‫Ben tornato.
‫Ricordiamo a noi stessi di cosa stiamo parlando.
‫Allora cosa abbiamo fatto finora?
‫Abbiamo fatto zero e end-to-end flusso di lavoro prestito psichico.
‫E ne abbiamo fatto uno per preparare i dati.
‫Ora diamo un'occhiata al numero due, che è scegliere il giusto algoritmo di stima per i nostri problemi.
‫Creerà una nuova intestazione qui per scegliere il giusto algoritmo di stima della barra per il tuo problema.
‫Quindi il prestito psichico è molto vasto, la biblioteca.
‫Quindi abbiamo bisogno di alcuni modi o facciamo un po' di pratica navigandoci.
‫Scriviamo alcune cose da notare è ciò di cui dovresti stare attento.
‫Bene?
‫Il prestito si riferisce a quando dico modelli e algoritmi di apprendimento automatico come stime.
‫Quindi questa è una delle cose che incontrerai nel mondo dell'apprendimento automatico è che ci sono
‫molti nomi diversi per cose diverse.
‫Quindi tieni a mente se dico modello di apprendimento automatico o se dico algoritmo, quindi ricevo chiamate in prestito,
‫queste stime.
‫E poi all'interno di quelle stime ci sono i classificatori, che sono modelli di classificazione, e poi all'interno di
‫quelle stime ci sono anche i regressi, che è un modello di regressione.
‫E se ricordiamo a noi stessi se abbiamo un problema di classificazione, abbiamo la previsione di una categoria.
‫Quindi qualcosa di solito è una cosa o l'altra, o potrebbe essere più categorie.
‫Nel nostro caso, potremmo guardare alle malattie cardiache o no.
‫Quindi una cosa o l'altra?
‫E poi di nuovo, con la classificazione, avrai classificatori, che sono una stima o all'interno di Ketlen.
‫E a volte vedrai CLF.
‫Quindi l'abbreviazione CLF, che è l'abbreviazione di classificatore utilizzato come stima di classificazione fino a sé, è un nome di variabile di classificazione molto comune
‫o un nome di variabile del modello di classificazione.
‫E poi abbiamo anche un problema di regressione concentrandoci sulla regressione e
‫la classificazione in questo modulo che prevede un numero, come il prezzo di vendita di un'auto.
‫Ok, ora trasformiamo questo in un blocco.
‫E se hai mai visto un elenco di diversi nomi di modelli di algoritmi di apprendimento automatico o stime come algoritmi,
‫eccetera, sai che ce ne sono alcuni.
‫Quindi cosa ha fatto Typekit Learn?
‫E se non l'hai fatto, va bene.
‫Li esploreremo.
‫Hanno creato una mappa.
‫Quindi diamo un'occhiata a Skyline Machine Learning Model Map, e mi riferirò a questo abbastanza spesso quando
‫ho iniziato.
‫Ora ho un po' di esperienza.
‫Ora questo sarà molto scoraggiante se è la prima volta che lo vedi.
‫Ma ora che ho un po' di esperienza nell'uso di tutti questi algoritmi,
‫che è quello che avrai quando finiremo questi moduli, posso pensare a OK per il problema di regressione.
‫Devo usare uno di questi algoritmi per un problema di classificazione.
‫Ho bisogno di usare uno di questi algoritmi per il clustering, che è una forma di apprendimento non supervisionato.
‫Io uso queste riduzioni a quattro dimensioni.
‫Esamina quelli, ma ci concentreremo sulla regressione della classificazione.
‫Due dei principali problemi nell'apprendimento automatico.
‫Se vuoi dare un'occhiata a cosa sono.
‫Avevo fatto riferimento alla documentazione del sito Ketlen.
‫Quindi cominciamo da qui.
‫Quindi diciamo che abbiamo qualche tipo di problema di apprendimento automatico.
‫Esamineremo questi passaggi blu e le frecce qui.
‫Non abbiamo più di 50 campioni, sì o no?
‫E se non hai più di 50 campioni, beh, quindi ti sto dicendo di
‫ottenere più dati perché il problema dell'apprendimento automatico è di solito se hai più dati, i tuoi algoritmi funzioneranno meglio.
‫Quindi, se non hai più di 50 campioni, come 50 righe in un foglio di calcolo Excel o 50 diversi esempi di
‫persone con malattie cardiache e senza malattie cardiache, probabilmente ne vorrai di più.
‫Ma prendiamo un set di dati in modo da poterlo seguire.
‫Il primo con cui inizieremo è un set di dati di regressione, quindi potrei semplicemente inserire questo collegamento alla mappa
‫qui.
‫Quindi, se stai lavorando su un problema di apprendimento automatico e stai cercando di utilizzare uno Skylon e non sei sicuro di quale modello
‫dovresti usare, fai riferimento alla mappa di apprendimento automatico di Kaylon che abbiamo ottenuto.
‫OK.
‫E ovviamente, molto confuso all'inizio, ma man mano che acquisiamo esperienza, vedremo come possiamo
‫usarlo.
‫Quindi per prima cosa avremo bisogno di un set di dati.
‫Prendiamo un set di dati di regressione.
‫Ehi, alto due virgola uno.
‫Scelta di un modello di apprendimento automatico per un problema di regressione.
‫Di nuovo, cos'è un problema di regressione?
‫È la previsione di un numero.
‫Usiamo il set di dati sugli alloggi della California.
‫Potresti pensare, Daniel, da dove prendi questi set di dati?
‫Da dove prendi queste idee?
‫Bene, di nuovo, quindi ottengo la documentazione del prestito.
‫S. K. Set di dati sui prestiti.
‫Quindi 20 set di dati.
‫Che cos'è un set di dati giocattolo?
‫Bene, è come un piccolo set di dati su cui puoi esercitarti.
‫Ora, nella versione originale di questo video, usiamo il set di dati di Boston.
‫Tuttavia, è stato deprecato in 1. 0, che è l'ultima versione della linea socket al momento della registrazione di
‫questo video.
‫Quindi tienilo a mente se stai utilizzando una versione precedente di Socket Line, il set di dati di Boston viene
‫deprecato.
‫Ti farò leggere nella documentazione il motivo per cui potrebbe essere.
‫Quindi, nel dire che ci concentreremo sul set di dati sugli alloggi in California, abbiamo alloggi qui?
‫Ospita uno o è qui?
‫Alloggi a Boston?
‫Deprecato.
‫eh?
‫Set di dati di giocattoli.
‫Diamo un'occhiata.
‫In caso di dubbio, cerca su Google e alloggi Skyline California.
‫Ci siamo.
‫I set di dati recuperano gli alloggi della California.
‫Hmm.
‫Mi chiedo perché non fosse nei set di dati dei giocattoli.
‫Forse è nelle utility di caricamento del set di dati della California.
‫Ci siamo.
‫Set di dati del mondo reale, OK, quindi ci sono alcuni set di dati giocattolo e poi ci sono set di dati del mondo reale in cui
‫si usa un set di dati del mondo reale, ahah.
‫Quindi eccoci qui.
‫Questi sono tutti costruiti in questo prestito Typekit.
‫Ora, il tuo set di dati potrebbe non essere necessariamente integrato nel sito, Ketlen.
‫Anche se probabilmente non lo è, ma questi sono set di dati su cui puoi esercitarti in modo che quando si tratta di lavorare
‫sul tuo set di dati, quando vai, Ehi, mi sono esercitato a lavorare su un set di dati.
‫Quindi, in questo caso, vogliamo prevedere l'andata.
‫La variabile target è il valore della casa media per i distretti della California espresso in centinaia di migliaia di dollari,
‫quindi centinaia di migliaia di dollari.
‫Ha degli esempi di codice?
‫Ecco dove collega la funzione, che abbiamo qui.
‫Esempio di codice non ha alcun esempio di codice, ma arte, musica.
‫Ci siamo.
‫Wow, ci collega solo lì.
‫Bene, vediamolo in azione.
‫Ehi, perché non lo facciamo?
‫Invece di saltare la documentazione, scriviamo del codice.
‫Quindi andiamo a prendere il set di dati abitativi di Cali Fornia e andremo da S. K. Impara l'importazione di set di dati Dot.
‫Andare a prendere.
‫California Housing e imposteremo una variabile chiamata Housing Equals Fetch California Housing.
‫C'è una funzione.
‫Tutto ciò che stiamo facendo è chiamare questa funzione qui.
‫Potrei collegarlo lì in modo che ce l'abbiamo.
‫Usiamo il set di dati sugli alloggi della California.
‫E poi se diamo un'occhiata a come sono fatte le abitazioni, cosa ci danno?
‫Potrebbe volerci un po' di tempo perché deve caricare un set di dati da Internet.
‫Quindi, a seconda che io non ci abbia mostrato.
‫OK, ci siamo.
‫Bellissimo.
‫Quindi abbiamo un dizionario.
‫Come facciamo a sapere che abbiamo il codice del dizionario lì?
‫E poi abbiamo i dati del codice chiave e una matrice di tutti i diversi numeri di valori qui.
‫Abbiamo la colonna di destinazione.
‫Abbiamo i nomi degli obiettivi, abbiamo i nomi delle caratteristiche, quindi nel nostro caso vogliamo usare le
‫caratteristiche per prevedere l'obiettivo.
‫Quindi diamo un'occhiata.
‫Trasformiamolo in un frame di dati, quindi è un po' più facile da usare e visualizzare o ospitare.
‫DEF è uguale al frame di dati PD.
‫Ricorda che per i frame di dati, possiamo passare loro un dizionario.
‫Quindi, nel nostro caso, vogliamo usare il nostro dizionario immobiliare e i dati.
‫Quindi ricordiamoci della stringa dock del frame di dati.
‫Vogliamo i dati: qual è la chiave dati del dizionario immobiliare?
‫E se scendiamo, l'indice è qualcos'altro colonne qualcos'altro.
‫Quindi colonne, ci siamo.
‫Questo è quello che vogliamo.
‫E se avessimo appena fatto i dati?
‫Cosa sembra questo?
‫Alloggio due Sì.
‫Ok si.
‫Vedo.
‫Abbiamo da uno a bene, otto colonne iniziano da zero.
‫Abbiamo 20000 campioni.
‫Questo è bellissimo, molto vicino a un set di dati del mondo reale, 20000 campioni.
‫E poi abbiamo sì.
‫Quindi vogliamo tutti noi alcune etichette qui.
‫Quindi queste sono le nostre caratteristiche.
‫Caratteristiche.
‫Facciamolo.
‫Scriviamo questo qui.
‫Colonne uguali.
‫Vogliamo i nomi delle funzioni, quindi che aspetto hanno?
‫Abitazione DF.
‫Onore, abbiamo bisogno di un alloggio.
‫Housing sordo, bello, OK.
‫Questo è quello che stiamo cercando di fare, quindi i nomi target sono resi come valore della casa, quindi abbiamo bisogno che ci serva il valore
‫della casa lì.
‫Quindi aggiungiamo una colonna.
‫Andremo ad alloggiare.
‫Alloggio.
‫DMF e lo chiameremo.
‫Il valore target di nove Med House.
‫Quindi chiamiamo questo Eagles il frame di dati dell'alloggiamento.
‫Quindi questo sarà il nostro obiettivo abitativo.
‫E se torniamo su.
‫Obiettivo, ora questo è ciò che dovrai fare con molti dei tuoi
‫set di dati, di nuovo, questo è già abbastanza formattato per noi, ma dovrai spesso costruirlo in modo tale che sia manipolativo
‫o tu può manipolarlo usando qualcosa come panda o apprendimento psichico o nampai o qualcosa del genere.
‫Quindi ora diamo un'occhiata alla testa.
‫Meraviglioso.
‫Quindi quello che stiamo cercando di fare qui è usare questi valori per prevedere questo valore.
‫Il valore di Med House ora quali sono questi valori?
‫Med Inc House Età, stanze medie, stanze da letto medie, occupazione della popolazione, latitudine, longitudine.
‫Bene, diamo un'occhiata alla funzione.
‫Bene, è una funzione, ma leggiamo di più sull'uso di set di dati guida del mondo reale, set di dati abitativi
‫in California.
‫Ci siamo.
‫Medibank è il reddito medio nel gruppo di blocco e un gruppo di blocco utilizza una riga per gruppo di blocco del censimento.
‫Quindi ogni riga in questo set di dati?
‫Zero uno due tre quattro, eccetera.
‫Fino a 20000 è un block group in California e un block group è l'unità geografica più piccola per la
‫quale l'US Census Census Bureau pubblica dati di esempio.
‫Quindi in genere sono circa seicento o tremila persone.
‫Quindi stiamo cercando di utilizzare una piccola area della California e alcune statistiche o alcuni attributi su quell'area per
‫prevedere il valore medio della casa espresso in migliaia di centinaia di migliaia di dollari.
‫Quindi, in questo caso, questo tasso è zero per qualsiasi gruppo che sia in California.
‫A questa longitudine e latitudine, il valore medio della casa è da quattro virgola cinque a sei
‫volte $ 100.000, che è quattrocentocinquantaduemila dollari seimila qualcosa circa che moltiplica questo per
‫mille.
‫Questo è il valore della casa.
‫Ora cosa?
‫Potrei rifarlo solo per mantenere il nostro cervello sano e cambiarlo in target.
‫Dobbiamo solo ricordare, Oh, e come ci sbarazziamo di una colonna che ospita d se vogliamo far cadere la
‫casa Val?
‫Abbiamo in atto qui in atto e attraverso Trump?
‫Ops.
‫No, non è così.
‫L'alloggio def è uguale all'alloggio.
‫Sicuramente non cadere.
‫Abbiamo bisogno di accesso uguale a uno.
‫Abitazione def.
‫OK.
‫Ci siamo.
‫Ora, come possiamo costruire un algoritmo per utilizzare queste funzionalità per prevedere questo valore target?
‫Bene, per prima cosa, cosa dobbiamo fare?
‫Bene, devo prima dividere i nostri dati, non per dividere i nostri dati in caratteristiche e obiettivi.
‫Quindi X e Y, quindi facciamolo.
‫Ma prima, metterò qui solo una piccola dichiarazione.
‫Algoritmo di importazione.
‫E ora vogliamo impostare una scena casuale in modo da poter creare i dati di allenamento e test e il seme
‫casuale pagato sarà quarantadue.
‫E poi creeremo i dati.
‫X ospiterà Def Dot Drop, noi faremo drop.
‫Il valore target sull'asse è uguale a uno.
‫Stiamo per impostare perché.
‫Quindi le etichette saranno il valore target, che è.
‫Mettiamolo qui e di cosa si tratta.
‫Questo è il prezzo medio della casa in centinaia di migliaia.
‫E poi divideremo i dati, divisi in set di prova e test.
‫Quindi vogliamo x train x test y train y test uguale a want train test split.
‫Abbiamo visto questa funzione prima che x y la dimensione del test sia uguale a zero virgola due.
‫Questo dividerà i nostri dati in modo casuale in set di allenamento e test.
‫E ora vogliamo creare un'istanza e adattare il modello e vogliamo adattare il modello al set di addestramento in modo da poterlo valutare
‫in seguito sul set di test.
‫Ora non abbiamo un modello pronto, tuttavia, dove potremmo andare se volessimo verificare dove possiamo usare
‫una stima dell'algoritmo di apprendimento del socket quando andremmo alla linea del socket?
‫Mappa di apprendimento automatico?
‫Bellissimo.
‫Quindi inizieremo da qui e abbiamo più di 50 campioni.
‫Sì, prevedo la categoria.
‫Classificherò qualcosa.
‫No, prevedo una quantità.
‫Sì.
‫Abbiamo meno di 100000 campioni?
‫Sì, alcune caratteristiche dovrebbero essere importanti.
‫Non sono davvero sicuro di cosa sia questo.
‫Quindi poche caratteristiche dovrebbero essere importanti.
‫Quindi quante funzionalità abbiamo?
‫Abbiamo circa otto o giù di lì.
‫Come facciamo a sapere in anticipo quali saranno importanti o non importanti?
‫Ora è qui che dovremo fare delle sperimentazioni.
‫Ora tutte queste scatole verdi qui.
‫Quindi non posso imparare i modelli di apprendimento automatico.
‫Quindi, se clicco su Lazo, se clicco su Elastic Ridge Regression Ensemble regredisce, tutti questi sono diversi
‫tipi di modelli.
‫Quindi ne chiuderò alcuni.
‫Puoi leggere su quelli se vuoi.
‫Ma sperimenteremo qui perché in realtà non conosciamo la risposta qui, alcune funzionalità dovrebbero essere
‫importanti.
‫Non sono sicuro in anticipo, sai quale di queste funzionalità sarà la più importante?
‫Io non.
‫Quindi questa è la cosa dell'apprendimento automatico è che prima del tempo, potresti effettivamente sapere cosa è prezioso e cosa
‫non lo è.
‫La cosa migliore da fare è cosa sperimentare, sperimentare, sperimentare.
‫Quindi ora proviamo qualcosa.
‫Facciamo un salto nella regressione.
‫Diciamo solo che tutte le funzionalità sono importanti l'una dell'altra.
‫Quindi regressione, cos'è questo su cui possiamo leggere?
‫Si tratta di una formula matematica di fantasia, ma vediamola di nuovo nel codice Python.
‫Dico fantasia, ma questo non toglie quanto sia importante.
‫Il codice Python è basato su questo.
‫Se vuoi tuffarti in questo, puoi farlo.
‫Ma ci concentreremo sulla scrittura del codice.
‫Quindi abbiamo bisogno da scalare di un modello lineare di importazione, modello lineare, cresta di punti.
‫E poi poniamo alcuni dati qui.
‫Vediamolo in azione in alto.
‫Quindi abbiamo avuto modo di ascoltare la domanda sul modello lineare Import Ridge di Helen Daunt, ancora una volta, tutto ciò che abbiamo fatto è stato esaminare questo
‫piccolo cheat sheet e siamo andati, OK, e abbiamo circa 50 campioni che non prevedevano la categoria.
‫Stiamo prevedendo in quantità.
‫Abbiamo meno di 100000 campioni e non siamo sicuri qui.
‫Quindi proveremo tutto quello che abbiamo lì.
‫La cosa bella dell'apprendimento automatico è che potresti provarli e poi confrontarli in
‫seguito per vedere quale funziona meglio e quindi utilizzare quell'algoritmo come il tuo miglior algoritmo.
‫Quindi ora che abbiamo il modello della cresta, istanziamolo.
‫Lo chiameremo modello uguale cresta.
‫Ricorda come ho detto che se chiamo qualcosa un modello, il prestito psichico spesso si riferisce ad esso come una stima.
‫Sono solo semantiche diverse.
‫Lo adatteremo ai dati del treno X e del treno Y che abbiamo creato qui con la divisione del test del treno.
‫E ora andiamo a controllare il punteggio del modello.
‫Nel test, imposta alcuni test Model Dot Score X Test Y, vediamo come va.
‫Oh va bene.
‫Sta mettendo fuori una sorta di valore qui.
‫E cosa significa per noi questo valore?
‫Beh, non molto al momento, quindi controlliamo la doc string del punteggio per restituire il coefficiente
‫di determinazione.
‫Qual è il coefficiente di determinazione?
‫Cerchiamo su Google quel coefficiente di determinazione.
‫Il nostro quadrato è uguale a uno meno RSS over per valutare alcuni dei quadrati, i residui, le somme totali dei quadrati.
‫Hmm.
‫Abbiamo Wikipedia.
‫Proviamo questo.
‫Investopedia.
‫Qual è il coefficiente di determinazione?
‫Il coefficiente di determinazione è una misurazione statistica che esamina come le differenze in una variabile possono
‫essere spiegate dalla differenza in una seconda variabile quando si prevede l'esito di un determinato evento.
‫In altre parole, questo coefficiente, comunemente noto come R-Squared o Square, valuta quanto
‫sia forte la relazione lineare tra due variabili ed è fortemente utilizzato dai ricercatori quando conducono l'analisi
‫delle tendenze.
‫Hmm.
‫Ora ci addentreremo di più nelle diverse metriche di valutazione della regressione.
‫Ma quello che dovresti sapere è che la metrica di valutazione della regressione predefinita è per i modelli di regressione nella
‫linea socket.
‫È questo valore al quadrato?
‫E quindi quello che sta dicendo qui è che misura la relazione lineare tra due variabili.
‫Nel nostro caso, abbiamo poco più di due variabili.
‫Ma essenzialmente, sta prendendo la relazione tra queste variabili.
‫Quindi le caratteristiche e la variabile target e sta dicendo quanto sia predittivo, giusto, usando il nostro modello attuale, quanto
‫sia predittivo il nostro modello date queste caratteristiche.
‫Quanto è in grado di prevedere la variabile target?
‫Quindi abbiamo appena detto molto lì.
‫Ma pensa a questo valore, il valore più basso è zero, il valore più alto è uno, quindi più alto è meglio.
‫Quanto sono predittive queste caratteristiche di questo valore target?
‫Quindi questo è il coefficiente di determinazione.
‫Se desideri approfondire questo aspetto, sei il benvenuto, ma in seguito esamineremo diverse
‫metriche di valutazione.
‫Ma per ora, diciamo che abbiamo questo valore, come possiamo migliorarlo?
‫Va bene se non sei sicuro.
‫Pensiamo a quali dati abbiamo.
‫Come miglioriamo i modelli di machine learning?
‫Bene, un modo sarebbe aggiungere più dati.
‫Un altro modo sarebbe scegliere un modello diverso e provarlo.
‫Quindi ricorda che ho detto che molto di questo è sperimentale.
‫Abbiamo appena provato una di queste scatole verdi.
‫Quindi la tua sfida per il prossimo video è che mi piacerebbe che tu ti tuffassi in una di queste scatole verdi su
‫questo lato.
‫L'insieme di maglia elastica laser regredisce la cresta.
‫Abbiamo fatto cresta SVR.
‫Provalo.
‫Vedi se riesci a farlo funzionare sul nostro set di dati e vedi se riesci a farlo migliorare rispetto all'attuale punteggio R-Squared
‫del nostro modello.
‫Basta scrivere lo stesso codice qui.
‫L'unica cosa che cambierà è il modello che usi, e ci vediamo nel prossimo video.
‫Cercheremo di migliorare questo punteggio.