan data mainan dan kemudian ada kumpulan data dunia nyata
‫yang menggunakan kumpulan data dunia nyata, haha.
‫Jadi di sini kita pergi.
‫Ini semua dibangun dalam pinjaman Typekit ini.
‫Sekarang, kumpulan data Anda mungkin tidak harus dibangun ke dalam situs, Ketlen.
‫Meskipun mungkin tidak, tetapi ini adalah kumpulan data yang dapat Anda praktikkan sehingga ketika bekerja pada kumpulan
‫data Anda sendiri, ketika Anda pergi, Hei, saya telah berlatih mengerjakan kumpulan data.
‫Jadi dalam hal ini, kami ingin memprediksi di sini kita pergi.
‫Variabel target adalah nilai rumah menengah untuk distrik California yang dinyatakan dalam ratusan ribu dolar,
‫jadi ratusan ribu dolar.
‫Apakah ada contoh kodenya?
‫Di sinilah link fungsi, yang kita punya di sini.
‫Contoh kode tidak memiliki contoh kode apa pun, tetapi seni, musik.
‫Di sana kita pergi.
‫Wow, cukup hubungkan kami kembali ke sana.
‫Nah, mari kita lihat aksinya.
‫Hei, kenapa kita tidak?
‫Alih-alih melompat-lompat dokumentasi, mari kita menulis beberapa kode.
‫Jadi mari kita dapatkan dataset perumahan Cali Fornia dan kita akan pergi dari S. K Pelajari impor kumpulan data Dot.
‫Mengambil.
‫Perumahan California, dan kami akan menyiapkan variabel yang disebut Perumahan Setara Ambil Perumahan California.
‫Ada fungsi.
‫Yang kita lakukan hanyalah memanggil fungsi ini di sini.
‫Saya mungkin menghubungkan ini di sana sehingga kita mendapatkannya.
‫Mari kita gunakan kumpulan data perumahan California.
‫Dan kemudian jika kita melihat seperti apa perumahan itu, apa yang diberikannya kepada kita?
‫Mungkin butuh sedikit waktu karena harus memuat kumpulan data dari internet.
‫Jadi tergantung pada saya tidak menunjukkan kepada kita.
‫Oke, kita mulai.
‫Cantik.
‫Jadi kita punya kamus.
‫Bagaimana kita tahu bahwa kita memiliki kode kamus di sana?
‫Dan kemudian kami memiliki data kode kunci dan larik dari semua jumlah nilai yang berbeda di sini.
‫Kami punya kolom target.
‫Kami memiliki nama target, kami memiliki nama fitur, jadi dalam kasus kami, kami ingin menggunakan
‫fitur untuk memprediksi target.
‫Jadi mari kita lihat.
‫Mari kita ubah ini menjadi bingkai data, jadi sedikit lebih mudah untuk digunakan dan divisualisasikan atau ditempatkan.
‫DEF sama dengan bingkai data PD.
‫Ingat untuk frame data, kita bisa memberikan mereka kamus.
‫Jadi dalam kasus kami, kami ingin menggunakan kamus perumahan dan datanya.
‫Jadi mari kita ingatkan diri kita sendiri tentang string dock dari bingkai data.
‫Kami ingin data apa kunci data dari kamus perumahan?
‫Dan jika kita turun, indeks adalah sesuatu yang lain kolom sesuatu yang lain.
‫Jadi kolom, ini dia.
‫Itu yang kami inginkan.
‫Jadi bagaimana jika kita hanya melakukan data?
‫Ini kelihatannya seperti apa?
‫Perumahan dua Ya.
‫Baiklah.
‫Jadi begitu.
‫Kami punya satu dengan baik, delapan kolom dimulai dari nol.
‫Kami punya 20000 sampel.
‫Ini indah, sangat dekat dengan kumpulan data dunia nyata, 20.000 sampel.
‫Dan kemudian kita punya ya.
‫Jadi kami ingin kami semua memiliki beberapa label di sini.
‫Jadi ini adalah fitur kami.
‫Fitur.
‫Mari kita lakukan itu.
‫Mari kita menulis ini di sini.
‫Kolom sama dengan.
‫Kami ingin nama fitur, jadi seperti apa tampilannya?
‫Perumahan DF.
‫Yang Mulia, kami membutuhkan tempat tinggal.
‫Perumahan tuli, cantik, OK.
‫Itu yang kami coba lakukan, jadi nama target dibuat nilai rumah, jadi mari kita perlu nilai rumah
‫di sana.
‫Jadi mari kita tambahkan kolom.
‫Kami akan pergi ke perumahan.
‫Perumahan.
‫DMF dan kami akan menyebutnya.
‫Target sembilan nilai Med House.
‫Jadi, sebut saja Eagles ini sebagai kerangka data perumahan.
‫Jadi ini akan menjadi perumahan target kami.
‫Dan jika kita kembali.
‫Target, sekarang inilah yang harus Anda lakukan dengan banyak kumpulan data
‫Anda sendiri, sekali lagi, yang ini sudah cukup diformat untuk kami, tetapi Anda sering harus menyusunnya sedemikian rupa sehingga
‫manipulatif atau Anda dapat memanipulasinya menggunakan sesuatu seperti panda atau cenayang atau nampai atau semacamnya.
‫Jadi sekarang mari kita lihat kepala.
‫Luar biasa.
‫Jadi apa yang kami coba lakukan di sini adalah menggunakan nilai-nilai ini untuk memprediksi nilai ini.
‫Nilai Rumah Med sekarang apa nilai-nilai ini?
‫Med Inc Usia rumah, kamar rata-rata, kamar tidur rata-rata, pendudukan penduduk, garis lintang, garis bujur.
‫Nah, mari kita lihat fungsinya.
‫Yah, itu adalah fungsi, tetapi kami membaca lebih lanjut tentang penggunaan panduan kumpulan data dunia nyata, kumpulan data
‫perumahan California.
‫Di sana kita pergi.
‫Medibank adalah median pendapatan pada kelompok blok, dan kelompok blok menggunakan satu baris per kelompok blok sensus.
‫Jadi setiap baris dalam kumpulan data ini?
‫Nol satu dua tiga empat, dan seterusnya.
‫Hingga 20000 adalah grup blok di California, dan grup blok adalah unit geografis terkecil di mana
‫Biro Sensus AS menerbitkan data sampel.
‫Jadi biasanya sekitar enam ratus hingga tiga ribu orang.
‫Jadi kami mencoba menggunakan area kecil California dan beberapa statistik atau beberapa atribut tentang area
‫tersebut untuk memprediksi nilai median rumah yang dinyatakan dalam ribuan ratusan ribu dolar.
‫Jadi dalam hal ini, tarif ini nol untuk grup apa pun yang ada di California.
‫Pada garis bujur dan garis lintang ini, nilai median rumah adalah empat koma lima sampai enam kali $100000,
‫yaitu empat ratus lima puluh dua ribu dolar enam ribu sesuatu sekitar itu hanya dikalikan dengan
‫seribu.
‫Itu nilai rumahnya.
‫Sekarang apa?
‫Saya mungkin mengulang ini hanya untuk menjaga otak kita tetap waras adalah mengubah ini menjadi target.
‫Kita hanya perlu ingat, Oh, dan bagaimana kita menyingkirkan rumah kolom d jika kita ingin menjatuhkan rumah
‫buatan Val?
‫Apakah kita memiliki tempat di sini dan melalui Trump?
‫Ups.
‫Tidak.
‫Perumahan def sama dengan perumahan.
‫Def tidak drop.
‫Kami membutuhkan akses sama dengan satu.
‫Perumahan def.
‫OKE.
‫Di sana kita pergi.
‫Sekarang, bagaimana kita membangun algoritme untuk menggunakan fitur ini untuk memprediksi nilai target ini?
‫Nah, hal pertama yang pertama, apa yang harus kita lakukan?
‫Yah, saya harus membagi data kami terlebih dahulu, bukan untuk membagi data kami menjadi fitur dan target.
‫Jadi X dan Y, jadi mari kita lakukan itu.
‫Tapi pertama-tama, saya hanya akan memberikan sedikit pernyataan di sini.
‫Impor algoritma.
‫Dan sekarang kami ingin mengatur adegan acak sehingga kami dapat membuat data pelatihan dan pengujian dan benih acak berbayar akan
‫menjadi empat puluh dua.
‫Dan kemudian kita akan membuat datanya.
‫X akan menjadi perumahan Def Dot Drop, kami akan menjatuhkan.
‫Nilai target pada sumbu sama dengan satu.
‫Kami akan mengatur alasannya.
‫Jadi labelnya akan menjadi nilai targetnya.
‫Mari kita taruh di sini dan apa adanya.
‫Ini adalah harga rumah rata-rata dalam ratusan ribu.
‫Dan kemudian kita akan membagi data, membagi menjadi set percobaan dan pengujian.
‫Jadi kita ingin x train x test y train y test sama dengan menginginkan train test split.
‫Kami telah melihat fungsi ini sebelum ukuran pengujian xy sama dengan nol koma dua.
‫Ini akan membagi data kami secara acak menjadi set pelatihan dan pengujian.
‫Dan sekarang kami ingin membuat instance dan menyesuaikan model, dan kami ingin menyesuaikan model pada set pelatihan sehingga kami dapat
‫mengevaluasinya nanti pada set pengujian.
‫Sekarang kita tidak memiliki model yang siap, namun, ke mana kita bisa pergi jika kita ingin memeriksa di
‫mana kita dapat menggunakan perkiraan algoritma pembelajaran soket kapan kita akan pergi ke jalur soket?
‫Peta pembelajaran mesin?
‫Cantik.
‫Jadi kita akan mulai di sini dan kita memiliki lebih dari 50 sampel.
‫Ya, saya akan memprediksi kategori.
‫Saya akan mengklasifikasikan sesuatu.
‫Tidak, saya akan memprediksi kuantitas.
‫Ya.
‫Apakah kita memiliki di bawah 100000 sampel?
‫Ya, beberapa fitur harus penting.
‫Saya tidak benar-benar yakin apa yang satu ini.
‫Jadi beberapa fitur harus penting.
‫Jadi berapa banyak fitur yang kita miliki?
‫Kami memiliki sekitar delapan atau lebih.
‫Bagaimana kita tahu mana yang akan menjadi penting atau tidak penting sebelumnya?
‫Sekarang di sinilah kita harus bereksperimen.
‫Sekarang semua kotak hijau ini ada di sini.
‫Jadi saya tidak bisa mempelajari model pembelajaran mesin.
‫Jadi kalau saya klik Lasso, kalau saya klik Elastic Ridge Regression Ensemble regresses, ini semua jenis
‫modelnya berbeda.
‫Jadi saya akan menutup beberapa dari mereka.
‫Anda dapat membaca tentang itu jika Anda mau.
‫Tapi kita akan bereksperimen di sini karena kita tidak benar-benar tahu jawabannya di sini, beberapa fitur harusnya
‫penting.
‫Saya tidak yakin sebelumnya, apakah Anda tahu fitur mana yang paling penting?
‫Bukan saya.
‫Jadi itulah hal tentang pembelajaran mesin adalah bahwa sebelumnya, Anda mungkin benar-benar tahu apa yang berharga dan apa
‫yang tidak berharga.
‫Hal terbaik untuk dilakukan adalah eksperimen apa, eksperimen, eksperimen.
‫Jadi sekarang mari kita coba sesuatu.
‫Mari kita melompat ke regresi.
‫Anggap saja mengetahui semua fitur sama pentingnya satu sama lain.
‫Jadi regresi, apa ini yang bisa kita baca?
‫Apa itu rumus matematika yang bagus, tapi mari kita lihat lagi dalam kode Python.
‫Saya katakan mewah, tapi itu tidak menghilangkan betapa pentingnya hal ini.
‫Kode Python didasarkan dari itu.
‫Jika Anda ingin terjun ke dalamnya, Anda bisa.
‫Tapi kita akan fokus pada penulisan kodenya.
‫Jadi kita perlu dari skalar sebuah model linier impor, model linier, dot ridge.
‫Dan kemudian kami menempatkan beberapa data di sini.
‫Mari kita lihat dalam aksi tinggi.
‫Jadi kami mendengar dari pertanyaan model linear Helen Daunt Import Ridge, sekali lagi, semua yang telah kami lakukan adalah kami telah melalui lembar contekan
‫kecil ini dan pergi, OK, dan kami punya sekitar 50 sampel yang tidak memprediksi kategori.
‫Kami memprediksi secara kuantitas.
‫Kami memiliki kurang dari 100.000 sampel dan kami tidak yakin di sini.
‫Jadi kami hanya akan mencoba apa pun yang kami punya di sana.
‫Hal yang indah tentang pembelajaran mesin adalah Anda dapat mencoba ini dan kemudian membandingkannya
‫nanti untuk melihat mana yang berkinerja terbaik dan kemudian menggunakan algoritme itu sebagai algoritme terbaik Anda.
‫Jadi sekarang setelah kita mendapatkan model ridge, mari kita buat instance-nya.
‫Kami akan menyebutnya model sama dengan punggungan.
‫Ingat bagaimana saya mengatakan jika saya menyebut sesuatu model, pinjaman psikis sering menyebutnya sebagai perkiraan.
‫Mereka hanya semantik yang berbeda.
‫Kami akan menyesuaikannya dengan data kereta X dan kereta Y yang kami buat di sini dengan uji kereta api split.
‫Dan sekarang kita akan memeriksa skor model.
‫Pada tes, atur beberapa Model Dot Score X Test Y tes, mari kita lihat bagaimana kelanjutannya.
‫Oh oke.
‫Ini mengeluarkan semacam nilai di sini.
‫Dan apa arti nilai ini bagi kita?
‫Yah, tidak banyak saat ini, jadi mari kita periksa doc string skor kembali
‫koefisien determinasi.
‫Berapakah koefisien determinasinya?
‫Mari kita Google koefisien determinasi itu.
‫Kuadrat kami sama dengan satu dikurangi RSS untuk menilai beberapa kotak, residu, jumlah total kotak.
‫Hmm.
‫Kami punya Wikipedia.
‫Mari kita coba yang ini.
‫Investopedia.
‫Berapakah koefisien determinasinya?
‫Koefisien determinasi adalah pengukuran statistik yang menguji bagaimana perbedaan dalam satu variabel dapat dijelaskan
‫oleh perbedaan dalam variabel kedua ketika memprediksi hasil dari suatu peristiwa tertentu.
‫Dengan kata lain, koefisien ini yang biasa dikenal dengan R-Squared atau Square,
‫menilai seberapa kuat hubungan linier antara dua variabel dan sangat diandalkan oleh peneliti ketika melakukan
‫analisis tren.
‫Hmm.
‫Sekarang kita akan lebih mendalami metrik evaluasi regresi yang berbeda.
‫Tetapi yang harus Anda ketahui adalah bahwa metrik evaluasi regresi default adalah untuk model regresi dalam garis
‫soket.
‫Apakah ini nilai kuadrat?
‫Jadi apa yang dikatakan di sini adalah mengukur hubungan linier antara dua variabel.
‫Dalam kasus kami, kami memiliki lebih dari dua variabel.
‫Tapi intinya, itu mengambil hubungan antara variabel-variabel tersebut.
‫Jadi fitur dan variabel target dan mengatakan betapa prediktif, benar, menggunakan model kami saat ini, seberapa
‫prediksi keluar model kami diberikan fitur ini.
‫Seberapa mampu untuk memprediksi variabel target?
‫Jadi kami hanya mengatakan banyak di sana.
‫Tapi pikirkan saja nilai ini, nilai terendah adalah nol, nilai tertinggi adalah satu, jadi lebih tinggi lebih baik.
‫Seberapa prediktif fitur nilai target ini?
‫Jadi itulah koefisien determinasi.
‫Jika Anda ingin menelitinya lebih jauh, Anda dipersilakan, tetapi nanti kita akan melihat metrik
‫evaluasi yang berbeda.
‫Tetapi untuk saat ini, katakanlah kami memiliki nilai ini, bagaimana kami dapat meningkatkan nilai itu?
‫Tidak apa-apa jika Anda tidak yakin.
‫Mari kita pikirkan tentang data apa yang kita miliki.
‫Bagaimana kami meningkatkan model pembelajaran mesin?
‫Nah, salah satu caranya adalah dengan menambahkan lebih banyak data.
‫Cara lain adalah dengan memilih model yang berbeda dan mencobanya.
‫Jadi ingat saya mengatakan banyak dari ini adalah eksperimental.
‫Kami baru saja mencoba salah satu kotak hijau ini.
‫Jadi tantangan Anda untuk video berikutnya adalah saya ingin Anda menyelami salah satu kotak hijau di sisi
‫ini.
‫Ansambel rajut elastis laser meregresi punggungan.
‫Kami telah melakukan SVR punggungan.
‫Cobalah.
‫Lihat apakah Anda bisa membuatnya bekerja pada dataset kami dan lihat apakah Anda bisa membuatnya meningkatkan skor R-Squared model
‫kami saat ini.
‫Cukup tulis kode yang sama di sini.
‫Satu-satunya hal yang akan berubah adalah model yang Anda gunakan, dan sampai jumpa di video berikutnya.
‫Kami akan mencoba dan meningkatkan skor ini.