‫Bem vindo de volta.
‫Vamos nos lembrar do que estamos cobrindo.
‫Então, o que fizemos até agora?
‫Fizemos zero e ponta a ponta do fluxo de trabalho do empréstimo psíquico.
‫E fizemos um para preparar os dados.
‫Agora vamos dar uma olhada no número dois, que é escolher o algoritmo de saída de estimativa correto para nossos problemas.
‫Isso vai criar um novo título aqui para escolher o algoritmo de corte de estimativa correto para o seu problema.
‫Portanto, o empréstimo psíquico é muito vasto, a biblioteca.
‫Portanto, precisamos de algumas maneiras ou vamos praticar um pouco de sua navegação.
‫Vamos anotar algumas coisas a serem observadas, com as quais você deve ficar atento.
‫OK?
‫Empréstimo refere-se a quando digo modelos e algoritmos de aprendizado de máquina como estimativas.
‫Então, essa é uma das coisas que você vai encontrar no mundo do aprendizado de máquina é que
‫há muitos nomes diferentes para coisas diferentes.
‫Portanto, lembre-se de que se digo modelo de aprendizado de máquina ou algoritmo, recebo chamadas de empréstimo,
‫essas estimativas.
‫E dentro dessas estimativas, você tem classificadores, que são modelos de classificação, e dentro dessas
‫estimativas também há regressões, que é um modelo de regressão.
‫E se nos lembrarmos que temos um problema de classificação, estamos prevendo uma categoria.
‫Portanto, algo geralmente é uma coisa ou outra, ou podem ser várias categorias.
‫No nosso caso, podemos olhar para doenças cardíacas ou não.
‫Então, uma coisa ou outra?
‫E então, novamente, com a classificação, você terá classificadores, que são uma estimativa ou dentro de Ketlen.
‫E às vezes você verá CLF.
‫Portanto, a abreviatura CLF, que é uma abreviatura de classificador usado como uma estimativa de classificação até self, é um nome de variável de classificação ou
‫nome de variável de modelo de classificação muito comum.
‫E também temos um problema de regressão, focando na regressão e na
‫classificação neste módulo que prevê um número, como o preço de venda de um carro.
‫OK, agora vamos transformar isso em bloqueio.
‫E se você já viu uma lista de diferentes nomes de modelos de algoritmos de aprendizado de máquina ou estimativas como algoritmos,
‫etc., você sabe que existem alguns deles.
‫Então, o que o Typekit aprendeu fez?
‫E se você não tiver, tudo bem.
‫Vamos explorá-los.
‫Eles criaram um mapa.
‫Então, vamos dar uma olhada no mapa do modelo do Skyline Machine Learning, e irei me referir a ele com frequência
‫quando começar.
‫Agora tenho alguma experiência.
‫Agora, isso vai ser muito assustador se esta é a primeira vez que você o vê.
‫Mas agora que tenho um pouco de experiência no uso de todos esses algoritmos,
‫que é o que você terá quando terminarmos esses módulos, posso pensar em OK para o problema de regressão.
‫Preciso usar um desses algoritmos para um problema de classificação.
‫Preciso usar um desses algoritmos para agrupamento, que é uma forma de aprendizado não supervisionado.
‫Eu uso essas quatro reduções de dimensionalidade.
‫Olhe para eles, mas vamos nos concentrar na regressão de classificação.
‫Dois dos principais problemas do aprendizado de máquina.
‫Se você gostaria de saber o que são.
‫Eu me referi à documentação do site Ketlen.
‫Então, vamos começar aqui.
‫Digamos que temos algum tipo de problema de aprendizado de máquina.
‫Vamos passar por essas etapas azuis e as setas aqui.
‫Não temos mais de 50 amostras, sim ou não?
‫E se você não tiver mais de 50 amostras, bem, então estou dizendo para você conseguir
‫mais dados, porque o que é importante no aprendizado de máquina é, geralmente, se você tiver mais dados, seus algoritmos funcionarão melhor.
‫Portanto, se você não tiver mais de 50 amostras, como 50 linhas em uma planilha do Excel ou 50 exemplos
‫diferentes de pessoas com e sem doenças cardíacas, provavelmente desejará mais.
‫Mas vamos obter um conjunto de dados para que possamos seguir adiante.
‫O primeiro com o qual vamos começar é um conjunto de dados de regressão, então posso apenas colocar este link de mapa
‫aqui.
‫Portanto, se você estiver trabalhando em um problema de aprendizado de máquina e procurando usar um Skylon, mas não tem certeza de qual
‫modelo deve usar, consulte o mapa de aprendizado de máquina Kaylon que recebemos.
‫OK.
‫E, claro, muito confuso para começar, mas à medida que tivermos alguma experiência, veremos como podemos
‫usá-lo.
‫Portanto, primeiro as coisas primeiro é que vamos precisar de um conjunto de dados.
‫Vamos obter um conjunto de dados de regressão.
‫Ei, alto dois ponto um.
‫Escolher um modelo de aprendizado de máquina para um problema de regressão.
‫Novamente, o que é um problema de regressão?
‫Está prevendo um número.
‫Vamos usar o conjunto de dados de habitação da Califórnia.
‫Você pode estar pensando, Daniel, de onde você está obtendo esses conjuntos de dados?
‫De onde você está tirando essas ideias?
‫Bem, de novo, recebo a documentação do empréstimo.
‫S. K. Conjuntos de dados de empréstimos.
‫Portanto, 20 conjuntos de dados.
‫O que é um conjunto de dados de brinquedo?
‫Bem, é como um pequeno conjunto de dados no qual você pode praticar.
‫Agora, na versão original deste vídeo, usamos o conjunto de dados de Boston.
‫No entanto, isso foi suspenso em 1. 0, que é a versão mais recente da linha de soquete no momento da gravação
‫deste vídeo.
‫Portanto, tenha isso em mente se você estiver usando uma versão mais antiga do Socket Line, o conjunto de dados de Boston está
‫sendo descontinuado.
‫Vou deixar você ler a documentação para saber por que isso acontece.
‫Portanto, ao dizer que vamos nos concentrar no conjunto de dados de habitação da Califórnia, temos habitação aqui?
‫Alojando um ou é aqui?
‫Habitação em Boston?
‫Descontinuada.
‫Huh?
‫Conjuntos de dados de brinquedo.
‫Vamos dar uma olhada.
‫Em caso de dúvida, pesquise no Google e encontre uma habitação Skyline Califórnia.
‫Aqui vamos nós.
‫Os conjuntos de dados buscam habitações da Califórnia.
‫Hum.
‫Eu me pergunto por que isso não estava nos conjuntos de dados de brinquedos.
‫Talvez seja em utilitários de carregamento de conjunto de dados da Califórnia.
‫Aqui vamos nós.
‫Conjuntos de dados do mundo real, OK, então há alguns conjuntos de dados de brinquedo e depois há conjuntos de dados do mundo real
‫usando um conjunto de dados do mundo real, haha.
‫Aqui vamos nos.
‫Todos eles são incluídos neste empréstimo do Typekit.
‫Agora, seu conjunto de dados pode não ser necessariamente integrado ao site, Ketlen.
‫Embora provavelmente não seja, mas estes são conjuntos de dados que você pode praticar para que, quando se trata de trabalhar em
‫seu próprio conjunto de dados, quando você for, Ei, eu pratiquei trabalhar em um conjunto de dados.
‫Portanto, neste caso, queremos prever o que vamos fazer aqui.
‫A variável de destino é o valor médio da casa para distritos da Califórnia expresso em centenas de milhares de dólares, ou
‫seja, centenas de milhares de dólares.
‫Tem algum exemplo de código?
‫É aqui que ele liga a função, que temos aqui.
‫O exemplo de código não tem nenhum exemplo de código, mas arte, música.
‫Aqui vamos nós.
‫Uau, apenas nos conecta de volta lá.
‫Bem, vamos ver em ação.
‫Ei, por que não fazemos?
‫Em vez de pular a documentação, vamos escrever algum código.
‫Então, vamos pegar o conjunto de dados de habitação de Cali Fornia e partiremos de S. K. Aprenda a importar conjuntos de dados Dot.
‫Buscar.
‫Habitação na Califórnia, e configuraremos uma variável chamada Habitação igual a buscar moradias na Califórnia.
‫Existe uma função.
‫Tudo o que estamos fazendo é apenas chamar esta função aqui.
‫Eu posso vincular isso lá para que possamos obtê-lo.
‫Vamos usar o conjunto de dados de habitação da Califórnia.
‫E então, se dermos uma olhada em como é uma habitação, o que ela nos dá?
‫Pode demorar um pouco porque tem que carregar um conjunto de dados da internet.
‫Então, dependendo de eu não mostrei para nós.
‫OK, vamos lá.
‫Lindo.
‫Portanto, temos um dicionário.
‫Como sabemos que temos o código do dicionário lá?
‫E então temos os dados do código-chave e uma matriz de todos os diferentes números de valores aqui.
‫Temos a coluna de destino.
‫Temos os nomes dos alvos, temos os nomes dos recursos, portanto, em nosso caso, queremos usar os recursos
‫para prever o alvo.
‫Então, vamos dar uma olhada.
‫Vamos transformar isso em um quadro de dados, para que seja um pouco mais fácil de usar e visualizar ou abrigar.
‫DEF é igual a quadro de dados PD.
‫Lembre-se de que, para os frames de dados, podemos passar um dicionário para eles.
‫Portanto, em nosso caso, queremos usar nosso dicionário de habitação e os dados.
‫Portanto, vamos nos lembrar da string dock do quadro de dados.
‫Queremos os dados é qual é a chave de dados do dicionário de habitação?
‫E se descermos, o índice é outra coisa, colunas, outra coisa.
‫Então, colunas, vamos lá.
‫É isso que queremos.
‫E daí se apenas coletássemos os dados?
‫O que isso parece?
‫Habitação dois sim.
‫Ok, sim.
‫Eu vejo.
‫Temos um a bem, oito colunas começam do zero.
‫Temos 20.000 amostras.
‫Isso é lindo, muito próximo a um conjunto de dados do mundo real, 20000 amostras.
‫E então temos sim.
‫Então, queremos todos nós alguns rótulos aqui.
‫Portanto, estes são os nossos recursos.
‫Recursos.
‫Vamos fazer isso.
‫Vamos escrever isso aqui.
‫As colunas são iguais.
‫Queremos nomes de recursos, então como isso se parece?
‫Habitação DF.
‫Honra, precisamos de moradia.
‫Moradia surda, linda, ok.
‫Isso é o que estamos tentando fazer, então os nomes de destino são transformados em valor da casa, então vamos precisar, precisamos do valor
‫da casa aí.
‫Então, vamos adicionar uma coluna.
‫Nós iremos habitação.
‫Habitação.
‫DMF e vamos chamá-lo.
‫O valor alvo de nove Med House.
‫Então, vamos chamar isso de Eagles de quadro de dados de habitação.
‫Portanto, esta será a nossa habitação-alvo.
‫E se voltarmos.
‫Alvo, agora isso é o que você terá que fazer com muitos de seus
‫próprios conjuntos de dados, de novo, este já está bastante formatado para nós, mas muitas vezes você terá que construí-lo de uma forma que
‫seja manipulativa ou você pode manipulá-lo usando algo como pandas ou aprendizado psíquico ou nampai ou algo parecido.
‫Agora vamos dar uma olhada na cabeça.
‫Maravilhoso.
‫Então, o que estamos tentando fazer aqui é usar esses valores para prever esse valor.
‫O valor da Med House agora, quais são esses valores?
‫Med Inc Idade da casa, quartos médios, quartos médios, ocupação da população, latitude, longitude.
‫Bem, vamos dar uma olhada na função.
‫Bem, é uma função, mas lemos mais sobre o uso de conjuntos de dados do mundo real do guia, conjunto de dados de habitação
‫da Califórnia.
‫Aqui vamos nós.
‫Medibank é a renda média no grupo de quarteirões e um grupo de quarteirões está usando uma linha por grupo de quarteirões do censo.
‫Então, cada linha neste conjunto de dados?
‫Zero um dois três quatro, etc.
‫Até 20000 é um grupo de quarteirões na Califórnia, e um grupo de quarteirões é a menor unidade geográfica para a qual
‫o US Census Census Bureau publica dados de amostra.
‫Portanto, é normalmente cerca de seiscentas a três mil pessoas.
‫Portanto, estamos tentando usar uma pequena área da Califórnia e algumas estatísticas ou alguns atributos sobre essa área
‫para prever o valor médio da casa expresso em milhares, centenas de milhares de dólares.
‫Nesse caso, essa taxa é zero para qualquer grupo que esteja na Califórnia.
‫Nessa longitude e latitude, o valor médio da casa é quatro vírgula cinco a seis vezes $ 100.000, que é
‫quatrocentos e cinquenta e dois mil dólares e seis mil algo em torno disso apenas vezes isso por
‫mil.
‫Esse é o valor da casa.
‫O que agora?
‫Eu poderia refazer isso apenas para manter nosso cérebro são e mudar isso para um alvo.
‫Nós apenas temos que lembrar, Oh, e como podemos nos livrar de um alojamento de coluna d se quisermos derrubar a casa
‫feita Val?
‫Temos no lugar aqui no lugar e por meio de Trump?
‫Opa.
‫Não, não importa.
‫Habitação def é igual a habitação.
‫Def não cair.
‫Precisamos de acesso igual a um.
‫Habitação def.
‫OK.
‫Aqui vamos nós.
‫Agora, como podemos construir um algoritmo para usar esses recursos para prever esse valor alvo?
‫Bem, a primeira coisa em primeiro lugar, o que temos que fazer?
‫Bem, eu tenho que dividir nossos dados primeiro, não dividir nossos dados em recursos e destinos.
‫Então, X e Y, vamos fazer isso.
‫Mas primeiro, vou apenas colocar uma pequena declaração aqui.
‫Algoritmo de importação.
‫E agora queremos configurar o cenário aleatório para que possamos criar os dados de treinamento e teste e a semente aleatória paga
‫será quarenta e dois.
‫E então vamos criar os dados.
‫X vai abrigar Def Dot Drop, nós vamos cair.
‫O valor alvo no eixo é igual a um.
‫Vamos definir o porquê.
‫Portanto, os rótulos terão o valor desejado, que é.
‫Vamos colocar aqui e o que é.
‫Este é o preço médio da casa em centenas de milhares.
‫E então vamos dividir os dados, dividir em conjuntos de tentativa e teste.
‫Então, queremos x train x test y train y test é igual a want train test split.
‫Vimos essa função antes que o tamanho do teste x y seja igual a zero vírgula dois.
‫Isso vai dividir nossos dados aleatoriamente em conjuntos de treinamento e teste.
‫E agora queremos instanciar e ajustar o modelo, e queremos ajustar o modelo no conjunto de treinamento para que possamos avaliá-lo
‫posteriormente no conjunto de teste.
‫Agora que não temos um modelo pronto, entretanto, para onde poderíamos ir se quiséssemos verificar onde podemos usar
‫uma estimativa de algoritmo de aprendizado de soquete quando iríamos para a linha de soquete?
‫Mapa de aprendizado de máquina?
‫Lindo.
‫Então, vamos começar aqui e temos mais de 50 amostras.
‫Sim, estarei prevendo categoria.
‫Eu estarei classificando algo.
‫Não, estarei prevendo uma quantidade.
‫sim.
‫Temos menos de 100.000 amostras?
‫Sim, alguns recursos devem ser importantes.
‫Não tenho certeza do que é este.
‫Poucos recursos devem ser importantes.
‫Então, quantos recursos nós temos?
‫Temos cerca de oito ou mais.
‫Como sabemos quais serão importantes ou não importantes com antecedência?
‫Agora é aqui que teremos que fazer experiências.
‫Agora, todas essas caixas verdes aqui.
‫Portanto, não posso aprender modelos de aprendizado de máquina.
‫Então, se eu clicar em Lasso, se eu clicar em Elastic Ridge Regression Ensemble regresses, todos esses são tipos
‫diferentes de modelos.
‫Vou fechar alguns deles.
‫Você pode ler sobre eles, se quiser.
‫Mas vamos experimentar aqui porque não sabemos realmente a resposta aqui, alguns recursos devem ser
‫importantes.
‫Não tenho certeza com antecedência. Você sabe quais desses recursos serão os mais importantes?
‫Eu não.
‫Esse é o ponto principal do aprendizado de máquina: com antecedência, você pode realmente saber o que é valioso e o
‫que não é.
‫A melhor coisa a fazer é experimentar, experimentar, experimentar.
‫Então, agora vamos tentar algo.
‫Vamos pular para a regressão.
‫Vamos apenas dizer que sabemos que todos os recursos são tão importantes quanto uns aos outros.
‫Então, regressão, o que é isso que podemos ler?
‫O que é uma fórmula matemática sofisticada, mas vamos vê-la no código Python novamente.
‫Eu digo fantasia, mas isso não diminui a importância disso.
‫O código Python é baseado nisso.
‫Se você gostaria de pular para isso, você pode.
‫Mas vamos nos concentrar em escrever o código.
‫Portanto, precisamos de escalar um modelo linear de importação, modelo linear, crista de pontos.
‫E então postulamos alguns dados aqui.
‫Vamos ver isso em ação.
‫Então, temos que ouvir a pergunta de Helen Daunt modelo linear Import Ridge, mais uma vez, tudo o que fizemos foi passar por esta pequena folha
‫de dicas e pronto, OK, e temos cerca de 50 amostras que não previam categoria.
‫Estamos prevendo em quantidade.
‫Temos menos de 100.000 amostras e não temos certeza aqui.
‫Então, vamos tentar tudo o que temos lá.
‫A vantagem do aprendizado de máquina é que você pode experimentá-los e compará-los mais tarde
‫para ver qual deles tem o melhor desempenho e, em seguida, usar esse algoritmo como seu melhor algoritmo.
‫Agora que temos o modelo de cume, vamos instanciá-lo.
‫Vamos chamá-lo de modelo igual a cume.
‫Lembre-se de como eu disse que se chamo algo de modelo, o empréstimo psíquico geralmente se refere a isso como uma estimativa.
‫Eles são apenas semânticas diferentes.
‫Vamos encaixá-lo nos dados do trem X e do trem Y que criamos aqui com a divisão de teste do trem.
‫E agora vamos verificar a pontuação do modelo.
‫No teste, defina algum teste Model Dot Score X Test Y, vamos ver como isso funciona.
‫Oh, OK.
‫Ele está colocando algum tipo de valor aqui.
‫E o que esse valor significa para nós?
‫Bem, não muito no momento, então vamos verificar se a string doc da pontuação retorna o coeficiente
‫de determinação.
‫Qual é o coeficiente de determinação?
‫Vamos pesquisar no Google esse coeficiente de determinação.
‫Nosso quadrado é igual a um menos RSS para avaliar alguns dos quadrados, resíduos, somas totais dos quadrados.
‫Hum.
‫Temos a Wikipedia.
‫Vamos tentar este.
‫Investopedia.
‫Qual é o coeficiente de determinação?
‫O coeficiente de determinação é uma medida estatística que examina como as diferenças em uma variável podem
‫ser explicadas pela diferença em uma segunda variável ao prever o resultado de um determinado evento.
‫Em outras palavras, esse coeficiente, comumente conhecido como R-Quadrado ou Quadrado, avalia o
‫quão forte é a relação linear entre duas variáveis e é muito utilizado pelos pesquisadores ao conduzir análises
‫de tendência.
‫Hum.
‫Agora vamos mergulhar mais em diferentes métricas de avaliação de regressão.
‫Mas o que você deve saber é que a métrica de avaliação de regressão padrão é para modelos de regressão na linha
‫de soquete.
‫Este é o valor ao quadrado?
‫E o que isso quer dizer aqui é que mede a relação linear entre duas variáveis.
‫Em nosso caso, temos mais de duas variáveis.
‫Mas, essencialmente, está pegando a relação entre essas variáveis.
‫Portanto, os recursos e a variável de destino estão dizendo quão preditivo, certo, usando nosso modelo atual,
‫quão preditivo é nosso modelo, dados esses recursos.
‫Quanto é capaz de prever a variável de destino?
‫Então, acabamos de dizer muito lá.
‫Mas pense neste valor, o valor mais baixo é zero, o valor mais alto é um, portanto, quanto mais alto, melhor.
‫Quão preditivos são esses recursos desse valor alvo?
‫Então esse é o coeficiente de determinação.
‫Se você gostaria de pesquisar mais sobre isso, seja bem-vindo, mas veremos diferentes métricas
‫de avaliação mais tarde.
‫Mas, por enquanto, digamos que temos esse valor, como podemos melhorar esse valor?
‫Tudo bem se você não tiver certeza.
‫Vamos pensar sobre os dados que temos.
‫Como podemos melhorar os modelos de aprendizado de máquina?
‫Bem, uma maneira seria adicionar mais dados.
‫Outra forma seria escolher um modelo diferente e testá-lo.
‫Portanto, lembre-se de que eu disse que muito disso é experimental.
‫Acabamos de experimentar uma dessas caixas verdes.
‫Então, seu desafio para o próximo vídeo é, eu gostaria que você mergulhasse em qualquer uma dessas caixas verdes deste
‫lado.
‫O conjunto de malha elástica a laser faz a regressão do cume.
‫Fizemos ridge SVR.
‫Experimente.
‫Veja se você consegue fazer com que funcione em nosso conjunto de dados e se consegue melhorar a pontuação R-quadrada atual
‫do nosso modelo.
‫Basta escrever o mesmo código aqui.
‫A única coisa que vai mudar é o modelo que você usa, e vejo você no próximo vídeo.
‫Vamos tentar melhorar essa pontuação.