‫Bienvenido de nuevo.
‫Recordemos lo que estamos cubriendo.
‫Entonces, ¿qué hemos hecho hasta ahora?
‫Hemos hecho cero y de principio a fin el flujo de trabajo de préstamos psíquicos.
‫Y hemos hecho uno para preparar los datos.
‫Ahora echemos un vistazo al número dos, que es elegir el algoritmo de estimación correcto para nuestros problemas.
‫Aquí se creará un nuevo encabezado para elegir el algoritmo de barra de estimación adecuado para su problema.
‫Así que el préstamo psíquico es muy amplio, la biblioteca.
‫Así que necesitamos algunas formas o practiquemos un poco su navegación.
‫Vamos a escribir algunas cosas para tener en cuenta, es de lo que debe tener cuidado.
‫¿Okey?
‫Préstamo se refiere a cuando digo modelos y algoritmos de aprendizaje automático como estimaciones.
‫Entonces, esta es una de las cosas con las que te encontrarás en el mundo del aprendizaje automático es
‫que hay muchos nombres diferentes para cosas diferentes.
‫Así que tenga en cuenta si digo modelo de aprendizaje automático o si digo algoritmo, entonces recibo llamadas de préstamo,
‫estas estimaciones.
‫Y luego, dentro de esas estimaciones, tiene clasificadores, que son modelos de clasificación, y luego, dentro
‫de esas estimaciones, también hay regresiones, que es un modelo de regresión.
‫Y si nos recordamos a nosotros mismos que si tenemos un problema de clasificación, tenemos que predecir una categoría.
‫Entonces, algo suele ser una cosa u otra, o podría ser de varias categorías.
‫En nuestro caso, podríamos considerar la enfermedad cardíaca o no.
‫Entonces, ¿una cosa o la otra?
‫Y, de nuevo, con la clasificación, tendrá clasificadores, que son una estimación o dentro de Ketlen.
‫Y a veces verás CLF.
‫Por lo tanto, la abreviatura CLF, que es la abreviatura de clasificador utilizado como una estimación de clasificación para sí mismo, es un nombre de variable de clasificación muy
‫común o un nombre de variable de modelo de clasificación.
‫Y luego también tenemos un problema de regresión al centrarnos en la regresión y
‫la clasificación en este módulo que predice un número, como el precio de venta de un automóvil.
‫Bien, ahora convierta esto en bloqueo.
‫Y si alguna vez ha visto una lista de diferentes nombres de modelos de algoritmos de aprendizaje automático o estimaciones como algoritmos,
‫etcétera, sabrá que hay bastantes de ellos.
‫Entonces, ¿qué ha hecho Typekit learn?
‫Y si no lo ha hecho, está bien.
‫Vamos a explorarlos.
‫Han creado un mapa.
‫Así que echemos un vistazo al mapa del modelo de aprendizaje automático de Skyline, y me referiré a esto con bastante frecuencia
‫cuando comencé.
‫Ahora tengo algo de experiencia.
‫Ahora bien, esto va a ser muy abrumador si es la primera vez que lo ve.
‫Pero ahora que tengo un poco de experiencia en el uso de todos estos
‫algoritmos, que es lo que tendrá cuando terminemos estos módulos, puedo pensar en OK para el problema de regresión.
‫Necesito usar uno de estos algoritmos para un problema de clasificación.
‫Necesito usar uno de estos algoritmos para la agrupación, que es una forma de aprendizaje no supervisado.
‫Yo uso estas reducciones de cuatro dimensionalidad.
‫Mírelos, pero nos centraremos en la regresión de clasificación.
‫Dos de los principales problemas del aprendizaje automático.
‫Si desea ver cuáles son.
‫Me referí a la documentación del sitio Ketlen.
‫Así que comencemos aquí.
‫Digamos que tenemos algún tipo de problema de aprendizaje automático.
‫Vamos a seguir estos pasos azules y las flechas aquí.
‫¿No tenemos más de 50 muestras, sí o no?
‫Y si no tienes más de 50 muestras, bueno, entonces te digo que obtengas
‫más datos porque lo que pasa con el aprendizaje automático es que si tienes más datos, tus algoritmos funcionarán mejor.
‫Entonces, si no tiene más de 50 muestras, como 50 filas en una hoja de cálculo de Excel o 50 ejemplos
‫diferentes de personas con enfermedades cardíacas y sin enfermedades cardíacas, probablemente querrá más.
‫Pero obtengamos un conjunto de datos para que podamos seguir esto.
‫El primero con el que vamos a comenzar es un conjunto de datos de regresión, por lo que podría poner este enlace de
‫mapa aquí.
‫Entonces, si está trabajando en un problema de aprendizaje automático y busca usar un Skylon y no está seguro de qué modelo
‫debe usar, consulte el mapa de aprendizaje automático de Kaylon que obtuvimos.
‫está bien.
‫Y, por supuesto, es muy confuso para empezar, pero a medida que vayamos adquiriendo experiencia, veremos cómo podemos
‫utilizarlo.
‫Entonces, lo primero es que necesitaremos un conjunto de datos.
‫Consigamos un conjunto de datos de regresión.
‫Oye, alto dos punto uno.
‫Elegir un modelo de aprendizaje automático para un problema de regresión.
‫Nuevamente, ¿qué es un problema de regresión?
‫Está prediciendo un número.
‫Usemos el conjunto de datos de viviendas de California.
‫Quizás estés pensando, Daniel, ¿de dónde sacas estos conjuntos de datos?
‫¿De dónde sacas estas ideas?
‫Bueno, de nuevo, obtengo la documentación del préstamo.
‫S. K. Conjuntos de datos de préstamos.
‫Entonces 20 conjuntos de datos.
‫¿Qué es un conjunto de datos de juguetes?
‫Bueno, es como un pequeño conjunto de datos con el que puedes practicar.
‫Ahora, en la versión original de este video, usamos el conjunto de datos de Boston.
‫Sin embargo, eso ha quedado obsoleto en 1. 0, que es la última versión de socket line al momento de grabar
‫este video.
‫Así que tenlo en cuenta si estás usando una versión anterior de Socket Line, el conjunto de datos de Boston está
‫obsoleto.
‫Te dejaré leer en la documentación sobre por qué podría ser eso.
‫Entonces, al decir que nos vamos a centrar en el conjunto de datos de viviendas de California, ¿tenemos viviendas aquí?
‫¿Vivienda uno o está aquí?
‫Boston Vivienda?
‫Obsoleto.
‫¿Eh?
‫Conjuntos de datos de juguetes.
‫Vamos a buscarlo.
‫En caso de duda, busque en Google y en la vivienda de Skyline California.
‫Aquí vamos.
‫Los conjuntos de datos buscan viviendas en California.
‫Mmm.
‫Me pregunto por qué eso no estaba en los conjuntos de datos de juguetes.
‫Tal vez sea en los servicios públicos de carga de conjuntos de datos de California.
‫Aquí vamos.
‫Conjuntos de datos del mundo real, de acuerdo, entonces hay algunos conjuntos de datos de juguetes y luego hay conjuntos de datos del mundo real en los
‫que se usa un conjunto de datos del mundo real, jaja.
‫Así que, aquí vamos.
‫Todos estos están incluidos en este préstamo de Typekit.
‫Ahora bien, es posible que su conjunto de datos no esté necesariamente integrado en el sitio, Ketlen.
‫Si bien probablemente no lo sea, pero estos son conjuntos de datos con los que puede practicar para que cuando se trate de trabajar
‫en su propio conjunto de datos, cuando vaya, "Oye, he practicado el trabajo en un conjunto de datos".
‫Entonces, en este caso, queremos predecir el aquí vamos.
‫La variable objetivo es el valor medio de la vivienda para los distritos de California expresado en cientos de miles de dólares, es
‫decir, cientos de miles de dólares.
‫¿Tiene ejemplos de código?
‫Aquí es donde enlaza la función, que tenemos aquí.
‫El ejemplo de código no tiene ningún ejemplo de código, sino arte, música.
‫Aquí vamos.
‫Vaya, solo nos enlaza allí.
‫Bueno, veámoslo en acción.
‫Oye, ¿por qué no lo hacemos nosotros?
‫En lugar de saltar por la documentación, escribamos algo de código.
‫Así que vamos a obtener el conjunto de datos de viviendas de Cali Fornia y vamos a pasar de S. K. Importación de conjuntos de datos de Learn Dot.
‫Ir a buscar.
‫Vivienda de California, y estableceremos una variable llamada Vivienda Equivale a Obtener Vivienda de California.
‫Hay una función.
‫Todo lo que estamos haciendo es simplemente llamar a esta función aquí.
‫Podría vincular esto allí para que lo tengamos.
‫Usemos el conjunto de datos de vivienda de California.
‫Y luego, si echamos un vistazo a cómo es la vivienda, ¿qué nos aporta?
‫Puede que tarde un poco porque tiene que cargar un conjunto de datos de Internet.
‫Entonces, dependiendo de que no nos lo muestre.
‫OK, ahí vamos.
‫Hermosa.
‫Entonces tenemos un diccionario.
‫¿Cómo sabemos que tenemos el código del diccionario allí?
‫Y luego tenemos un código clave de datos y una matriz de todos los diferentes números de valores aquí.
‫Tenemos la columna de destino.
‫Tenemos los nombres de los objetivos, tenemos los nombres de las funciones, por lo que, en nuestro caso, queremos usar las
‫funciones para predecir el objetivo.
‫Así que echemos un vistazo.
‫Convirtamos esto en un marco de datos, para que sea un poco más fácil de usar y visualizar o alojar.
‫DEF es igual a la trama de datos PD.
‫Recuerde que para los marcos de datos, podemos pasarles un diccionario.
‫Entonces, en nuestro caso, queremos usar nuestro diccionario de vivienda y los datos.
‫Así que recordemos la cadena de base del marco de datos.
‫Queremos los datos, ¿cuál es la clave de datos del diccionario de vivienda?
‫Y si bajamos, el índice es algo más, columnas, algo más.
‫Entonces, columnas, ahí vamos.
‫Eso es lo que queremos.
‫Entonces, ¿qué pasa si solo hicimos los datos?
‫A qué se parece esto?
‫Vivienda dos Sí.
‫OK sí.
‫Veo.
‫Tenemos uno para bien, ocho columnas comienzan desde cero.
‫Tenemos 20000 muestras.
‫Esto es hermoso, muy parecido a un conjunto de datos del mundo real, 20000 muestras.
‫Y luego tenemos sí.
‫Así que queremos que todos tengamos algunas etiquetas aquí.
‫Así que estas son nuestras características.
‫Características.
‫Vamos a hacer eso.
‫Escribamos esto aquí.
‫Las columnas son iguales.
‫Queremos nombres de funciones, entonces, ¿cómo se ve esto?
‫Vivienda DF.
‫Honor, necesitamos vivienda.
‫Vivienda sorda, guapa, ok.
‫Eso es lo que estamos tratando de hacer, por lo que los nombres de destino se convierten en valor de la casa, así que necesitamos que necesitemos el valor
‫de la casa allí.
‫Entonces agreguemos una columna.
‫Iremos a vivienda.
‫Alojamiento.
‫DMF y lo llamaremos.
‫El valor objetivo de nueve Med House.
‫Así que llamemos a esto Eagles el marco de datos de vivienda.
‫Así que esta será nuestra vivienda objetivo.
‫Y si volvemos a subir.
‫Target, ahora esto es lo que tendrá que hacer con muchos de sus
‫propios conjuntos de datos, nuevamente, este ya está bastante formateado para nosotros, pero a menudo tendrá que construirlo de tal manera que
‫sea manipulador o usted puede manipularlo usando algo como pandas o aprendizaje psíquico o nampai o algo así.
‫Así que ahora echemos un vistazo a la cabeza.
‫Maravilloso.
‫Entonces, lo que estamos tratando de hacer aquí es usar estos valores para predecir este valor.
‫El valor de Med House ahora, ¿cuáles son estos valores?
‫Med Inc Edad de la vivienda, promedio de habitaciones, promedio de habitaciones, ocupación de la población, latitud, longitud.
‫Bueno, echemos un vistazo a la función.
‫Bueno, es una función, pero leemos más sobre el uso de conjuntos de datos de guía del mundo real, conjunto de datos de vivienda
‫de California.
‫Aquí vamos.
‫Medibank es el ingreso medio en el grupo de bloques, y un grupo de bloques usa una fila por grupo de bloques del censo.
‫Entonces, ¿cada fila en este conjunto de datos?
‫Cero uno dos tres cuatro, etcétera.
‫Hasta 20000 es un grupo de bloques en California, y un grupo de bloques es la unidad geográfica más pequeña para la cual la Oficina
‫del Censo del Censo de EE. UU. Publica datos de muestra.
‫Por lo tanto, suele haber entre seiscientas y tres mil personas.
‫Así que estamos tratando de usar un área pequeña de California y algunas estadísticas o algunos atributos sobre esa área
‫para predecir el valor medio de la vivienda expresado en miles de cientos de miles de dólares.
‫Entonces, en este caso, esta tasa es cero para cualquier grupo que esté en California.
‫En esta longitud y latitud, el valor medio de una casa es de cuatro punto cinco a seis veces $
‫100000, que es cuatrocientos cincuenta y dos mil dólares seis mil algo aproximadamente que multiplica esto por
‫mil.
‫Ese es el valor de la casa.
‫¿Ahora que?
‫Podría rehacer esto solo para mantener nuestro cerebro sano y cambiar esto a objetivo.
‫Solo tenemos que recordar, oh, ¿y cómo nos deshacemos de una columna que aloja d si queremos dejar la casa
‫hecha Val?
‫¿Tenemos aquí en el lugar y a través de Trump?
‫UPS.
‫No, no es así.
‫La definición de vivienda es igual a la vivienda.
‫Definitivamente no caer.
‫Necesitamos acceso igual a uno.
‫Vivienda def.
‫está bien.
‫Aquí vamos.
‫Ahora bien, ¿cómo podríamos construir un algoritmo para usar estas características para predecir este valor objetivo?
‫Bueno, lo primero es lo primero, ¿qué tenemos que hacer?
‫Bueno, primero tengo que dividir nuestros datos, no dividir nuestros datos en funciones y objetivos.
‫Entonces X e Y, hagámoslo.
‫Pero primero, solo voy a hacer una pequeña declaración aquí.
‫Importar algoritmo.
‫Y ahora queremos configurar una escena aleatoria para que podamos crear los datos de entrenamiento y prueba, y la semilla aleatoria pagada
‫será cuarenta y dos.
‫Y luego crearemos los datos.
‫X va a albergar Def Dot Drop, vamos a soltar.
‫El valor objetivo en el eje es igual a uno.
‫Vamos a establecer por qué.
‫Entonces, las etiquetas serán el valor objetivo, que es.
‫Pongámoslo aquí y lo que es.
‫Este es el precio medio de la vivienda en cientos de miles.
‫Y luego vamos a dividir los datos, dividirlos en conjuntos de prueba y de prueba.
‫Entonces queremos que x entrenar x probar y entrenar y probar es igual a querer dividir la prueba del tren.
‫Hemos visto esta función antes de que el tamaño de la prueba x y sea igual a cero punto dos.
‫Esto dividirá nuestros datos de forma aleatoria en conjuntos de prueba y entrenamiento.
‫Y ahora queremos crear una instancia y ajustar el modelo, y queremos ajustar el modelo en el conjunto de entrenamiento para poder evaluarlo más
‫adelante en el conjunto de prueba.
‫Ahora que no tenemos un modelo listo, sin embargo, ¿adónde iríamos si quisiéramos comprobar dónde podemos usar una
‫estimación del algoritmo de aprendizaje de sockets sobre cuándo iríamos a la línea de sockets?
‫¿Mapa de aprendizaje automático?
‫Hermosa.
‫Así que vamos a empezar aquí y tenemos más de 50 muestras.
‫Sí, estaré prediciendo la categoría.
‫Estaré clasificando algo.
‫No, estaré prediciendo una cantidad.
‫Si.
‫¿Tenemos menos de 100000 muestras?
‫Sí, algunas características deberían ser importantes.
‫En realidad, no estoy seguro de qué es este.
‫Tan pocas características deberían ser importantes.
‫Entonces, ¿cuántas funciones tenemos?
‫Tenemos alrededor de ocho.
‫¿Cómo sabemos de antemano cuáles serán importantes y cuáles no?
‫Ahora, aquí es donde vamos a tener que ser experimentales.
‫Ahora todas estas cajas verdes aquí.
‫Entonces no puedo aprender modelos de aprendizaje automático.
‫Entonces, si hago clic en Lasso, si hago clic en Elastic Ridge Regression Ensemble regreses, todos estos son diferentes
‫tipos de modelos.
‫Así que voy a cerrar algunos de ellos.
‫Puede leer sobre ellos si lo desea.
‫Pero vamos a experimentar aquí porque en realidad no sabemos la respuesta aquí, algunas características deberían ser
‫importantes.
‫No estoy seguro de antemano, ¿sabe cuál de estas funciones será más importante?
‫Yo no.
‫Entonces, eso es lo que pasa con el aprendizaje automático, es que antes de tiempo, es posible que sepa qué es valioso y
‫qué no lo es.
‫Lo mejor que se puede hacer es experimentar, experimentar, experimentar.
‫Así que ahora probemos algo.
‫Saltemos a la regresión.
‫Digamos que sabemos que todas las características son tan importantes como las demás.
‫Entonces, regresión, ¿qué es esto sobre lo que podemos leer?
‫Lo que es es una fórmula matemática elegante, pero veámosla nuevamente en código Python.
‫Digo elegante, pero eso no quita lo importante que es esto.
‫El código de Python se basa en eso.
‫Si desea saltar a eso, puede hacerlo.
‫Pero nos centraremos en escribir el código.
‫Entonces, necesitamos de escalar un modelo lineal de importación, un modelo lineal, una cresta de puntos.
‫Y luego colocamos algunos datos aquí.
‫Veámoslo en acción alto.
‫Así que tenemos que escuchar a Helen Daunt, modelo lineal Import Ridge, nuevamente, todo lo que hemos hecho es revisar esta pequeña hoja de trucos
‫y decir, está bien, y tenemos alrededor de 50 muestras que no predicen la categoría.
‫Estamos prediciendo en cantidad.
‫Tenemos menos de 100000 muestras y no estamos seguros aquí.
‫Así que vamos a probar lo que sea que tengamos allí.
‫Lo hermoso del aprendizaje automático es que puede probarlos y luego compararlos
‫para ver cuál funciona mejor y luego usar ese algoritmo como su mejor algoritmo.
‫Entonces, ahora que tenemos el modelo de cresta, vamos a crear una instancia.
‫Lo llamaremos modelo es igual a cresta.
‫Recuerde que dije que si llamo a algo un modelo, el préstamo psíquico a menudo se refiere a él como una estimación.
‫Son simplemente semánticas diferentes.
‫Lo vamos a encajar en los datos del tren X y del tren Y que creamos aquí con la división de prueba del tren.
‫Y ahora vamos a comprobar la puntuación del modelo.
‫En la prueba, establezca alguna prueba de Model Dot Score X Test Y, veamos cómo funciona.
‫Ah, OK.
‫Está poniendo algún tipo de valor aquí.
‫¿Y qué significa este valor para nosotros?
‫Bueno, no mucho por el momento, así que revisemos la cadena de documentación de la puntuación y devuelva el
‫coeficiente de determinación.
‫¿Qué es el coeficiente de determinación?
‫Busquemos en Google ese coeficiente de determinación.
‫Nuestro cuadrado es igual a uno menos RSS para evaluar algunos de los cuadrados, residuos, sumas totales de cuadrados.
‫Mmm.
‫Tenemos Wikipedia.
‫Probemos este.
‫Investopedia.
‫¿Qué es el coeficiente de determinación?
‫El coeficiente de determinación es una medida estadística que examina cómo las diferencias en una variable pueden
‫explicarse por la diferencia en una segunda variable al predecir el resultado de un evento dado.
‫En otras palabras, este coeficiente, que comúnmente se conoce como R-Cuadrado o Cuadrado, evalúa
‫qué tan fuerte es la relación lineal entre dos variables y los investigadores confían mucho en él cuando realizan
‫análisis de tendencias.
‫Mmm.
‫Ahora vamos a profundizar más en diferentes métricas de evaluación de regresión.
‫Pero lo que debe saber es que la métrica de evaluación de regresión predeterminada es para modelos de regresión en línea
‫de socket.
‫¿Es este valor al cuadrado?
‫Entonces, lo que esto dice aquí es que mide la relación lineal entre dos variables.
‫En nuestro caso, tenemos algunas más de dos variables.
‫Pero esencialmente, se trata de la relación entre estas variables.
‫Entonces, las características y la variable objetivo y dice cuán predictivo, correcto, usando nuestro modelo actual, cuán
‫predictivo es nuestro modelo dadas estas características.
‫¿Cuánto es capaz de predecir la variable objetivo?
‫Así que acabamos de decir muchas cosas.
‫Pero piense en este valor, el valor más bajo es cero, el valor más alto es uno, así que cuanto más alto, mejor.
‫¿Qué tan predictivas son estas características de este valor objetivo?
‫Entonces ese es el coeficiente de determinación.
‫Si desea investigar más eso, es bienvenido, pero veremos diferentes métricas de
‫evaluación más adelante.
‫Pero por ahora, digamos que tenemos este valor, ¿cómo podríamos mejorar ese valor?
‫Está bien si no está seguro.
‫Pensemos en los datos que tenemos.
‫¿Cómo mejoramos los modelos de aprendizaje automático?
‫Bueno, una forma sería agregar más datos.
‫Otra forma sería elegir un modelo diferente y probarlo.
‫Así que recuerde que dije que mucho de esto es experimental.
‫Acabamos de probar una de estas cajas verdes.
‫Entonces, su desafío para el próximo video es que me gustaría que se sumergiera en cualquiera de estos recuadros verdes de este
‫lado.
‫El conjunto de punto elástico con láser retrocede la cresta.
‫Hemos hecho ridge SVR.
‫Pruébalo.
‫Vea si puede hacer que funcione en nuestro conjunto de datos y vea si puede mejorar la puntuación R-Squared actual
‫de nuestro modelo.
‫Solo escribe el mismo código aquí.
‫Lo único que va a cambiar es el modelo que usas, y te veo en el siguiente video.
‫Vamos a intentar mejorar este puntaje.