‫ยินดีต้อนรับกลับ.
‫มาเตือนตัวเองว่าเรากำลังพูดถึงอะไร
‫แล้วเราทำอะไรลงไปบ้าง?
‫เราทำศูนย์แล้ว
‫และสิ้นสุดขั้นตอนการทำงานสินเชื่อกายสิทธิ์
‫และเราทำสำเร็จแล้ว
‫เตรียมข้อมูลให้พร้อม
‫ทีนี้ มาดูข้อที่สองกัน ซึ่งก็คือการเลือกอัลกอริธึมสแลชประมาณการที่ถูกต้องสำหรับปัญหาของเรา
‫มันจะสร้างหัวข้อใหม่ที่นี่เพื่อเลือกอัลกอริธึมสแลชตัวประมาณที่เหมาะสมสำหรับปัญหาของคุณ
‫ดังนั้นการเรียนรู้ทางจิตจึงกว้างใหญ่มาก ห้องสมุด
‫ดังนั้นเราต้องมีวิธีสองสามวิธีหรือลองฝึกการนำทางกันสักหน่อย
‫ให้เขียนสิ่งที่ควรทราบคือสิ่งที่คุณควรระวัง
‫ตามที่ Kalen กล่าวถึงเมื่อฉันพูดว่าโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องและอัลกอริธึมเป็นตัวประมาณ
‫นี่เป็นหนึ่งในสิ่งที่คุณกำลังจะเจอในโลกของการเรียนรู้ด้วยเครื่องคือมีชื่อต่างๆ มากมายสำหรับสิ่งต่างๆ
‫ที่แตกต่างกัน
‫ดังนั้น พึงระลึกไว้เสมอว่า ถ้าฉันพูดโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง หรือถ้าฉันพูดอัลกอริทึม ไซโคลนเรียกตัวประมาณเหล่านี้
‫และภายในตัวประมาณเหล่านั้น คุณมีตัวแยกประเภทซึ่งเป็นตัวแบบการจัดหมวดหมู่ และภายในตัวประมาณเหล่านั้นก็จะมีการถดถอยเช่นกัน
‫ซึ่งเป็นตัวแบบการถดถอย .
‫และถ้าเราเตือนตัวเองว่า หากเรามีปัญหาในการจัดหมวดหมู่ แสดงว่าเราได้คาดการณ์หมวดหมู่ไว้แล้ว
‫ดังนั้น บางสิ่งมักจะเป็นอย่างใดอย่างหนึ่ง หรืออาจเป็นได้หลายประเภท
‫ในกรณีของเราเราอาจมองว่าเป็นโรคหัวใจหรือไม่ก็อย่างใดอย่างหนึ่ง
‫และอีกครั้งด้วยการจัดหมวดหมู่ คุณจะมีตัวแยกประเภทซึ่งเป็นค่าประมาณหรือในการเรียนรู้ทางจิต
‫และบางครั้งคุณจะเห็นตัวเอง
‫ดังนั้นตัวย่อ CLF ซึ่งย่อมาจาก classifier ที่ใช้เป็นตัวประมาณการจำแนกประเภท
‫ดังนั้น CLF จึงเป็นชื่อตัวแปรการจัดประเภททั่วไปหรือชื่อตัวแปรรูปแบบการจัดประเภท
‫แล้วเราก็มีปัญหาการถดถอยเช่นกัน
‫เรากำลังมุ่งเน้นไปที่การถดถอยและการจัดประเภทในโมดูลนี้ที่คาดการณ์ตัวเลข
‫เช่น ราคาขายของรถยนต์
‫ตกลง.
‫ตอนนี้ขอเปลี่ยนเป็นมาร์กอัป
‫และหากคุณเคยเห็นรายชื่อโมเดลอัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงต่างๆ หรือค่าประมาณเป็นอัลกอริธึม
‫เป็นต้น คุณรู้ว่ามีเพียงไม่กี่คนเท่านั้น
‫ดังนั้นสิ่งที่ Psychic Learn ได้ทำ และถ้าคุณไม่ทำ ไม่เป็นไร เราจะไปสำรวจพวกเขา
‫พวกเขาได้สร้างแผนที่ ดังนั้น มาดูแผนที่แบบจำลองสเกลาร์และแมชชีนเลิร์นนิงกัน และฉันจะพูดถึงสิ่งนี้บ่อยครั้งเมื่อเริ่มต้นครั้งแรก
‫ตอนนี้ฉันมีประสบการณ์บางอย่าง
‫ตอนนี้มันคงจะน่ากลัวมากถ้านี่เป็นครั้งแรกที่คุณได้เห็นมัน
‫แต่ตอนนี้ ฉันมีประสบการณ์เล็กน้อยในการใช้อัลกอริธึมเหล่านี้ทั้งหมด ซึ่งเป็นสิ่งที่คุณจะมีเมื่อเราทำโมดูลเหล่านี้เสร็จ
‫ฉันสามารถนึกถึง โอเค สำหรับปัญหาการถดถอย ฉันต้อง ใช้หนึ่งในอัลกอริธึมเหล่านี้สำหรับปัญหาการจำแนกประเภท
‫ฉันต้องใช้หนึ่งในอัลกอริธึมเหล่านี้สำหรับการจัดกลุ่ม ซึ่งเป็นรูปแบบหนึ่งของการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล
‫ฉันใช้สิ่งเหล่านี้เพื่อลดขนาด พิจารณาสิ่งเหล่านั้น แต่เราจะเน้นที่การถดถอยของการจัดหมวดหมู่
‫ปัญหาสำคัญสองประการในการเรียนรู้ของเครื่อง
‫ถ้าคุณต้องการดูว่าสิ่งเหล่านี้คืออะไร ฉันจะอ้างอิงถึงเอกสารเงินกู้กายสิทธิ์
‫มาเริ่มกันที่นี่เลย
‫สมมติว่าเรามีปัญหาแมชชีนเลิร์นนิง เราจะผ่านขั้นตอนสีน้ำเงินเหล่านี้
‫และลูกศรที่นี่ เรามีตัวอย่างมากกว่า 50 ตัวอย่าง ใช่หรือไม่
‫และถ้าคุณไม่มีตัวอย่างมากกว่า 50 ตัวอย่าง พลังจิตกำลังบอกให้คุณหาข้อมูลเพิ่มเติม
‫เพราะสิ่งที่เป็นการเรียนรู้ของเครื่อง โดยปกติถ้าคุณมีข้อมูลมากขึ้น อัลกอริทึมของคุณก็จะทำงานได้ดีขึ้น
‫ดังนั้นหากคุณไม่มีตัวอย่างมากกว่า 50 ตัวอย่าง เช่น 50 แถวในสเปรดชีต Excel หรือตัวอย่างผู้ป่วยโรคหัวใจและไม่มีโรคหัวใจ
‫50 ตัวอย่าง คุณอาจต้องการมากกว่านี้
‫แต่ขอเป็นชุดข้อมูลเพื่อให้เราสามารถปฏิบัติตามนี้
‫อันแรกที่เราจะเริ่มต้นด้วยคือชุดข้อมูลการถดถอย
‫ดังนั้นฉันอาจใส่ลิงค์แผนที่นี้ที่นี่
‫ดังนั้น หากคุณกำลังแก้ปัญหาแมชชีนเลิร์นนิงและต้องการใช้ เรียนรู้และไม่แน่ใจว่าควรใช้โมเดลใด โปรดดูแผนที่การเรียนรู้ของแมชชีนเลิร์นนิง
‫เราจะไปที่นั่น.
‫และแน่นอนว่าเริ่มสับสนมาก
‫แต่เมื่อเราได้ประสบการณ์มาแล้ว เราจะมาดูกันว่าเราจะใช้มันได้อย่างไร
‫อย่างแรกเลยคือเราต้องมีชุดข้อมูล
‫มาดูชุดข้อมูลการถดถอยกัน
‫เฮ้ 2 1 การเลือกแบบจำลองแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับปัญหาการถดถอย
‫อีกครั้ง ปัญหาการถดถอยคืออะไร?
‫เป็นการทำนายตัวเลข
‫ลองใช้ชุดข้อมูลที่อยู่อาศัยในแคลิฟอร์เนีย
‫เราอาจกำลังคิดว่า แดเนียล คุณไปเอาชุดข้อมูลเหล่านี้มาจากไหน
‫คุณได้แนวคิดเหล่านี้มาจากไหน?
‫อีกครั้ง เอกสารสินเชื่อกายสิทธิ์ ชุดข้อมูลสินเชื่อ ASC
‫ดังนั้นชุดข้อมูลของเล่น
‫ชุดข้อมูลของเล่นคืออะไร?
‫มันเหมือนกับชุดข้อมูลเล็กๆ ที่คุณสามารถฝึกฝนได้
‫ในเวอร์ชันดั้งเดิมของวิดีโอนี้ เราใช้ชุดข้อมูล Boston
‫แต่นั่นก็เลิกใช้ไปแล้วใน 1 0 ซึ่งเป็นเวอร์ชันล่าสุดของ Psychic Loan ในการบันทึกวิดีโอนี้
‫ดังนั้นจงจำไว้
‫หากคุณกำลังใช้เงินกู้กายสิทธิ์เวอร์ชันเก่า ชุดข้อมูลบอสตันจะถูกเลิกใช้งาน
‫ฉันจะให้คุณอ่านเอกสารว่าทำไมถึงเป็นเช่นนั้น
‫ในการบอกว่าเราจะเน้นที่ชุดข้อมูลที่อยู่อาศัยในแคลิฟอร์เนีย
‫เรามีที่อยู่อาศัยที่นี่หรือไม่?
‫ที่อยู่อาศัย?
‫ที่นี่ที่ไหน?
‫ที่อยู่อาศัยของบอสตัน
‫เลิกใช้แล้ว
‫ฮะ?
‫ชุดข้อมูลของเล่น
‫มาดูกันดีกว่า
‫หากมีข้อสงสัยให้ Google ออก
‫สอบถามที่อยู่อาศัยในแคลิฟอร์เนีย
‫เราจะไปที่นั่น.
‫ชุดข้อมูล
‫เรียกที่อยู่อาศัยในแคลิฟอร์เนีย
‫อืม.
‫ฉันสงสัยว่าทำไมมันถึงไม่อยู่ในความรู้สึกของข้อมูลของเล่น
‫อาจอยู่ในยูทิลิตีการโหลดชุดข้อมูล
‫แคลิฟอร์เนีย.
‫โอ้ ไปกันเถอะ
‫ชุดข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง
‫โอเค มีชุดข้อมูลของเล่น แล้วมีชุดข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง
‫เรากำลังใช้ชุดข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง 555
‫งั้นเราไปกันเลย
‫ทั้งหมดนี้สร้างขึ้นในพายุไซโคลน
‫ตอนนี้ชุดข้อมูลของคุณอาจไม่จำเป็นต้องสร้างไว้ในไซโคลน
‫ก็คงจะไม่ใช่
‫แต่นี่เป็นชุดข้อมูลที่คุณสามารถฝึกฝนได้ ดังนั้นเมื่อพูดถึงการทำงานกับชุดข้อมูลของคุณเอง
‫เฮ้ ฉันได้ฝึกการทำงานกับชุดข้อมูลมาแล้ว
‫ในกรณีนี้ เราอยากจะทำนายว่าเราจะไปที่นี่
‫ตัวแปรเป้าหมายคือมูลค่าบ้านขนาดกลางสำหรับเขตแคลิฟอร์เนียที่แสดงเป็นเงินหลายแสนดอลลาร์
‫ดังนั้นหลายร้อยหลายพันดอลลาร์
‫มันมีตัวอย่างรหัสใด ๆ หรือไม่?
‫นี่คือที่ที่มันเชื่อมโยงไปยังฟังก์ชัน ซึ่งเราได้รวบรวมไว้ที่นี่
‫ตัวอย่างโค้ดไม่มีตัวอย่างโค้ด แต่มีคู่มือผู้ใช้
‫เราจะไปที่นั่น.
‫มันแค่เชื่อมโยงเรากลับไปที่นั่น
‫มาดูการทำงานกัน
‫เฮ้ เรามาเขียนโค้ดกันดีกว่า แทนที่จะกระโดดข้ามเอกสาร
‫ไปเอาชุดข้อมูลเคหะของ Kelly Fournier และเราจะไปจาก SRC เรียนรู้การนำเข้าชุดข้อมูลดอท
‫ดึงข้อมูล
‫ที่อยู่อาศัยในแคลิฟอร์เนียและเราจะตั้งค่าตัวแปรที่เรียกว่าที่อยู่อาศัยเท่ากับดึงที่อยู่อาศัยในแคลิฟอร์เนีย
‫นี่คือฟังก์ชัน
‫ทั้งหมดที่เราทำคือเราเรียกฟังก์ชันนี้ที่นี่
‫ฉันอาจเชื่อมโยงสิ่งนี้ในนั้นเพื่อให้เราได้มัน
‫ลองใช้ชุดข้อมูลที่อยู่อาศัยในแคลิฟอร์เนีย
‫แล้วถ้าเราดูว่าบ้านหน้าตาเป็นอย่างไร มันให้อะไรเราบ้าง?
‫อาจใช้เวลาสักครู่เพราะต้องโหลดชุดข้อมูลจากอินเทอร์เน็ต
‫ขึ้นอยู่ว่า มันไม่แสดงให้เราเห็น
‫เอาล่ะเราไปกันเถอะ
‫สวยงาม.
‫ดังนั้นเราจึงมีพจนานุกรม
‫เรารู้ได้อย่างไรว่า?
‫เรามีพจนานุกรมขดอยู่ที่นั่น
‫แล้วเราก็มีคีย์ที่เรียกว่า data และอาร์เรย์ของค่าต่างๆ ทั้งหมดที่นี่
‫เรามีคอลัมน์เป้าหมาย
‫เรามีชื่อเป้าหมาย เรามีชื่อคุณลักษณะ
‫ในกรณีของเรา เราต้องการใช้คุณลักษณะต่างๆ เพื่อคาดการณ์เป้าหมาย
‫มาดูกันเลย
‫เรามาเปลี่ยนเป็น data frame เพื่อให้ง่ายต่อการใช้งานและแสดงภาพหรือสร้าง
‫DF ให้เท่ากับกรอบข้อมูล PD
‫โปรดจำไว้ว่าสำหรับกรอบข้อมูลเราสามารถส่งพจนานุกรมให้พวกเขาได้
‫ดังนั้นในกรณีของเรา เราต้องการใช้พจนานุกรมที่อยู่อาศัยและข้อมูล
‫ดังนั้นให้เราเตือนตัวเองถึง docstring ของ DataFrame ที่เราต้องการ data คือ data key ของพจนานุกรมที่อยู่อาศัยคืออะไร
‫และถ้าเราลงไปดัชนีก็เป็นอย่างอื่น
‫คอลัมน์ อย่างอื่น
‫ดังนั้นคอลัมน์
‫เราจะไปที่นั่น.
‫นั่นคือสิ่งที่เราต้องการ
‫แล้วถ้าเราทำแค่ข้อมูลล่ะ?
‫นี่มันหน้าตายังไงนะ ที่อยู่อาศัย?
‫DF โอเค ใช่
‫ดูสิ เรามีหนึ่ง สอง แปด คอลัมน์ที่เริ่มจากศูนย์
‫เรามีตัวอย่าง 20,000 ตัวอย่าง
‫สวยมาก ใกล้เคียงกับชุดข้อมูลจริง 20,000 ตัวอย่าง แล้วเราก็มี
‫เราต้องการ เราต้องการป้ายกำกับที่นี่
‫นี่คือคุณสมบัติของเรา
‫คุณสมบัติ.
‫มาทำกัน
‫ลองเขียนนี่ตรงนี้
‫คอลัมน์
‫เท่ากับ
‫เราต้องการชื่อคุณสมบัติ
‫นี้มีลักษณะอย่างไร?
‫ที่อยู่อาศัย DF.
‫ให้เกียรติ
‫เราต้องการที่อยู่อาศัย
‫ที่อยู่อาศัย
‫ดีเอฟ สวย.
‫ตกลง.
‫นั่นคือสิ่งที่เรากำลังพยายามทำ
‫ดังนั้นชื่อเป้าหมายจึงเป็นมูลค่าบ้าน
‫สมมุติว่าเราต้องการมูลค่าบ้านตรงนั้น
‫ลองเพิ่มคอลัมน์
‫เราจะไปบ้านพัก
‫ที่อยู่อาศัย DF และเราจะเรียกมันว่า
‫ชื่อเป้าหมาย.
‫มูลค่าบ้าน Med
‫เรียกว่านี่เท่ากับกรอบข้อมูลที่อยู่อาศัย
‫นี่จึงเป็นที่อยู่อาศัยเป้าหมายของเรา
‫และถ้าเรากลับมา
‫เป้า.
‫นี่คือสิ่งที่คุณจะต้องทำกับชุดข้อมูลจำนวนมากของคุณเอง
‫อีกครั้ง อันนี้ถูกจัดรูปแบบไว้สำหรับเราแล้ว แต่คุณมักจะต้องสร้างมันในลักษณะที่เป็นการบิดเบือนหรือคุณสามารถจัดการกับมันโดยใช้บางอย่างเช่นหมีแพนด้าหรือการเรียนรู้ทางจิตหรืออะไรทำนองนั้น
‫ทีนี้มาดูที่หัวกันบ้าง
‫มหัศจรรย์.
‫สิ่งที่เราพยายามทำในที่นี้คือ ใช้ค่าเหล่านี้เพื่อทำนายค่านี้ ค่าบ้านของยา
‫ทีนี้ ค่าเหล่านี้คืออะไร?
‫อายุบ้านของ Med Inc ห้องพักเฉลี่ย ห้องนอนเฉลี่ย อาชีพประชากร ละติจูด ลองจิจูด
‫มาดูฟังก์ชั่นกันบ้าง
‫มันเป็นฟังก์ชั่น แต่เราอ่านเพิ่มเติมในคู่มือผู้ใช้
‫ชุดข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง ชุดข้อมูลที่อยู่อาศัยของแคลิฟอร์เนีย
‫เราจะไปที่นั่น.
‫INC คือรายได้เฉลี่ยในกลุ่มบล็อกและกลุ่มบล็อกใช้หนึ่งแถวต่อกลุ่มบล็อกสำมะโน
‫ดังนั้นแต่ละแถวในชุดข้อมูลนี้เป็นศูนย์ หนึ่ง สอง สาม สี่ เป็นต้น มากถึง 20,000 เป็นกลุ่มบล็อกในแคลิฟอร์เนีย และกลุ่มบล็อกเป็นหน่วยทางภูมิศาสตร์ที่เล็กที่สุดที่สำนักสำรวจสำมะโนประชากรของสหรัฐฯ
‫เผยแพร่ข้อมูลตัวอย่าง
‫โดยทั่วไปแล้วจะมีประมาณ 603,000 คน
‫ดังนั้นเราจึงพยายามใช้พื้นที่เล็กๆ ของแคลิฟอร์เนีย และสถิติบางอย่างหรือคุณลักษณะบางอย่างเกี่ยวกับพื้นที่นั้น
‫เพื่อทำนายมูลค่าบ้านเฉลี่ยที่แสดงเป็นพันๆ หลายร้อยหลายพันดอลลาร์
‫ในกรณีนี้ แถวนี้เป็นศูนย์สำหรับกลุ่มใดก็ตามที่อยู่ในแคลิฟอร์เนีย ที่ลองจิจูดและละติจูดนี้
‫ค่าบ้านมัธยฐานคือ 4 5 ถึง 6 คูณ 100,000 ซึ่งเท่ากับ 452,000, 6000
‫บางสิ่งบางอย่างรอบ ๆ ที่นั่น
‫แค่คูณนี่ด้วย 100,000
‫นั่นคือมูลค่าบ้าน
‫ทีนี้ สิ่งที่ผมอาจทำซ้ำได้ เพียงเพื่อให้สมองของเรามีสติ คือเปลี่ยนสิ่งนี้ให้เป็นเป้าหมาย
‫เราแค่ต้องจำไว้ โอ้ และเราจะกำจัดการเคหะคอลัมน์ df ได้อย่างไร เราต้องการดรอปเฮ้าส์ที่เรามีอยู่ตรงนี้
‫เท่ากับดร็อป อุ๊ปส์
‫ไม่มันไม่ได้อยู่อาศัย
‫DF ACLs ที่อยู่อาศัย df drop และเราต้องการแกนเท่ากับหนึ่งเรือน
‫DF โอเค ไปกันเลย
‫ตอนนี้เราจะสร้างอัลกอริทึมเพื่อใช้คุณลักษณะเหล่านี้เพื่อคาดการณ์มูลค่าเป้าหมายนี้ได้อย่างไร
‫อย่างแรกเลย
‫เราต้องทำอย่างไร?
‫ฉันต้องแยกข้อมูลของเราก่อน ไม่ใช่เพื่อแยกข้อมูลของเราออกเป็นคุณสมบัติและเป้าหมาย ดังนั้น X และ Y
‫มาทำกัน
‫อันดับแรก ฉันแค่จะใส่คำสั่งเล็กน้อยที่นี่
‫อัลกอริทึมการนำเข้า
‫และตอนนี้ เราต้องการตั้งค่าฉากสุ่ม เพื่อให้เราสามารถสร้างรถไฟและทดสอบข้อมูล และเมล็ดสุ่มจะเป็น
‫42 จากนั้นเราจะสร้างข้อมูล
‫X จะเป็นที่อยู่อาศัย DF ดอทดร็อป
‫เราจะลดค่าเป้าหมายบนแกนเท่ากับหนึ่ง
‫เราจะตั้งค่า Y
‫ดังนั้นป้ายกำกับจะเป็นมูลค่าเป้าหมาย
‫มาดูกันว่ามันคืออะไร
‫ราคาบ้านกลางหลักแสน
‫จากนั้นเราจะแบ่งข้อมูล แบ่งเป็นชุดฝึกและชุดทดสอบ
‫เราต้องการ x, เทรน x, การทดสอบ y, การทดสอบ y เท่ากับ ต้องการแยกการทดสอบรถไฟ
‫เราเคยเห็นฟังก์ชันนี้มาก่อน
‫ขนาดการทดสอบ XY เท่ากับ 0 2.
‫นี่จะแบ่งข้อมูลของเราแบบสุ่มออกเป็นชุดฝึกอบรมและชุดทดสอบ
‫และตอนนี้ เราต้องการยกตัวอย่างและปรับโมเดล และเราต้องการปรับโมเดลให้พอดีกับชุดการฝึก เพื่อให้เราสามารถประเมินได้ในภายหลังในชุดทดสอบ
‫ตอนนี้เราไม่มีโมเดลพร้อม
‫อย่างไรก็ตาม เราจะไปที่ไหนถ้าเราต้องการตรวจสอบว่าเราสามารถใช้ตัวประมาณเฉือนอัลกอริธึมของวงจรเรียนรู้ได้ที่ไหน?
‫เราจะไปที่แผนที่การเรียนรู้ของเครื่องยืมพลังจิต
‫สวยงาม.
‫เราจะเริ่มกันที่นี่ และเรามีตัวอย่างมากกว่า 50 ตัวอย่าง
‫ใช่.
‫ทั้งหมดที่เราทำนายหมวดหมู่
‫เรากำลังจำแนกบางสิ่งบางอย่าง?
‫เลขที่
‫เรากำลังทำนายปริมาณหรือไม่?
‫ใช่.
‫เรามีตัวอย่างต่ำกว่า 100,000 ตัวอย่างหรือไม่?
‫ใช่.
‫คุณลักษณะบางอย่างควรมีความสำคัญ
‫ฉันไม่แน่ใจจริงๆว่าอันนี้คืออะไร
‫ดังนั้นคุณลักษณะบางอย่างจึงควรมีความสำคัญ
‫แล้วเรามีคุณสมบัติกี่อย่าง?
‫เรามีประมาณแปดหรือมากกว่านั้น
‫เราจะรู้ได้อย่างไรว่าอันไหนจะสำคัญหรือไม่สำคัญล่วงหน้า?
‫ทีนี้ นี่คือที่ที่เราจะต้องทดลอง
‫กล่องสีเขียวเหล่านี้ทั้งหมดนี้เป็นแบบจำลองการเรียนรู้ด้วยเครื่องกายสิทธิ์
‫ดังนั้น หากฉันคลิกที่ lasso ถ้าฉันคลิกที่ Elastic Ridge Regression Ensemble Regresses ทั้งหมดนี้เป็นแบบจำลองประเภทต่างๆ
‫ดังนั้นฉันจะปิดบางส่วน
‫คุณสามารถอ่านข้อมูลเหล่านี้ได้หากต้องการ
‫แต่เราจะทดลองที่นี่ เพราะเราไม่รู้คำตอบจริงๆ
‫คุณลักษณะบางอย่างควรมีความสำคัญ
‫ฉันไม่แน่ใจ.
‫ล่วงหน้า.
‫คุณทราบหรือไม่ว่าคุณลักษณะใดต่อไปนี้มีความสำคัญมากที่สุด
‫ฉันไม่.
‫นั่นคือสิ่งที่เกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง นั่นคือ ล่วงหน้าคุณอาจรู้ว่าอะไรมีค่าและอะไรไม่มีค่า
‫สิ่งที่ดีที่สุดที่จะทำคืออะไร?
‫ทดลอง ทดลอง ทดลอง.
‫ตอนนี้เรามาลองทำอะไรกัน
‫ลองเข้าสู่การถดถอย
‫สมมุติว่า ไม่ คุณลักษณะทั้งหมดมีความสำคัญเท่าเทียมกัน
‫ดังนั้นการถดถอยของสันเขา
‫นี่คืออะไร?
‫เราสามารถอ่านได้ว่ามันคืออะไร
‫มีสูตรทางคณิตศาสตร์ที่น่าสนใจ แต่ลองดูในโค้ด python
‫อีกครั้งฉันพูดแฟนซี แต่นั่นไม่ได้ลดความสำคัญไปจากสิ่งนี้
‫รหัสหลามขึ้นอยู่กับสิ่งนั้น
‫หากคุณต้องการที่จะกระโดดลงไปในนั้น คุณสามารถทำได้
‫แต่เราจะเน้นที่การเขียนโค้ด
‫เราต้องการจากสเกลาร์ โมเดลเชิงเส้นนำเข้า โมเดลเชิงเส้นดอทริดจ์ จากนั้นเราส่งข้อมูลบางส่วนมาที่นี่
‫มาดูการทำงานกัน
‫สวัสดี.
‫เราไปที่นี่จากโมเดลเชิงเส้นของ Skyline Dot ใน Port Ridge
‫อีกครั้งที่เราทำคือเราอ่านข้อมูลสรุปเล็กๆ น้อยๆ นี้แล้วผ่านไป โอเค เรามีตัวอย่างมากกว่า
‫50 ตัวอย่าง
‫เราไม่ได้คาดการณ์หมวดหมู่
‫เรากำลังคาดการณ์ในปริมาณ
‫เรามีตัวอย่างน้อยกว่า 100,000 ตัวอย่าง และเราไม่แน่ใจ
‫ดังนั้นเราจะลองทุกอย่างที่เรามี
‫สิ่งที่สวยงามเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิงคือคุณสามารถลองใช้สิ่งเหล่านี้แล้วเปรียบเทียบในภายหลังเพื่อดูว่าอันไหนทำงานได้ดีที่สุด
‫จากนั้นใช้อัลกอริทึมนั้นเป็นอัลกอริธึมที่ดีที่สุดของคุณ
‫ตอนนี้เราได้โมเดล Ridge แล้ว เรามายกตัวอย่างกัน
‫เราจะเรียกมันว่า Model Equals Ridge
‫จำไว้ว่าฉันพูดว่าอย่างไรหากฉันเรียกบางสิ่งว่าแบบจำลอง เพื่อที่ฉันจะได้เรียนรู้มักจะอ้างถึงสิ่งนั้นเป็นการประมาณการ
‫มันต่างกันแค่ความหมาย
‫เราจะใส่ข้อมูลนี้ลงในข้อมูลรถไฟ X รถไฟ y ที่เราสร้างขึ้นที่นี่ด้วยการแยกการทดสอบรถไฟ
‫และตอนนี้เราจะตรวจสอบคะแนนของแบบจำลอง
‫ในชุดทดสอบ
‫ดังนั้นโมเดลดอทสกอร์, การทดสอบ x, การทดสอบ y
‫เรามาดูกันว่าเรื่องนี้จะเป็นอย่างไร
‫ตกลง.
‫มันให้คุณค่าบางอย่างที่นี่
‫ทีนี้ ค่านี้มีความหมายต่อเราอย่างไร?
‫ดีไม่มากในขณะนี้
‫ลองตรวจสอบ docstring ของคะแนนกัน
‫ส่งกลับค่าสัมประสิทธิ์การกำหนด
‫สัมประสิทธิ์ของการกำหนดคืออะไร?
‫ให้ Google ว่าสัมประสิทธิ์การกำหนด
‫R กำลังสอง เท่ากับ 1 ลบ สำรองผลรวมของกำลังสองที่เหลือ
‫ผลรวมของกำลังสอง
‫อืม.
‫เรามีวิกิพีเดีย
‫มาลองดูกัน
‫การลงทุน
‫สัมประสิทธิ์ของการกำหนดคืออะไร?
‫สัมประสิทธิ์ของการกำหนดเป็นการวัดทางสถิติที่ตรวจสอบว่าความแตกต่างในตัวแปรหนึ่งสามารถอธิบายได้อย่างไรโดยความแตกต่างในตัวแปรที่สองเมื่อทำนายผลของเหตุการณ์ที่กำหนด
‫กล่าวอีกนัยหนึ่ง สัมประสิทธิ์นี้ ซึ่งเรียกกันทั่วไปว่า R-squared หรือ R-squared
‫จะประเมินความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปรสองตัวที่แข็งแกร่งเพียงใดและนักวิจัยต้องพึ่งพาอย่างมากเมื่อทำการวิเคราะห์แนวโน้ม
‫อืม.
‫ตอนนี้เราจะเจาะลึกลงไปในตัววัดการประเมินการถดถอยแบบต่างๆ กัน แต่สิ่งที่คุณควรรู้ก็คือตัววัดการประเมินการถดถอยเริ่มต้นนั้นใช้สำหรับตัวแบบการถดถอยในการเรียนรู้ทางจิตคือค่า
‫R กำลังสองนี้
‫นี่คือสิ่งที่พูดในที่นี้คือ มันวัดความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปรสองตัว
‫ในกรณีของเรา เรามีตัวแปรมากกว่าสองตัว แต่โดยพื้นฐานแล้วมันใช้ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเหล่านี้
‫ดังนั้นคุณสมบัติและตัวแปรเป้าหมายและมันบอกว่าทำนายได้มากน้อยแค่ไหน?
‫เมื่อใช้โมเดลปัจจุบันของเรา โมเดลของเราคาดการณ์ได้มากน้อยเพียงใดเมื่อพิจารณาจากคุณลักษณะเหล่านี้
‫สามารถทำนายตัวแปรเป้าหมายได้มากน้อยเพียงใด
‫เราเลยพูดไปเยอะมาก แต่ลองคิดถึงค่านี้ดู
‫ค่าต่ำสุดคือศูนย์
‫ค่าสูงสุดคือหนึ่ง
‫ยิ่งสูงยิ่งดี
‫คุณลักษณะเหล่านี้ของค่าเป้าหมายนี้มีความสามารถในการคาดการณ์ได้มากน้อยเพียงใด
‫นั่นคือสัมประสิทธิ์ความมุ่งมั่น
‫หากคุณต้องการศึกษาข้อมูลมากกว่านี้
‫คุณยินดีเป็นอย่างยิ่งที่จะ
‫แต่เราจะดูเมตริกการประเมินต่างๆ ในภายหลัง
‫แต่สำหรับตอนนี้ บอกว่าเรามีค่านี้
‫เราจะปรับปรุงคุณค่านั้นได้อย่างไร?
‫ไม่เป็นไรถ้าคุณไม่มั่นใจ
‫แต่ลองคิดดูว่าเรามีข้อมูลอะไรบ้าง
‫เราจะปรับปรุงโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงได้อย่างไร
‫วิธีหนึ่งคือเพิ่มข้อมูลให้มากขึ้น
‫อีกวิธีหนึ่งคือเลือกรุ่นอื่นและลองใช้ดู
‫จำไว้ที่ฉันพูดไปหลายครั้งว่านี่เป็นการทดลอง
‫เราเพิ่งลองหนึ่งในกล่องสีเขียวเหล่านี้
‫ความท้าทายของคุณในวิดีโอหน้าคือผมอยากให้คุณดำดิ่งลงไปในกล่องสีเขียวที่อยู่ด้านนี้
‫ชุดตาข่ายยางยืดแบบ Lasso ถดถอยแนวสันเขา
‫เราได้ทำ Ridge SVR แล้ว ลองใช้ดู ดูว่าคุณสามารถนำไปใช้กับชุดข้อมูลของเราได้หรือไม่ และดูว่าคุณสามารถปรับปรุงคะแนน
‫R-squared ปัจจุบันของแบบจำลองของเราได้หรือไม่
‫เพียงเขียนรหัสเดียวกันที่นี่
‫สิ่งเดียวที่จะเปลี่ยนคือรุ่นที่คุณใช้ แล้วพบกันใหม่ในวิดีโอหน้า
‫เราจะพยายามปรับปรุงคะแนนนี้