‫Welkom terug.
‫Hoe ging het?
‫Heb je geprobeerd een ander model te gebruiken om onze school te verbeteren?
‫Dat is een van de belangrijkste dingen om te leren en mee te nemen van deze cursus, het is eigenlijk gewoon experimenteren.
‫Wees bereid om verschillende dingen te proberen, zelfs als je niet zeker weet wat er aan de hand is, want om het
‫zo te zeggen, ben je veel slimmer aan het doen dan dat je erover nadenkt.
‫Dus schrijf meer code.
‫Kijk wat werkt, kijk wat niet werkt.
‫En op die manier begin je je intuïtie op te bouwen over wat goed is en wat niet goed is in de wereld
‫van machine learning.
‫Dus wat we hier gaan doen, is dat we gaan proberen hier op dit punt te verbeteren.
‫Wat als Reg niet werkte of de score niet aan onze behoeften voldeed?
‫En dan kan het goed gaan, we kunnen altijd een ander model proberen.
‫Laten we nu teruggaan naar de wiskunde voor machinaal leren.
‫Nogmaals, we zullen het volgen.
‫We zijn hier beland.
‫We weten niet precies welke functies belangrijk moeten zijn, dus we hebben het misschien geprobeerd.
‫Misschien heb je Lasso geprobeerd.
‫We hebben misschien een elastisch net geprobeerd.
‫Misschien heb je SVR geprobeerd.
‫Maar laten we zeggen dat bridge-regressie helemaal niet werkte.
‫Dus laten we hier eens induiken.
‫Ensemble gaat achteruit en SVR met een andere kernel.
‫Dus het enige verschil tussen deze twee zijn verschillende kernels.
‫Laten we ingaan op ensemble-regressies, omdat ensembles een belangrijk concept zijn in machine learning.
‫Dus laten we over hen lezen.
‫Het doel van ensemble-methoden is om de voorspellingen van verschillende basisschattingen zoals gebouwd te combineren
‫met een bepaald leeralgoritme om de generaliseerbaarheid te verbeteren.
‫Generaliseerbaarheid is dus het vermogen van een machine learning-model om nauwkeurig te voorspellen op ongeziene gegevens en
‫robuustheid over een enkele schatting.
‫Het belangrijkste voordeel van een ensemblemodel in vergelijking met andere modellen is dat het de voorspellingen van
‫verschillende modellen combineert.
‫Dus in plaats van slechts één type model te gebruiken, is het alsof u een beslissing neemt, misschien zijn 10
‫artsen slimmer in het nemen van een beslissing over een diagnose dan slechts één arts.
‫Dat is dus het hele doel van ensemble-methoden.
‫Maar als je meer wilt lezen, kun je door de documentatie duiken.
‫Maar laten we voor nu, zoals altijd, oefenen met wat code.
‫Ik ga dit kopiëren.
‫We kunnen altijd een ander model proberen.
‫Wat als we proberen een ensemblemodel te vormen en dan komen we hier beneden.
‫Een ensemble is een combinatie van kleinere modellen om betere voorspellingen te doen dan slechts een enkel model.
‫En dan gaan we op schaal op zijn ensemble-modellen terug te vinden zijn.
‫Ja.
‫En als we die documentatie zouden doornemen, er is hier een erg populair model
‫genaamd het willekeurige bosalgoritme, willekeurige bosbossen van willekeurig gemaakte bomen.
‫Dus ik ga je gewoon vertellen dat dit een van die dingen is waarbij het lijkt alsof de willekeurige
‫bosclassificatie erg krachtig is en hetzelfde is met de willekeurige bosagressor.
‫Nu, als je een diepere duik op random voor ons wilt, ze zijn gebaseerd op Decision Tree.
‫Dus laten we deze beslissingsbomen opzoeken.
‫Ik ga je veel informatie geven, maar ik vertrouw erop dat je dit zelf kunt opzoeken
‫en begrijpen.
‫We gaan ons concentreren op het schrijven van de code.
‫Dit is wat de willekeurige bossen te danken hebben.
‫Stap Quest.
‫Dat is een geweldig filmpje.
‫Dus beslisbomen zijn alsof je ergens mee begint en dan ga je, ja, nee.
‫Ja, nee, ja.
‫Nee.
‫En er doorheen springen.
‫Een willekeurig bos is een combinatie van heel veel verschillende beslisbomen.
‫Dus willekeurige bosbeslissingsboom.
‫Daar gaan we.
‫Hoe ziet dit eruit?
‫Ja.
‫Dus als we gebruik maken van veel verschillende beslisbomen, waar komen we dan uit?
‫En als je wilt zien wat het willekeurige bos is, dus ik zou willekeurig bos gaan, dit is hoe ik verschillende
‫algoritmen voor machine learning begrijp.
‫Random Forest legde het begrip van willekeurig bos uit.
‫Een complete gids voor het random forest-algoritme.
‫Random Forest legde willekeurig bos uit.
‫Daar gaan we.
‫Hier is een van mijn favorieten Random forest eenvoudige uitleg.
‫Van Will dwang, dwang?
‫Hij heeft een geweldige blog op Medium met allerlei verschillende datawetenschapsonderwerpen, dus zorg ervoor dat je zijn blog
‫gaat bekijken.
‫Willekeurig bos vereenvoudigd Dus als we beginnen met een instantie die één enkele steekproef is
‫en dan nemen we een beslissing en we willen het classificeren in iets of klasse A klasse B klasse iets, en dan heeft het
‫een laatste klasse.
‫Dus het combineert de beslissingen van een boom tot boom tot boom.
‫En ik bedoel, je kunt honderdduizenden verschillende bomen hebben en dan combineert het ze in meerderheidsstemmingen en
‫dan kiest het de laatste klasse.
‫Dit is meer voor classificatie.
‫U kunt echter hetzelfde doen met regressie en socket.
‫Line heeft een prachtige module.
‫Als we een kijkje nemen, laten we dan naar willekeurig bos gaan.
‫Achteruitgang van onze skyline.
‫Laten we eens kijken hoe we dit kunnen gebruiken.
‫Er was dus veel informatie.
‫Laat me even een korte samenvatting maken.
‫We gaan dit model hier gebruiken, wat een ensemble-algoritme is, aangezien een ensemble en ensemble een
‫combinatie is van verschillende modellen om van één voorspelling een veel voorkomend of zeer krachtig algoritme te maken.
‫Algoritme voor machinaal leren dat gebruikmaakt van de ensemble-techniek is een willekeurig forest en een willekeurig forest
‫is een combinatie van veel verschillende beslissingsbomen.
‫In ons geval is de standaardwaarde dat er 100 verschillende beslissingsbomen worden gebruikt om een beslissing te nemen.
‫Dus standaard, als we dit model gebruiken, zijn het eigenlijk 100 verschillende modellen die voorspellen wat we willen dat het
‫kapot gaat.
‫Dus laten we het in actie zien als je er een achtergrond van wilt.
‫Hoe het werkt.
‫Daar zijn genoeg artikelen voor.
‫We gaan er de code voor schrijven.
‫Laten we dus de random forest-regressiemodelklasse importeren uit de ensemble-module.
‫Het is je misschien opgevallen dat deze van het lineaire model was.
‫Het verschil hier is dat dit een ensemble is.
‫Het komt dus uit de ensemble-module, ensemble-import, random forest-regressie.
‫Nu zullen we er later ook achter komen dat er een willekeurige bosclassificatie is die we misschien al hebben gezien
‫en die misschien niet zo willekeurig bos heeft.
‫Dat is hoe krachtig een algoritme is.
‫Het kan worden gebruikt voor zowel classificatie als regressie.
‫Dus we gaan het willekeurige zaad opzetten.
‫We gaan de gegevens maken waar we veel van de code hier schilderen.
‫Dus dit is het mooie van socket.
‫Leer is dat veel van zijn API's en modules en klassen en functies vergelijkbare code hergebruiken als ze vergelijkbare
‫functies hebben.
‫Dus hoewel we het willekeurig bosmodel willen trainen op wat gegevens en het willen scoren, is dat een vergelijkbare functie als wat
‫we deden met het Ridge-model.
‫Alleen is het onderliggende algoritme onder de motorkap voor ridge and random voor ons anders.
‫Dus de manier waarop het gaat om voorspellingen onder de motorkap te doen, is anders.
‫Dat is wat we proberen te gebruiken om dit te verbeteren.
‫Maak dus de gegevens aan.
‫De X, we hoeven X niet echt opnieuw te maken omdat hij hierboven staat, maar we gaan het toch doen.
‫Voor de volledigheid laten we het doel vallen.
‫Toegang is gelijk aan één y is gelijk aan huisvesting.
‫D f, dit zijn onze labels.
‫We proberen dus de mediane huizenprijs te voorspellen op basis van de X-kenmerken.
‫En dan gaan we opsplitsen in trein- en testsets.
‫X Trein X Test y trein y test is gelijk aan treintest spalk.
‫Dan gaan we het doorgeven in X en Y.
‫We stellen de testgrootte gelijk aan nulpunt twee en dan gaan we een willekeurig bosmodel maken.
‫Het gaat om te zeggen dat dit model gelijk is aan willekeurige bosregressie en vervolgens past het model op de trainingsgegevens, omdat we willen dat
‫ons model leert van de trainingsgegevens en voorspelt op de testgegevens.
‫En dan gaan we de score van het model controleren op de testset Model X score.
‫Hoe denk je dat dit zal gaan?
‫Intuïtie, vooringenomenheid.
‫Je had in je leven nog nooit willekeurig bos kunnen gebruiken.
‫Ik wil dat je even bedenkt hoe dit zou kunnen gaan.
‫Laten we ons hier herinneren aan de donkere snaar.
‫Een schatting is dat we 100 kleinere modellen hebben, 100 honderd beslissingsbomen die voorspellen op basis van onze gegevens versus de
‫nok.
‫Het gaat ons niet te veel vertellen, maar ja, het vertelt ons dus niet te veel.
‫Lineaire kwadraten met L2-regularisatie, je kunt kijken wat dat betekent, maar laten we even nadenken.
‫Gaat dit beter of slechter presteren dan ons Ridge-model?
‫Laten we er samen achter komen dat je klaar bent drie, twee één keer.
‫Het heeft 20000 samples om door te nemen, dus het moet veel kleine beslissingen nemen over al die samples.
‫Oh, zou je daar naar willen kijken?
‫Dat is nu het mooie van machine learning.
‫We deden een snel experiment dat we deden.
‫We hebben zelfs meer code geschreven dan nodig was.
‫En we kregen een boost van Watson bijna 20 tot 22 scorepunten.
‫Herinner je je de standaardscore voor het regressiemodel en de socketlijn?
‫Is er een standaardwaarde voor evaluatie, dan is de determinatiecoëfficiënt de R-kwadraatwaarde.
‫We gaan later naar meer voorspellende statistieken kijken, maar
‫als je daar naar wilt kijken, of je kunt gewoon regressievoorspellingsstatistieken gebruiken.
‫Daar gaan we.
‫Regressiestatistieken voor machine learning.
‫Drie beste statistieken om regressiemodel mooi te evalueren.
‫We hebben enorm veel middelen over deze dingen.
‫Nogmaals, we zijn gefocust op het doen van experimenten en het schrijven van code.
‫Als u meer wilt onderzoeken, alstublieft.
‫Zo leer ik meer dingen.
‫Ga er maar eens naar zoeken.
‫Volg je nieuwsgierigheid een back-up van die dingen die gaan, Hmm, dan heb je dat niet echt behandeld.
‫Dus kom dan hier binnen, typ wat dingen en vul de gaten of.
‫Maar nu we het hebben gehad over het kiezen van een regressie-algoritme, wat dacht je ervan om hetzelfde te
‫doen, maar dan voor een classificatie-algoritme?
‫Dus we hebben deze stappen doorlopen en hoe we er een paar kunnen bekijken.
‫Laten we nu proberen met classificatie.
‫Dus en schrijf hier een kleine kop.
‫En op die manier, als we terugkomen, weten we waar we aan werken.
‫Twee punt twee kan zijn het kiezen van een machine learning-model voor een classificatieprobleem.
‫Nu, als je jezelf wilt uitdagen, zou ik je zeker aanmoedigen om dit te doen.
‫Is dat?
‫Even kijken.
‫Ga S K. Lijn classificatie dataset.
‫Zoek iets dat speelgoedgegevenssets laden, Iris Iris is een classificatiegegevensset.
‫Je kunt dat bekijken of je kunt in de speelgoeddatasets gaan.
‫Vind hier iets dat met classificatie te maken heeft.
‫En als je eenmaal een dataset hebt geïnstantieerd, ga dan door deze kleine checklist en probeer een van deze
‫modellen op die dataset te bouwen.
‫Dat zal echt erg lijken op wat we deden voor regressie, maar dat zal je echt helpen
‫om te leren als je deze dingen zelf probeert.
‫Anders gaan we dat samen doen in de volgende video.
‫Ik zie je daar.