‫Chào mừng trở lại.
‫Hãy tự nhắc nhở bản thân về những gì chúng ta đang đề cập.
‫Vì vậy, những gì chúng tôi đã làm cho đến nay?
‫Chúng tôi đã làm bằng không.
‫Và kết thúc để kết thúc quy trình cho vay tâm linh.
‫Và chúng tôi đã thực hiện một.
‫Chuẩn bị sẵn sàng dữ liệu.
‫Bây giờ, chúng ta hãy xem xét số hai, đó là lựa chọn thuật toán cắt giảm ước tính phù hợp cho các vấn
‫đề của chúng ta.
‫Nó sẽ tạo ra một tiêu đề mới ở đây để chọn thuật toán gạch chéo của công cụ ước tính phù hợp cho vấn đề của bạn.
‫Vì vậy, tâm linh học là rất rộng lớn, thư viện.
‫Vì vậy, chúng ta cần một vài cách hoặc hãy thực hành một chút để điều hướng nó.
‫Hãy cùng viết ra một số điều cần lưu ý là điều bạn nên cảnh giác.
‫Như Kalen đề cập đến khi tôi nói các mô hình và thuật toán học máy làm công cụ ước lượng.
‫Vì vậy, đây là một trong những điều bạn sẽ bắt gặp trong thế giới máy học là có nhiều tên
‫gọi khác nhau cho những thứ khác nhau.
‫Vì vậy, chỉ cần lưu ý, nếu tôi nói mô hình học máy hoặc nếu tôi nói thuật toán, cyclone gọi các bộ ước lượng này và sau đó trong các
‫bộ ước lượng đó, bạn có các bộ phân loại là các mô hình phân loại và sau đó bên trong các bộ
‫ước lượng đó cũng là các hồi quy, đó là một mô hình hồi quy .
‫Và nếu chúng ta tự nhắc mình, nếu chúng ta gặp vấn đề về phân loại, chúng ta đã dự đoán một thể loại.
‫Vì vậy, một cái gì đó thường là một thứ này hay thứ kia, hoặc nó có thể là nhiều danh mục.
‫Trong trường hợp của chúng tôi, chúng tôi có thể xem xét bệnh tim hoặc không, điều này hay điều khác.
‫Và sau đó một lần nữa với phân loại, bạn sẽ có các bộ phân loại là một ước tính hoặc
‫trong các nhà tâm linh học và đôi khi bạn sẽ nhìn thấy chính mình.
‫Vì vậy, chữ viết tắt CLF, viết tắt của phân loại được sử dụng như một công cụ đánh giá phân loại.
‫Vì vậy CLF là một tên biến phân loại hoặc tên biến mô hình phân loại rất phổ biến.
‫Và sau đó chúng tôi cũng có một vấn đề hồi quy.
‫Chúng tôi đang tập trung vào hồi quy và phân loại trong mô-đun này nhằm dự đoán một số chẳng hạn như giá
‫bán của một chiếc ô tô.
‫Được chứ.
‫Bây giờ chúng ta hãy biến nó thành markdown.
‫Và nếu bạn đã từng xem danh sách các tên mô hình thuật toán học máy khác nhau hoặc ước tính dưới dạng
‫thuật toán, v.v. , bạn biết rằng có một số ít trong số họ.
‫Vậy Psychic Learn đã làm được những gì và nếu bạn chưa làm được điều đó, không sao cả, chúng ta sẽ khám phá chúng.
‫Họ đã tạo một bản đồ, vì vậy chúng ta hãy xem bản đồ mô hình vô hướng và máy học và tôi sẽ đề cập
‫đến điều này khá thường xuyên khi tôi mới bắt đầu.
‫Bây giờ tôi đã có một số kinh nghiệm.
‫Bây giờ điều này sẽ rất khó khăn nếu đây là lần đầu tiên bạn nhìn thấy nó.
‫Nhưng bây giờ tôi đã có một chút kinh nghiệm sử dụng tất cả các thuật toán này, đó là những gì bạn sẽ
‫có vào thời điểm chúng tôi hoàn thành các mô-đun này, tôi có thể nghĩ về điều đó, được rồi, đối với một vấn đề hồi quy, tôi cần
‫sử dụng một trong những thuật toán này cho một bài toán phân loại.
‫Tôi cần sử dụng một trong những thuật toán này để phân cụm, đây là một dạng học không giám sát.
‫Tôi sử dụng chúng để giảm kích thước, hãy xem xét chúng, nhưng chúng ta sẽ tập trung vào hồi quy
‫phân loại.
‫Hai trong số những vấn đề lớn trong học máy.
‫Nếu bạn muốn xem những thứ này là gì, tôi sẽ tham khảo tài liệu cho vay tâm linh.
‫Vì vậy, chúng ta hãy bắt đầu ở đây.
‫Vì vậy, nói rằng chúng ta có một số loại vấn đề về máy học, chúng ta sẽ đi
‫qua các bước màu xanh lam này và các mũi tên ở đây là chúng ta có hơn 50 mẫu, có hay không?
‫Và nếu bạn không có trên 50 mẫu, thì các nhà ngoại cảm đang bảo bạn phải lấy thêm
‫dữ liệu vì điều của học máy thường là nếu bạn có nhiều dữ liệu hơn, các thuật toán của bạn sẽ hoạt động tốt hơn.
‫Vì vậy, nếu bạn không có hơn 50 mẫu, chẳng hạn như 50 hàng trong bảng tính Excel hoặc 50 ví dụ khác nhau về những
‫người bị bệnh tim và không mắc bệnh tim, có thể bạn sẽ muốn nhiều hơn.
‫Nhưng chúng ta hãy lấy một tập dữ liệu để chúng ta có thể theo dõi quá trình này.
‫Đầu tiên chúng ta sẽ bắt đầu với một tập dữ liệu hồi quy.
‫Vì vậy, tôi có thể chỉ đặt liên kết bản đồ này ở đây.
‫Vì vậy, nếu bạn đang giải quyết vấn đề máy học và muốn sử dụng, hãy tìm hiểu và không chắc mình nên sử dụng
‫mô hình nào, hãy tham khảo bản đồ học máy.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Và tất nhiên, rất khó hiểu khi bắt đầu.
‫Nhưng khi chúng tôi có được một số kinh nghiệm, chúng tôi sẽ xem cách chúng tôi có thể sử dụng nó.
‫Vì vậy, điều đầu tiên là chúng ta sẽ cần một tập dữ liệu.
‫Hãy lấy một tập dữ liệu hồi quy.
‫Này, 2. 1, chọn một mô hình học máy cho một bài toán hồi quy.
‫Một lần nữa, vấn đề hồi quy là gì?
‫Nó dự đoán một con số.
‫Hãy sử dụng bộ dữ liệu nhà ở California.
‫Chúng tôi có thể đang nghĩ, Daniel, bạn lấy những tập dữ liệu này từ đâu?
‫Bạn lấy những ý tưởng này từ đâu?
‫Vâng, một lần nữa, tài liệu cho vay tâm linh, bộ dữ liệu cho vay ASC.
‫Vì vậy, bộ dữ liệu đồ chơi.
‫Bộ dữ liệu đồ chơi là gì?
‫Chà, nó giống như một tập dữ liệu nhỏ mà bạn có thể thực hành.
‫Bây giờ, trong phiên bản gốc của video này, chúng tôi sử dụng tập dữ liệu Boston.
‫Tuy nhiên, điều đó đã không được chấp nhận trong 1. 0, là phiên bản mới nhất của Psychic Loan khi quay
‫video này.
‫Vì vậy, chỉ cần ghi nhớ điều đó.
‫Nếu bạn đang sử dụng phiên bản cho vay tâm linh cũ hơn, thì tập dữ liệu Boston sẽ không được dùng nữa.
‫Tôi sẽ cho bạn đọc tài liệu về lý do tại sao điều đó có thể xảy ra.
‫Vì vậy, khi nói rằng chúng tôi sẽ tập trung vào tập dữ liệu nhà ở California.
‫Chúng tôi có nhà ở ở đây không?
‫Nhà ở?
‫Nó ở đây ở đâu?
‫Nhà ở Boston.
‫Không được chấp nhận.
‫Huh?
‫Bộ dữ liệu đồ chơi.
‫Hãy cùng tìm kiếm nó.
‫Nếu nghi ngờ, hãy Google ra.
‫Hỏi tìm hiểu nhà ở California.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Các tập dữ liệu.
‫Tìm nhà ở California.
‫Hừ!
‫Tôi tự hỏi tại sao điều đó không theo nghĩa dữ liệu đồ chơi.
‫Có thể nó nằm trong các tiện ích tải tập dữ liệu.
‫California.
‫Ồ, xong rồi.
‫Bộ dữ liệu thế giới thực.
‫Được rồi, vậy là một số bộ dữ liệu đồ chơi và sau đó là bộ dữ liệu thế giới thực.
‫Chúng tôi đang sử dụng tập dữ liệu thế giới thực haha.
‫Vì vậy, chúng ta bắt đầu.
‫Tất cả đều được tích hợp sẵn trong lốc xoáy.
‫Bây giờ, tập dữ liệu của bạn có thể không nhất thiết phải được tích hợp vào cyclone.
‫Chà, có lẽ là không.
‫Nhưng đây là những tập dữ liệu mà bạn có thể thực hành, để khi bắt đầu làm việc trên tập dữ liệu của
‫riêng bạn, bạn sẽ làm như thế nào, Này, tôi đã thực hành trên một tập dữ liệu.
‫Vì vậy, trong trường hợp này, chúng tôi muốn dự đoán ở đây chúng tôi bắt đầu.
‫Biến mục tiêu là giá trị nhà trung bình cho các quận ở California được biểu thị bằng hàng trăm nghìn đô
‫la.
‫Vì vậy, hàng trăm ngàn đô la.
‫Nó có bất kỳ ví dụ mã nào không?
‫Đây là nơi nó liên kết đến chức năng, mà chúng tôi đã có ở đây.
‫Ví dụ về mã không có bất kỳ ví dụ về mã nào, nhưng có hướng dẫn sử dụng.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Chà, nó chỉ liên kết chúng ta lại đó.
‫Vâng, chúng ta hãy xem nó trong hành động.
‫Này, tại sao chúng ta không, thay vì nhảy xung quanh tài liệu, hãy viết một số mã.
‫Vì vậy, hãy bắt đầu lấy tập dữ liệu nhà ở của Kelly Fournier, và chúng ta sẽ đi từ SRC, tìm hiểu cách nhập tập dữ
‫liệu chấm.
‫Tìm về.
‫Nhà ở California và chúng tôi sẽ thiết lập một biến số được gọi là nhà ở bằng cách lấy nhà ở ở California.
‫Đây là một chức năng.
‫Tất cả những gì chúng tôi đang làm là chúng tôi chỉ gọi hàm này ở đây.
‫Tôi có thể liên kết cái này trong đó để chúng ta có nó.
‫Hãy sử dụng tập dữ liệu nhà ở California.
‫Và sau đó nếu chúng ta nhìn vào nhà ở trông như thế nào, nó mang lại cho chúng ta điều gì?
‫Có thể mất một chút thời gian vì nó phải tải một tập dữ liệu từ Internet.
‫Vì vậy, tùy thuộc vào, ồ, nó đã không hiển thị cho chúng tôi.
‫Được rồi, chúng ta bắt đầu.
‫Xinh đẹp.
‫Vì vậy, chúng tôi có một từ điển.
‫Làm thế nào để chúng ta biết điều đó không?
‫Chúng tôi có cuộn từ điển ở đó.
‫Và sau đó chúng ta có một khóa được gọi là dữ liệu và một mảng tất cả các số giá trị khác nhau ở đây.
‫Chúng tôi đã có cột mục tiêu.
‫Chúng tôi có tên mục tiêu, chúng tôi có tên đặc điểm.
‫Vì vậy, trong trường hợp của chúng tôi, chúng tôi muốn sử dụng các tính năng để dự đoán mục tiêu.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem xét.
‫Hãy biến điều này thành một khung dữ liệu để dễ sử dụng và hình dung hơn một chút
‫hoặc đặt DF bằng khung dữ liệu PD.
‫Hãy nhớ rằng đối với các khung dữ liệu, chúng ta có thể chuyển chúng vào một từ điển.
‫Vì vậy, trong trường hợp của chúng tôi, chúng tôi muốn sử dụng từ điển nhà ở và dữ liệu.
‫Vì vậy, chúng ta hãy nhắc nhở bản thân về chuỗi doc của DataFrame mà chúng ta muốn dữ liệu là khóa dữ liệu của
‫từ điển nhà ở.
‫Và nếu chúng ta đi xuống chỉ số là một cái gì đó khác.
‫Cột, một cái gì đó khác.
‫Vì vậy, các cột.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Đó là những gì chúng tôi muốn.
‫Vì vậy, điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta chỉ làm dữ liệu?
‫Cái này trông như thế nào, nhà ở?
‫DF Được rồi, vâng.
‫Vì vậy, hãy xem, chúng tôi có một, hai, tốt, tám cột bắt đầu từ số không.
‫Chúng tôi có 20.000 mẫu.
‫Điều này thật đẹp, rất gần với tập dữ liệu 20.000 mẫu trong thế giới thực và sau đó chúng tôi có.
‫Vì vậy, chúng tôi muốn, chúng tôi muốn một số nhãn ở đây.
‫Vì vậy, đây là các tính năng của chúng tôi.
‫Đặc trưng.
‫Hãy làm điều đó.
‫Hãy viết điều này ở đây.
‫Cột.
‫Bằng nhau.
‫Chúng tôi muốn tên tính năng.
‫điều này như thế nào?
‫Nhà ở DF.
‫Vinh dự.
‫Chúng tôi cần nhà ở.
‫Nhà ở.
‫DF Đẹp.
‫Được chứ.
‫Đó là những gì chúng tôi đang cố gắng làm.
‫Vì vậy, tên mục tiêu là giá trị nội bộ trung bình.
‫Vì vậy, chúng ta cần chúng ta cần chúng ta cần giá trị ngôi nhà trên đó.
‫Vì vậy, hãy thêm một cột.
‫Chúng tôi sẽ đi về nhà ở.
‫Nhà ở DF và chúng tôi sẽ gọi nó.
‫Tên mục tiêu.
‫Giá trị nhà trung bình.
‫Vì vậy, chúng ta hãy gọi đây là khung dữ liệu nhà ở.
‫Vì vậy, đây sẽ là nhà ở mục tiêu của chúng tôi.
‫Và nếu chúng tôi quay trở lại.
‫Mục tiêu.
‫Bây giờ, đây là những gì bạn sẽ phải làm với rất nhiều tập dữ liệu của riêng mình.
‫Một lần nữa, cái này đã được định dạng khá tốt cho chúng ta rồi, nhưng bạn thường phải xây dựng nó theo cách có
‫thể thao túng được hoặc bạn có thể thao túng nó bằng cách sử dụng thứ gì đó như gấu trúc hoặc nhà ngoại cảm học hoặc numpy hoặc
‫một cái gì đó tương tự.
‫Vì vậy, bây giờ chúng ta hãy nhìn vào phần đầu.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, những gì chúng tôi đang cố gắng làm ở đây là sử dụng các giá trị này để dự đoán giá trị này, giá trị trung bình.
‫Bây giờ, những giá trị này là gì?
‫Med Inc tuổi nhà, phòng trung bình, phòng ngủ trung bình, dân số chiếm đóng, vĩ độ, kinh độ.
‫Vâng, chúng ta hãy xem xét chức năng.
‫Vâng, đó là một chức năng, nhưng chúng tôi đọc thêm trong hướng dẫn sử dụng.
‫Bộ dữ liệu thế giới thực Bộ dữ liệu nhà ở của California.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫INC là thu nhập trung bình trong nhóm khối và một nhóm khối đang sử dụng một hàng cho mỗi nhóm khối điều tra dân số.
‫Vì vậy, mỗi hàng trong dữ liệu này đặt 0 một, hai, ba, bốn, v.v. Lên đến 20.000 là một nhóm khối ở California và một nhóm khối
‫là đơn vị địa lý nhỏ nhất mà Cục điều tra dân số Hoa Kỳ công bố dữ
‫liệu mẫu.
‫Vì vậy, nó thường có khoảng 603.000 người.
‫Vì vậy, chúng tôi đang cố gắng sử dụng một khu vực nhỏ của California và một số thống kê hoặc một số thuộc tính về khu
‫vực đó để dự đoán giá trị trung bình của ngôi nhà được biểu thị bằng hàng nghìn, hàng trăm nghìn đô la.
‫Vì vậy, trong trường hợp này, hàng 0 này đối với bất kỳ nhóm nào ở California, tại kinh
‫độ và vĩ độ này, giá trị nhà trung bình là 4. 5 đến 6 lần 100.000, là 452.000, 6000.
‫Một cái gì đó xung quanh đó.
‫Chỉ gấp con số này với 100.000.
‫Đó là giá trị ngôi nhà.
‫Bây giờ, những gì tôi có thể làm lại điều này chỉ để giữ cho bộ não của chúng ta tỉnh táo là thay đổi mục tiêu này thành mục tiêu.
‫Chúng ta chỉ cần nhớ, ồ, và làm thế nào để chúng ta loại bỏ một nhà ở dạng cột nếu chúng ta muốn thả
‫val nhà được thực hiện mà chúng ta có ở đây tại chỗ tương đương với việc thả thực sự.
‫Không, nó không có nhà ở.
‫DF ACLs nhà ở df giảm và chúng ta cần trục bằng một nhà ở.
‫DF Được rồi, chúng ta bắt đầu.
‫Bây giờ chúng ta có thể xây dựng một thuật toán để sử dụng các tính năng này như thế nào để dự đoán giá trị mục tiêu này?
‫Vâng, điều đầu tiên trước tiên.
‫Chúng ta phải làm gì đây?
‫Vâng, tôi phải chia dữ liệu của chúng tôi trước, không chia dữ liệu của chúng tôi thành các tính năng và mục tiêu, vì vậy X và Y.
‫Vì vậy, chúng ta hãy làm điều đó.
‫Đầu tiên, tôi chỉ nói một chút ở đây.
‫Thuật toán nhập.
‫Và bây giờ chúng tôi muốn thiết lập cảnh ngẫu nhiên để chúng tôi có thể tạo dữ liệu huấn luyện và thử nghiệm và hạt giống ngẫu
‫nhiên sẽ là 42 và sau đó chúng tôi sẽ tạo dữ liệu.
‫X sẽ là nhà ở DF dot drop.
‫Chúng tôi sẽ giảm giá trị mục tiêu trên trục bằng một.
‫Chúng tôi sẽ thiết lập Y.
‫Vì vậy, các nhãn sẽ là giá trị mục tiêu.
‫Hãy đặt nó ở đây là gì.
‫Đây là giá nhà trung bình hàng trăm nghìn.
‫Và sau đó, chúng tôi sẽ chia dữ liệu, chia thành các tập huấn luyện và thử nghiệm.
‫Vì vậy, chúng tôi muốn x, đào tạo x, kiểm tra y, đào tạo y kiểm tra bằng muốn phân chia kiểm tra đào tạo.
‫Chúng tôi đã thấy chức năng này trước đây.
‫Kích thước thử nghiệm X Y bằng 0. 2.
‫Điều này sẽ chia dữ liệu của chúng tôi một cách ngẫu nhiên thành các tập huấn luyện và thử nghiệm.
‫Và bây giờ chúng tôi muốn khởi tạo và phù hợp với mô hình và chúng tôi muốn phù hợp với mô hình trên tập huấn luyện để chúng tôi có thể đánh
‫giá nó sau này trên tập thử nghiệm.
‫Bây giờ chúng tôi không có một mô hình sẵn sàng.
‫Tuy nhiên, chúng ta có thể đi đâu nếu chúng ta muốn kiểm tra xem chúng ta có thể sử dụng công cụ ước tính cắt giảm thuật toán học mạch ở đâu?
‫Chà, chúng ta sẽ đi đến bản đồ máy học cho vay tâm linh.
‫Xinh đẹp.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ bắt đầu ở đây và chúng tôi có trên 50 mẫu.
‫Đúng.
‫Tất cả chúng tôi dự đoán danh mục.
‫Chúng ta đang phân loại thứ gì đó?
‫Không.
‫Chúng ta có đang dự đoán một số lượng không?
‫Đúng.
‫Chúng tôi có dưới 100.000 mẫu không?
‫Đúng.
‫Một vài tính năng nên quan trọng.
‫Tôi thực sự không chắc cái này là cái gì.
‫Vì vậy, một vài tính năng nên quan trọng.
‫Vậy chúng ta có bao nhiêu tính năng?
‫Chúng tôi có khoảng tám hoặc hơn.
‫Làm thế nào để chúng ta biết trước mắt cái nào là quan trọng hoặc không quan trọng?
‫Bây giờ, đây là nơi chúng ta sẽ phải thử nghiệm.
‫Bây giờ, tất cả các hộp màu xanh lá cây ở đây đều là mô hình máy học tâm linh học.
‫Vì vậy, nếu tôi nhấp vào lasso, nếu tôi nhấp vào Elastic Ridge Regression Ensemble Regresses, tất cả đều là các loại
‫mô hình khác nhau.
‫Vì vậy, tôi sẽ đóng một vài trong số đó.
‫Bạn có thể đọc những điều đó nếu bạn muốn.
‫Nhưng chúng tôi sẽ thử nghiệm ở đây vì chúng tôi thực sự không biết câu trả lời ở đây.
‫Ít tính năng nên quan trọng.
‫Tôi không chắc.
‫Trước thời hạn.
‫Bạn có biết tính năng nào trong số những tính năng này sẽ quan trọng nhất không?
‫Tôi không.
‫Vì vậy, đó là điều về học máy, đó là bạn có thể thực sự biết điều gì có giá trị và điều gì không có giá
‫trị trước thời hạn.
‫Điều tốt nhất để làm là gì?
‫Thí nghiệm, thí nghiệm, thí nghiệm.
‫Vì vậy, bây giờ chúng ta chỉ cần thử một cái gì đó ra.
‫Hãy nhảy vào hồi quy.
‫Hãy chỉ nói rằng, không, tất cả các tính năng đều quan trọng như nhau.
‫Vì vậy, hồi quy sườn núi.
‫Cái này là cái gì?
‫Chúng ta có thể đọc nó là gì.
‫Có một công thức toán học lạ mắt, nhưng hãy xem nó trong mã python.
‫Một lần nữa, tôi nói là ưa thích, nhưng điều đó không làm mất đi tầm quan trọng của điều này.
‫Mã python dựa trên điều đó.
‫Nếu bạn muốn nhảy vào đó, bạn có thể.
‫Nhưng chúng tôi sẽ tập trung vào việc viết mã.
‫Vì vậy, chúng tôi cần từ vô hướng một mô hình tuyến tính nhập, mô hình tuyến tính điểm chấm và sau đó chúng tôi chuyển nó một số dữ
‫liệu ở đây.
‫Hãy xem nó trong hành động.
‫Chào.
‫Vì vậy, chúng tôi đi đến đây từ mô hình tuyến tính Skyline Dot ở Port Ridge.
‫Một lần nữa, tất cả những gì chúng tôi đã làm là xem qua bảng gian lận nhỏ này và biến mất, được rồi, chúng tôi có
‫trên 50 mẫu.
‫Chúng tôi không dự đoán một danh mục.
‫Chúng tôi đang dự đoán về số lượng.
‫Chúng tôi có dưới 100.000 mẫu và chúng tôi không chắc chắn ở đây.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ thử bất cứ thứ gì chúng tôi có ở đó.
‫Điều tuyệt vời về học máy là bạn có thể thử những thứ này và sau đó so sánh chúng
‫sau này để xem cái nào hoạt động tốt nhất và sau đó sử dụng thuật toán đó làm thuật toán tốt nhất của bạn.
‫Vì vậy, bây giờ chúng ta đã có mô hình Ridge, hãy khởi tạo nó.
‫Chúng tôi sẽ gọi nó là Model Equals Ridge.
‫Hãy nhớ cách tôi đã nói nếu tôi gọi một cái gì đó là một mô hình để tôi có thể học, thường đề cập đến nó như một ước tính.
‫Chúng chỉ khác nhau về ngữ nghĩa.
‫Chúng tôi sẽ đưa nó vào dữ liệu chuyến tàu X train y mà chúng tôi đã tạo ở đây với phần tách thử nghiệm tàu.
‫Và bây giờ chúng ta sẽ kiểm tra điểm của mô hình.
‫Trên bộ thử nghiệm.
‫Vì vậy, mô hình chấm điểm, kiểm tra x, kiểm tra y.
‫Hãy xem nó diễn ra như thế nào.
‫Ờ được rồi.
‫Nó đưa ra một số loại giá trị ở đây.
‫Bây giờ, giá trị này có ý nghĩa gì đối với chúng ta?
‫Chà, không nhiều vào lúc này.
‫Vì vậy, hãy kiểm tra chuỗi tài liệu của điểm số.
‫Trả về hệ số xác định.
‫Hệ số xác định là gì?
‫Hãy Google hệ số xác định đó.
‫R bình phương bằng một trừ đi phần dự trữ tổng bình phương của nó.
‫Tổng số bình phương.
‫Hừ!
‫Chúng tôi có Wikipedia.
‫Hãy thử cái này.
‫Investopedia.
‫Hệ số xác định là gì?
‫Hệ số xác định là một phép đo thống kê kiểm tra cách giải thích sự khác biệt trong một biến
‫bằng sự khác biệt trong biến thứ hai khi dự đoán kết quả của một sự kiện nhất định.
‫Nói cách khác, hệ số này, thường được gọi là R-bình phương hoặc R-bình phương, đánh giá
‫mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến số mạnh mẽ như thế nào và được các nhà nghiên cứu dựa nhiều vào
‫khi tiến hành phân tích xu hướng.
‫Hừ!
‫Bây giờ chúng ta sẽ đi sâu hơn vào các số liệu đánh giá hồi quy khác
‫nhau, nhưng những gì bạn nên biết là số liệu đánh giá hồi quy mặc định dành cho các mô hình hồi quy trong tâm linh học là giá trị
‫R bình phương này.
‫Và điều này đang nói ở đây là nó đo lường mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến số.
‫Trong trường hợp của chúng tôi, chúng tôi có một vài hơn hai biến, nhưng về cơ bản nó đang lấy mối quan
‫hệ giữa các biến này.
‫Vì vậy, các tính năng và biến mục tiêu và nó nói lên cách dự đoán, phải không?
‫Sử dụng mô hình hiện tại của chúng tôi, mô hình của chúng tôi có khả năng dự đoán như thế nào với các tính năng này.
‫Nó có thể dự đoán biến mục tiêu là bao nhiêu?
‫Vì vậy, chúng tôi chỉ nói rất nhiều ở đó, nhưng chỉ nghĩ về giá trị này.
‫Giá trị thấp nhất là 0.
‫Giá trị cao nhất là một.
‫Vì vậy, cao hơn là tốt hơn.
‫Các tính năng này của giá trị mục tiêu này có thể dự đoán như thế nào?
‫Vì vậy, đó là hệ số xác định.
‫Nếu bạn muốn nghiên cứu thêm về nó.
‫Chào mừng bạn đến với.
‫Nhưng chúng ta sẽ xem xét các số liệu đánh giá khác nhau sau này.
‫Nhưng hiện tại, nói rằng chúng ta có giá trị này.
‫Làm thế nào chúng ta có thể cải thiện giá trị đó?
‫Không sao nếu bạn không chắc chắn.
‫Nhưng chúng ta hãy nghĩ về những dữ liệu chúng ta có.
‫Làm cách nào để chúng tôi cải thiện các mô hình học máy?
‫Chà, có một cách là thêm nhiều dữ liệu hơn.
‫Một cách khác là chọn một mô hình khác và dùng thử.
‫Vì vậy, hãy nhớ rằng tôi đã nói rất nhiều điều này là thử nghiệm.
‫Chúng tôi vừa thử một trong những hộp màu xanh lá cây này.
‫Vì vậy, thách thức của bạn cho video tiếp theo là tôi muốn bạn đi sâu vào bất kỳ một trong những hộp màu xanh lá cây ở phía
‫bên này.
‫Quần thể lưới đàn hồi Lasso thoái lui sườn núi.
‫Chúng tôi đã thực hiện Ridge SVR, hãy dùng thử, xem liệu bạn có thể làm cho nó hoạt động trên tập dữ liệu của chúng tôi hay không và xem liệu
‫bạn có thể cải thiện nó theo điểm R bình phương hiện tại của mô hình của chúng tôi hay không.
‫Chỉ cần viết mã tương tự ở đây.
‫Điều duy nhất sẽ thay đổi là kiểu máy bạn sử dụng và tôi sẽ gặp lại bạn trong video tiếp theo.
‫Chúng tôi sẽ cố gắng và cải thiện điểm số này.