‫欢迎回来｡
‫让我们提醒自己我们要报道的内容｡
‫那么, 我们目前做了什么？
‫我们什么都没做｡
‫以及端到端的通灵贷款工作流程｡
‫我们已经做了一个｡
‫正在准备数据｡
‫现在, 让我们来看看第二个问题, 它是为我们的问题选择正确的估计斜线算法｡
‫它会在这里创建一个新的标题来为你的问题选择正确的估计量算法｡
‫所以通灵学非常浩瀚, 图书馆林立｡
‫所以我们需要一些方法, 或者我们来练习一下如何导航｡
‫让我们记下一些需要注意的事情就是你应该警惕的｡
‫正如Kalen所说的, 机器学习模型和算法是一种估计器｡
‫在机器学习的世界里, 你会遇到一件事, 那就是不同的东西有很多不同的名字｡
‫所以请记住, 如果我说机器学习模型或者算法, cyclone称之为这些估计量, 在这些估计量中,
‫你有分类器, 也就是分类模型, 在这些估计量中,
‫还有回归, 也就是回归模型｡
‫如果我们提醒自己, 如果我们有一个分类问题, 我们已经预测了一个类别｡
‫因此, 某件事通常是这样或那样的, 或者它可以是多个类别｡
‫在我们的例子中, 我们可能会看心脏病或没有, 所以一件事或其他｡
‫再一次, 在分类中, 你会有一个分类器, 它是一个估计,
‫或者在心理学习中, 有时你会看到自我｡
‫因此缩写CLF, 这是分类器的缩写, 用作分类估计量｡
‫所以CLF是一个很常见的分类变量名或分类模型变量名｡
‫然后我们还有一个回归问题｡
‫在本模块中, 我们将重点介绍回归和分类, 即预测一个数字, 如汽车的销售价格｡
‫好吧, 我会的
‫现在让我们把这变成减价｡
‫而如果你曾经看过一系列不同的机器学习算法模型名称或者估计为算法等｡
‫, 你知道他们为数不多｡
‫那么通灵学习已经做了什么, 如果你还没有, 没关系, 我们要去探索他们｡
‫他们已经创建了一个地图, 让我们来看看标量和机器学习模型地图, 我在第一次开始学习时会经常提到这个｡
‫现在我有了一些经验｡
‫如果这是你第一次看到的话, 这将是非常令人生畏的｡
‫但现在我已经有了一些使用这些算法的经验, 在我们完成这些模块的时候,
‫你们也会有这些经验, 我可以考虑一下, 对于回归问题,
‫我需要用这些算法中的一个来解决分类问题｡
‫我需要使用这些算法中的一种进行聚类, 这是一种无监督学习的形式｡
‫我用这些来进行降维, 研究一下这些, 但是我们将集中在分类回归上｡
‫机器学习中的两个主要问题｡
‫如果你想看看这些是什么, 我会参考通灵贷款文件｡
‫我们就从这里开始吧｡
‫假设我们有机器学习的问题,
‫我们要通过这些蓝色的步骤, 箭头是我们是否有超过50个样本, 是或否？
‫如果你没有超过50个样本, 那么,
‫通灵者会告诉你去获取更多的数据, 因为机器学习的特点通常是, 如果你有更多的数据, 你的算法就会更好地工作｡
‫因此, 如果您的样本不超过50个, 例如Excel电子表格中的50行, 或者心脏病患者和非心脏病患者的50个不同示例,
‫您可能需要更多｡
‫但是让我们先得到一个数据集, 这样我们就可以跟踪这个过程了｡
‫我们首先要做的是回归数据集｡
‫所以我可以把这个地图链接放在这里｡
‫因此, 如果你正在处理机器学习问题, 希望使用, 学习, 但不确定应该使用什么模型,
‫请参考学习机器学习地图｡
‫我们走吧｡
‫当然, 开始就很混乱｡
‫但当我们获得一些经验后, 我们会看看如何使用它｡
‫首先, 我们需要一个数据集｡
‫让我们得到一个回归数据集｡
‫嘿, 2号｡ 1.为回归问题选取机器学习模型｡
‫再问一次, 什么是回归问题？
‫它在预测一个数字｡
‫让我们使用加州住房数据集｡
‫我们可能会想, 丹尼尔, 你从哪里得到这些数据集？
‫你从哪里得到这些想法的？
‫好吧, 再一次, 通灵贷款文件, ASC贷款数据集｡
‫玩具数据集｡
‫什么是玩具数据集？
‫这就像一个小数据集, 你可以在上面练习｡
‫现在, 在这个视频的原始版本中, 我们使用波士顿数据集｡
‫但是, 在1中已弃用｡ 0, 这是截至录制本视频的最新版本的心理贷款｡
‫所以记住这一点｡
‫如果你使用的是旧版的通灵贷款, 波士顿的数据集就不被认可了｡
‫我将让您阅读文档以了解可能的原因｡
‫所以我们将重点关注加州的住房数据集｡
‫我们这里有房子吗？
‫住房？
‫它在哪里？
‫波士顿住宅区｡
‫不建议使用｡
‫你说什么？
‫玩具数据集｡
‫我们去查一下｡
‫如果有疑问, 谷歌一下｡
‫问学加州住房｡
‫我们走吧｡
‫数据集｡
‫去找加州的房子｡
‫嗯嗯嗯
‫我想知道为什么这不是玩具数据的意义｡
‫也许是在数据集加载实用程序中｡
‫加州｡
‫哦, 我们走吧｡
‫真实的世界数据集｡
‫好的, 有一些玩具数据集, 然后是真实的世界的数据集｡
‫我们使用的是真实的世界的数据集, 哈哈｡
‫我们开始吧｡
‫这些都是建成旋风｡
‫现在, 您的数据集可能不一定要构建到cyclone中｡
‫嗯, 可能不是｡
‫但这些都是你可以练习的数据集, 所以当你在自己的数据集上工作时, 你去哪里,
‫嘿, 我练习过在数据集上工作｡
‫所以在这个例子中我们要预测一下｡
‫目标变量是加州地区的中等房屋价值, 以数十万美元表示｡
‫所以几十万美元｡
‫它有任何代码示例吗？
‫这里是它链接到函数的地方, 我们在这里找到了这个函数.
‫代码示例没有任何代码示例, 但有用户指南｡
‫我们走吧｡
‫它只是把我们联系在一起｡
‫好吧, 让我们来看看它的行动｡
‫嘿, 我们为什么不, 而不是跳到周围的文档, 让我们写一些代码｡
‫现在我们来看看Kelly Fournier的房屋数据集, 我们将从SRC开始, 学习点数据集导入｡
‫去拿
‫加州住房, 我们将设置一个变量, 称为住房等于获取加州住房｡
‫这是一个函数｡
‫我们要做的就是调用这个函数｡
‫我可能会把这个链接在那里, 这样我们就得到了它｡
‫让我们使用加州住房数据集｡
‫然后如果我们看看住房是什么样子的, 它给予了我们什么？
‫可能需要一点时间, 因为它必须从互联网加载数据集｡
‫所以视, 哦, 它没有显示我们｡
‫好了, 我们走吧｡
‫真漂亮｡
‫所以我们有一本字典｡
‫我们怎么知道的？
‫这里有一个字典卷｡
‫然后我们有一个叫做data的键和一个数组, 数组中有不同数目的值.
‫我们找到目标了｡
‫我们有了目标名称, 我们有了功能名称｡
‫所以在我们的例子中, 我们想用这些特征来预测目标｡
‫让我们来看看｡
‫让我们将其转换为一个数据帧, 以便更容易使用和可视化或容纳DF等于PD数据帧｡
‫请记住, 对于数据框, 我们可以向其传递字典｡
‫所以在我们的例子中, 我们要使用我们的住房字典和数据｡
‫让我们记住DataFrame的docstring, 我们想要的数据是房屋字典的数据键｡
‫如果我们往下看, 指数是另一回事｡
‫列, 别的东西｡
‫所以列｡
‫我们走吧｡
‫这就是我们想要的｡
‫如果我们只做数据呢？
‫这看起来像什么, 住房？
‫DF好的, 是的｡
‫所以, 我们有一列, 两列, 八列, 从零开始｡
‫我们有两万个样本｡
‫这很漂亮, 非常接近真实的世界的数据集, 20,000个样本, 然后我们就有了｡
‫所以我们需要一些标签｡
‫所以这是我们的特色｡
‫特色｡
‫就这么办吧
‫我们把这个写在这里｡
‫列｡
‫相等｡
‫我们要功能名称｡
‫这看起来像什么？
‫住宅区
‫荣誉｡
‫我们需要住房｡
‫住房｡
‫DF漂亮｡
‫好吧, 我会的
‫这就是我们要做的｡
‫所以目标名字是医疗机构的价值｡
‫所以我们我们需要我们需要这里的房屋价值｡
‫所以让我们添加一列｡
‫我们去找房子｡
‫住房DF, 我们会叫它｡
‫目标名称｡
‫中等房价｡
‫我们称之为住房数据框架｡
‫所以这将是我们的目标住房｡
‫如果我们回来｡
‫目标｡
‫现在, 这就是你必须要对自己的大量数据集做的事情｡
‫同样, 这一个对我们来说已经相当格式化了,
‫但是你经常不得不以这样一种方式来构造它, 它是操纵性的, 或者你可以用熊猫, 通灵学习, 麻木等等来操纵它｡
‫现在让我们来看看头部｡
‫好极了｡
‫所以我们要做的就是用这些值来预测这个值, 医疗机构的价值.
‫那么, 这些价值观是什么？
‫医疗公司房龄, 平均房间, 平均卧室, 人口职业, 纬度, 经度｡
‫好了, 让我们来看看函数｡
‫好吧, 这是一个功能, 但我们在用户指南中读到了更多｡
‫真实的世界数据集加州住房数据集｡
‫我们走吧｡
‫INC是区块组的收入中位数, 区块组使用每个人口普查区块组的一行｡
‫所以这个数据集中的每一行都是01234等等｡ 多达20,
‫000是加州尼亚州的一个街区组, 街区组是美国人口普查局发布样本数据的最小地理单位｡
‫所以通常是603, 000人左右｡
‫所以我们试着用加州的一小块地区和一些统计数据或者关于这个地区的一些属性来预测房子的中值价值, 用几千,
‫几十万美元来表示｡
‫所以在这个例子中, 第0行代表加利福尼亚州的任何一个群体, 在这个经度和纬度上,
‫房屋价值的中位数是4. 10万的5到6倍, 也就是45万2千6千｡
‫有什么东西在那里｡
‫再乘以10万｡
‫这是房子的价值｡
‫现在, 为了让我们的大脑保持清醒, 我可以重做一遍, 把这个改成目标｡
‫我们只需要记住, 哦, 我们如何去掉一个列, 这个列包含了我们想要删除的df, made, house, 瓦尔,
‫我们在这里有, 在这里, 等于, 真正的, drop, oops｡
‫不, 它不住房｡
‫DF ACL外壳df下降, 我们需要轴等于一个外壳｡
‫DF好了, 我们走吧.
‫现在, 我们如何构建一个算法来使用这些特征来预测这个目标值呢？
‫好吧, 先说正事｡
‫我们要做什么？
‫我得先把数据分开, 而不是把数据分成特征和目标, 所以X和Y｡
‫那就这么办吧｡
‫首先, 我想在这里做一点声明｡
‫导入算法｡
‫现在, 我们要设置随机场景, 以便创建训练和测试数据, 随机种子为42,
‫然后我们要创建数据｡
‫X将是住房DF点下降｡
‫我们要把目标值放到坐标轴上等于1｡
‫我们将设置Y｡
‫所以标签就是目标值｡
‫让我们把它放在这里｡
‫这是几十万的房价中值｡
‫然后我们将数据拆分, 分为训练集和测试集｡
‫所以我们需要x, 列车x, 测试y, 列车y测试等于需要列车测试拆分｡
‫我们以前见过这个函数｡
‫X Y测试大小等于0｡ 2.
‫这将把我们的数据随机分成训练集和测试集｡
‫现在, 我们要实例化并拟合模型, 我们要在训练集上拟合模型, 以便稍后在测试集上进行评估｡
‫现在我们还没有准备好模型｡
‫然而, 如果我们想检查在哪里可以使用电路学习算法/估计器, 我们可以去哪里？
‫好吧, 我们会去通灵贷款机器学习地图｡
‫真漂亮｡
‫我们从这里开始, 我们有超过50个样本｡
‫是的, 我知道
‫所有我们预测的范畴｡
‫我们是在给什么东西分类吗？
‫不, 不, 不
‫我们是在预测一个量吗？
‫是的, 我知道
‫我们的样本是否少于100, 000个？
‫是的, 我知道
‫有几个特性应该很重要｡
‫我不确定这是什么｡
‫因此, 有几个特性应该很重要｡
‫那么, 我们有多少功能？
‫我们大约有八个左右｡
‫我们如何提前知道哪些是重要的, 哪些是不重要的？
‫现在, 这是我们要进行实验的地方｡
‫现在, 所有这些绿色的盒子都是心灵学习机器学习模型｡
‫所以如果我点击套索, 如果我点击弹性岭回归, 集合回归, 所有这些都是不同类型的模型｡
‫所以我要关闭其中的一些｡
‫如果你愿意的话可以读一下｡
‫但我们要在这里做实验因为我们并不知道答案.
‫应该没有什么特征是重要的｡
‫我也不确定｡
‫超前的时间｡
‫您知道这些功能中哪些是最重要的吗？
‫我不知道｡
‫这就是机器学习的特点, 你可以提前知道什么是有价值的, 什么是没有价值的｡
‫最好的办法是什么？
‫实验, 实验, 实验｡
‫所以现在我们来试试吧｡
‫让我们跳到回归｡
‫我们只能说, 不, 所有的功能都是一样重要的｡
‫于是岭回归｡
‫这是什麽？
‫我们可以读一下它是什么｡
‫这里有一个很棒的数学公式, 但让我们看看它的python代码｡
‫再说一次, 我说的是花哨, 但这并不能抹杀这一点的重要性｡
‫python的代码就是基于此｡
‫如果你想跳进去, 你可以｡
‫但我们将专注于编写代码｡
‫所以我们需要从标量导入一个线性模型, 线性模型点脊然后我们把一些数据传递给它｡
‫让我们来看看它的实际效果｡
‫你好, 我是
‫我们从山脊港的天际线点线性模型开始｡
‫同样, 我们所做的就是看了这张小抄, 然后, 好的, 我们有超过50个样本｡
‫我们不是在预测某个类别｡
‫我们在数量上进行预测｡
‫我们有不到100, 000个样本, 我们不确定这里｡
‫所以我们要试一下我们手上的东西｡
‫机器学习的美妙之处在于, 你可以尝试这些算法,
‫然后比较它们, 看看哪一个执行得最好, 然后使用该算法作为你的最佳算法｡
‫现在我们已经有了Ridge模型, 让我们实例化它｡
‫我们就叫它“模型等于山脊”｡
‫还记得我说过, 如果我把某个东西称为模型, 那么我可以学习, 通常把它称为估计｡
‫只是语义不同而已｡
‫我们将其拟合到X列y列数据上, 这些数据是通过列测试分割创建的｡
‫现在我们要检查模型的得分｡
‫在测试台上｡
‫因此, 模型点得分, x检验, y检验｡
‫让我们看看情况如何｡
‫哦, 好吧｡
‫它在这里给出了某种价值｡
‫那么, 这个值对我们意味着什么呢？
‫目前还不多｡
‫那么, 让我们检查一下乐谱的文档字符串｡
‫返回确定系数｡
‫决定系数是多少？
‫让我们谷歌一下这个决定系数｡
‫R的平方等于1减去保留其平方和的残差｡
‫总平方和｡
‫嗯嗯嗯
‫我们有维基百科｡
‫我们试试这个
‫投资媒体｡
‫决定系数是多少？
‫决定系数是一种统计测量方法, 它考察在预测给定事件的结果时,
‫一个变量的差异如何被另一个变量的差异所解释｡
‫换句话说,
‫该系数通常称为R平方, 用于评估两个变量之间的线性关系有多强, 研究人员在进行趋势分析时非常依赖该系数｡
‫嗯嗯嗯
‫现在我们将深入探讨不同的回归评估指标,
‫但你应该知道的是, 在心理学习中, 回归模型的默认回归评估指标是这个R平方值｡
‫所以这里所说的是它测量了两个变量之间的线性关系｡
‫在我们的例子中, 我们有比两个多的变量, 但本质上它是考虑这些变量之间的关系｡
‫所以特征和目标变量, 它是如何预测的, 对吗？
‫使用我们当前的模型, 我们的模型在给定这些特征的情况下, 预测能力如何｡
‫它能够预测多少目标变量？
‫我们刚才说了很多, 但想想这个值｡
‫最小值为零｡
‫最大值为1｡
‫所以越高越好｡
‫此目标值的这些特征的预测性如何？
‫这就是决定系数｡
‫如果你想深入研究的话｡
‫欢迎你来｡
‫但我们稍后会讨论不同的评估指标｡
‫不过眼下, 孙家有这个价值｡
‫我们如何提高这一价值？
‫如果你不确定也没关系｡
‫但让我们想想我们有什么数据｡
‫我们如何改进机器学习模型？
‫一种方法是添加更多数据｡
‫另一种方法是选择一个不同的模式, 并尝试它｡
‫所以记得我说过很多这是实验性的｡
‫我们刚试过这些绿色盒子中的一个｡
‫下一个视频的挑战是, 我希望你们能跳到这边的任何一个绿色盒子里｡
‫套索弹力网套装退脊｡
‫我们已经做了Ridge SVR, 试一下,
‫看看你是否能让它在我们的数据集上工作, 看看你是否能让它改善我们模型当前的R平方分数｡
‫在这里写同样的代码｡
‫唯一要改变的是你使用的模型, 我会在下一个视频中看到你｡
‫我们要努力提高这个分数｡