‫مرحبًا بعودتك.
‫كيف ذهبت
‫هل حاولت استخدام نموذج مختلف لتحسين درجاتنا؟
‫هذا هو أحد الأشياء الرئيسية التي يجب تعلمها والاستفادة منها في هذه الدورة ، في الواقع ، هو مجرد
‫التجربة ، والاستعداد لتجربة أشياء مختلفة ، حتى لو لم تكن متأكدًا مما يحدث.
‫لأنك ضع الأمر على هذا النحو ، فأنت تفعل أكثر ذكاءً مما تفكر فيه.
‫لذا اكتب المزيد من التعليمات البرمجية ، واطلع على ما يصلح ، وانظر ما لا يصلح.
‫وبهذه الطريقة ستبدأ في بناء حدسك بشأن ما هو جيد وما هو غير جيد في عالم التعلم
‫الآلي.
‫إذن ما سنفعله هنا هو أننا سنحاول التحسين هنا في هذه النتيجة.
‫ماذا لو لم تنجح Reg أو لم تتناسب النتيجة مع احتياجاتنا ومن ثم يمكننا الذهاب؟
‫حسنًا ، يمكننا دائمًا تجربة نموذج مختلف.
‫لنعد الآن إلى خريطة التعلم الآلي مرة أخرى.
‫سوف نتابعها من خلال.
‫انتهى بنا المطاف هنا ، لسنا متأكدين تمامًا من الميزات القليلة التي يجب أن تكون مهمة.
‫لذلك ربما حاولنا.
‫ربما تكون قد جربت lasso ، أو ربما جربت الشبكة المرنة ، أو ربما جربت SVR.
‫لكن دعنا نقول فقط أن الانحدار لم يكن يعمل على الإطلاق.
‫لذلك دعونا نتعمق هنا في مجموعة الانحدارات و SVR بنواة مختلفة.
‫لذا فإن الاختلاف الوحيد بين هذين النوعين هو نواة مختلفة.
‫لكن دعنا ننتقل إلى ارتداد المجموعات لأن المجموعات مفهوم مهم في التعلم الآلي ، لذلك
‫دعونا نقرأ عنها.
‫الهدف من طرق التجميع هو الجمع بين تنبؤات عدة مقدر أساسي تم إنشاؤها باستخدام خوارزمية
‫تعلم معينة من أجل تحسين قابلية التعميم.
‫لذا فإن التعميم هو قدرة نموذج التعلم الآلي على التنبؤ بدقة بالبيانات غير المرئية
‫والمتانة على مقدر واحد.
‫لذا فإن الوجبات الرئيسية من نموذج المجموعة مقارنة بالنماذج الأخرى هي أنه يجمع تنبؤات
‫العديد من النماذج.
‫لذا بدلاً من مجرد استخدام نوع واحد من النماذج ، يبدو الأمر كما لو كنت تتخذ قرارًا ، فربما يكون
‫عشرة أطباء أكثر ذكاءً في اتخاذ قرار بشأن التشخيص مقابل طبيب واحد فقط.
‫إذن هذا هو الهدف الكامل لطرق التجميع.
‫ولكن إذا كنت ترغب في قراءة المزيد ، يمكنك الغوص في الوثائق.
‫لكن في الوقت الحالي ، كما هو الحال دائمًا ، دعنا نتدرب على بعض التعليمات البرمجية.
‫سأقوم بنسخ هذا.
‫يمكننا دائمًا تجربة نموذج مختلف.
‫ماذا لو نجرب نموذج فرقة ونحن هنا في الأسفل؟
‫المجموعة هي مزيج من النماذج الأصغر لمحاولة عمل تنبؤات أفضل من مجرد نموذج واحد.
‫وبعد ذلك سنقول ، تعلم نماذج المجموعات يمكن العثور عليها هنا.
‫وبعد ذلك ، إذا أردنا الاطلاع على تلك الوثائق ، فهناك نموذج شائع جدًا هنا يسمى خوارزمية
‫الغابة العشوائية ، غابات الغابات العشوائية للأشجار العشوائية.
‫لذلك سأخبركم فقط ، هذا أحد تلك الأشياء حيث يكون مصنف الغابة العشوائي
‫قويًا جدًا.
‫ثم نفس الشيء مع الانحدار العشوائي للغابات.
‫الآن ، إذا كنت ترغب في الغوص بشكل أعمق في الغابات العشوائية ، فهي تستند إلى شجرة القرار.
‫لذلك دعونا نبحث عن أشجار القرار هذه.
‫سأقوم بإلقاء الكثير من المعلومات عليك ، لكنني على ثقة من أنك ستتمكن من البحث
‫عن هذا وفهمه بنفسك.
‫سنركز على كتابة الكود.
‫هذا هو ما؟
‫الغابة العشوائية.
‫أوه ، ستاتكاست.
‫هذا فيديو رائع.
‫لذا فإن أشجار القرار مثل ، تبدأ بشيء ما ثم تذهب ، نعم ، لا ، نعم ، لا ، نعم
‫، لا.
‫القفز من خلاله.
‫الغابة العشوائية هي مزيج من الكثير من العديد من أشجار القرار المختلفة.
‫الغابة العشوائية ، شجرة القرار.
‫هناك نذهب.
‫كيف يبدو هذا؟
‫نعم.
‫لذا ، إذا استفدنا من الكثير من أشجار القرار المختلفة ، فما الذي سنخرج به؟
‫وإذا كنت ترغب في رؤية ما هي الغابة العشوائية ، لذلك سأذهب إلى Random Forest.
‫هذه هي الطريقة التي أفهم بها خوارزميات التعلم الآلي المختلفة.
‫أوضحت Random Forest فهم الغابة العشوائية.
‫دليل كامل لخوارزمية الغابة العشوائية.
‫وأوضح الغابة العشوائية Random Forest.
‫ها نحن ذا.
‫هذه واحدة من المفضلة.
‫الغابة العشوائية ، شرح بسيط.
‫من الإكراه.
‫إكراه.
‫لقد حصل على مدونة رائعة على Medium تحتوي على جميع موضوعات علوم البيانات المختلفة ، لذا تأكد من الذهاب والتحقق
‫من مدونته ، Random Forest Simplified.
‫لذلك إذا بدأنا بمثال يمثل عينة واحدة ثم اتخذنا قرارًا
‫وأردنا تصنيفه إلى شيء ما أو فئة أ ، فئة ب ، فئة شيء ما ، ثم حصلنا على فئة نهائية.
‫لذلك فهو يجمع قرارات شجرة إلى شجرة ، حتى شجرة تصل إلى N.
‫أعني ، يمكن أن يكون لديك مئات أو آلاف من الأشجار المختلفة ثم تجمعها في تصويت الأغلبية
‫ثم تختار الفصل الأخير.
‫الآن هذا أكثر من أجل التصنيف.
‫ومع ذلك ، يمكنك أن تفعل الشيء نفسه مع الانحدار والنفسية.
‫التعلم يحتوي على وحدة رائعة.
‫إذا ألقينا نظرة ، فلنذهب.
‫الغابة العشوائية تتراجع عن أفقنا.
‫دعونا نرى كيف يمكننا استخدام هذا.
‫لذلك كان هناك الكثير من المعلومات هناك.
‫اسمحوا لي فقط أن أقوم بتلخيص سريع.
‫سنستخدم هذا النموذج هنا ، وهو مقياس مجموعة خوارزمية.
‫مجموعة ومجموعات التعلم عبارة عن مجموعة من النماذج المختلفة لعمل تنبؤ واحد ، وهي خوارزمية شائعة جدًا أو
‫قوية جدًا ، وخوارزمية التعلم الآلي التي تستفيد من تقنية المجموعة عبارة عن غابة
‫عشوائية.
‫والغابة العشوائية عبارة عن مزيج من العديد من أشجار القرار المختلفة.
‫في حالتنا ، القيمة الافتراضية هي أنها ستستخدم 100 شجرة قرار مختلفة لاتخاذ قرار.
‫لذلك ، بشكل افتراضي ، إذا استخدمنا هذا النموذج ، فهو في الواقع 100 نموذج مختلف يتنبأ بما نريد
‫أن ينقسم.
‫لذا دعنا نراه عمليًا إذا كنت تريد خلفية عنه ، وكيف يعمل ، فهناك الكثير من المقالات لذلك.
‫سنقوم بكتابة الكود الخاص بها ، لذلك دعنا نذهب لاستيراد فئة نموذج انحدار الغابة العشوائية من الوحدة
‫النمطية للمجموعة.
‫ربما لاحظت أن هذا كان من النموذج الخطي.
‫لذا فإن الاختلاف هنا هو أن هذه مجموعة.
‫لذا فهو من استيراد مجموعة الوحدة النمطية ، انحدار الغابة العشوائي.
‫سنكتشف الآن أيضًا لاحقًا أن هناك مصنفًا عشوائيًا للغابات ربما رأيناه بالفعل قد
‫لا يحتوي على مجموعة عشوائية.
‫هذا هو مدى قوة الخوارزمية.
‫يمكن استخدامه لكل من التصنيف والانحدار.
‫لذلك سنقوم بإعداد البذور العشوائية ، وسننشئ البيانات.
‫نحن نكرر الكثير من الشفرة هنا.
‫لذا فإن جمال Cyclone هو أن العديد من واجهات برمجة التطبيقات والوحدات والفئات والوظائف تعيد استخدام رمز مماثل
‫إذا كانت لها وظائف مماثلة.
‫لذا ، نموذج الغابة العشوائية الخاص بنا ، نريد تدريبه على بعض البيانات وتسجيلها.
‫هذه وظيفة مشابهة لما فعلناه مع نموذج ريدج.
‫كل ما في الأمر أن الخوارزمية الأساسية الموجودة تحت الغطاء للغابات العشوائية والتلال مختلفة.
‫لذا فإن طريقة عمل التنبؤات تحت غطاء المحرك مختلفة.
‫هذا ما نحاول استخدامه لتحسين هذا.
‫لذا قم بإنشاء البيانات ، X ، ليس علينا حقًا إعادة إنشاء X لأنها أعلى ، لكننا سنقوم بذلك على
‫أي حال.
‫من أجل الاكتمال ، سنقوم بإسقاط المحور المستهدف يساوي واحدًا ، y يساوي السكن.
‫DF هذه هي تسمياتنا.
‫لذلك نحاول التنبؤ بمتوسط سعر المنزل بناءً على ميزات X ، ثم سنقسم
‫إلى مجموعات تدريب واختبار.
‫قطار X اختبار y ، اختبار تدريب y يساوي تقسيم اختبار قطار.
‫ثم سنقوم بتمريرها في X و Y.
‫سنقوم بتعيين حجم الاختبار يساوي 0. 2 ثم سنقوم بإنشاء نموذج غابة عشوائي.
‫سيقول هذا كنموذج يساوي الانحدار العشوائي للغابات ثم نموذج مناسب لبيانات التدريب لأننا نريد أن يتعلم نموذجنا
‫من بيانات التدريب ويتنبأ ببيانات الاختبار.
‫وبعد ذلك سوف نتحقق من درجة النموذج في نموذج مجموعة الاختبار والنتيجة.
‫كيف تعتقد أن هذا سوف يذهب؟
‫على أساس الحدس.
‫ربما لم تستخدم أبدًا غابة عشوائية في حياتك.
‫أنا فقط أريدك أن تفكر في كيفية حدوث ذلك.
‫دعونا نذكر أنفسنا بالوثيقة هنا ونقدر أن لدينا 100 نموذج أصغر ، 100 شجرة
‫قرار تتنبأ ببياناتنا مقابل سلسلة التلال.
‫لن يخبرنا كثيرًا ، لكن نعم ، لذلك لا يخبرنا كثيرًا.
‫المربعات الخطية مع ل.
‫يمكنك النظر في ما يعنيه ذلك ، ولكن دعنا نفكر فقط.
‫هل سيكون أداء هذا أفضل أم أسوأ من نموذج Ridge؟
‫دعنا نكتشف معا.
‫هل انت مستعد؟
‫ثلاثة اثنان واحد.
‫يذهب.
‫لديها 20000 عينة لتصفحها.
‫لذلك يتعين عليها اتخاذ الكثير من القرارات الصغيرة بشأن كل تلك العينات.
‫هلا تنظر إلى ذلك؟
‫الآن ، هذا هو جمال التعلم الآلي.
‫قمنا بتجربة واحدة سريعة.
‫حتى أننا كتبنا كودًا أكثر مما كان علينا كتابته.
‫وحصلنا على دفعة من هذا ، ما يقرب من 20 إلى 22 نقطة.
‫تذكر أن الدرجة الافتراضية لنموذج الانحدار في CI kit learn هي أن مقياس التقييم الافتراضي
‫هو معامل التحديد ، وهو قيمة R التربيعية.
‫سنلقي نظرة على المزيد من المقاييس التنبؤية لاحقًا ، ولكن إذا
‫كنت ترغب في النظر في ذلك أو يمكنك فقط الذهاب إلى مقاييس تنبؤ الانحدار.
‫هناك نذهب.
‫مقاييس الانحدار لتعلم الآلة أفضل ثلاثة مقاييس لتقييم نموذج الانحدار ، جميل.
‫لدينا الكثير من الموارد حول هذه الأشياء.
‫مرة أخرى ، نحن نركز فقط على إجراء التجارب وكتابة التعليمات البرمجية.
‫إذا كنت تريد المزيد من البحث ، من فضلك ، هذه هي الطريقة التي أتعلم بها المزيد من الأشياء.
‫فقط اذهب وابحث عنها
‫اتبع فضولك.
‫دعم.
‫تلك الأشياء التي تذهب.
‫همم.
‫إذن لم تقم بتغطية ذلك حقًا.
‫ثم تعال هنا ، واكتب بعض الأشياء ، واملأ الفراغات.
‫حسنا.
‫لكن الآن ، بعد أن غطينا اختيار خوارزمية الانحدار ، ماذا لو فعلنا الشيء نفسه؟
‫لكن من أجل خوارزمية التصنيف؟
‫لذا فقد مررنا بهذه الخطوات وألقينا نظرة على القليل منها.
‫دعنا الآن نحاول التصنيف.
‫لذلك سأكتب عنوانًا صغيرًا هنا وبهذه الطريقة عندما نعود ، نعرف ما نعمل عليه.
‫2. 2 يمكن أن يكون اختيار نموذج التعلم الآلي لمشكلة التصنيف.
‫الآن ، إذا كنت ترغب في تحدي نفسك ، فأنا بالتأكيد أشجعك على القيام بذلك.
‫هل هذا نظرة مجموعة بيانات تصنيف خط الذهاب.
‫ابحث عن شيء يعبأ بمجموعات البيانات.
‫عرق.
‫قزحية.
‫القزحية هي مجموعة بيانات التصنيف.
‫يمكنك التحقق من ذلك.
‫أو يمكنك الذهاب إلى مجموعات بيانات الألعاب ، والعثور على شيء يتعلق بالتصنيف هنا.
‫وبعد ذلك بمجرد حصولك على مجموعة بيانات تم إنشاء مثيل لها.
‫قم بقراءة قائمة التحقق الصغيرة هذه وحاول بناء أحد هذه النماذج على مجموعة البيانات تلك والتي ستكون في الحقيقة
‫مشابهة جدًا لما فعلناه للتراجع ، ولكن هذا سيساعدك حقًا على معرفة ما إذا كنت ستعطي
‫هذه الأشياء بنفسك.
‫وإلا ، فسنقوم بذلك معًا في الفيديو التالي.
‫سأراك هناك.