‫Content de te revoir.
‫Comment vas-tu ?
‫Avez-vous essayé d'utiliser un modèle différent pour améliorer notre école ?
‫C'est l'une des choses clés à apprendre et à retenir de ce cours, en fait c'est juste une expérience.
‫Soyez prêt à essayer différentes choses, même si vous n'êtes pas sûr de ce qui se passe, car, en
‫l'exprimant ainsi, vous êtes beaucoup plus intelligent que vous ne le pensez.
‫Alors écrivez plus de code.
‫Voir ce qui fonctionne, voir ce qui ne fonctionne pas.
‫Et de cette façon, vous commencerez à développer votre intuition sur ce qui est bien et ce qui ne l'est pas dans le monde
‫de l'apprentissage automatique.
‫Donc ce que nous allons faire ici, c'est essayer de nous améliorer ici sur ce score.
‫Et si Reg ne fonctionnait pas ou si la partition ne correspondait pas à nos besoins ?
‫Et puis on peut bien aller, on pourrait toujours essayer un modèle différent.
‫Revenons maintenant aux mathématiques de l'apprentissage automatique.
‫Encore une fois, nous allons le suivre jusqu'au bout.
‫Nous nous sommes retrouvés ici.
‫Nous ne savons pas exactement quelles fonctionnalités devraient être importantes, nous avons donc peut-être essayé.
‫Vous avez peut-être essayé Lasso.
‫Nous aurions peut-être essayé le filet élastique.
‫Vous avez peut-être essayé SVR.
‫Mais disons simplement que la régression en pont ne fonctionnait pas du tout.
‫Alors plongeons ici.
‫Ensemble régresse et SVR avec un noyau différent.
‫Donc, la seule différence entre ces deux est des noyaux différents.
‫Passons aux régressions d'ensemble, car les ensembles sont un concept important dans l'apprentissage automatique.
‫Alors lisons à leur sujet.
‫Le but des méthodes d'ensemble est de combiner les prédictions de plusieurs estimations de base construites
‫avec un algorithme d'apprentissage donné afin d'améliorer la généralisabilité.
‫La généralisation est donc la capacité d'un modèle d'apprentissage automatique à prédire avec précision des données invisibles et
‫la robustesse sur une seule estimation.
‫Ainsi, le principal point à retenir d'un modèle d'ensemble par rapport à d'autres modèles est qu'il combine les prédictions
‫de plusieurs modèles.
‫Donc, plutôt que d'utiliser un seul type de modèle, c'est comme si vous preniez une décision, peut-être que 10
‫médecins sont plus intelligents pour prendre une décision sur un diagnostic qu'un seul médecin.
‫C'est donc tout l'objectif des méthodes d'ensemble.
‫Mais si vous voulez en savoir plus, vous pouvez plonger dans la documentation.
‫Mais pour l'instant, comme toujours, pratiquons avec du code.
‫Je vais copier ça.
‫Nous pourrions toujours essayer un modèle différent.
‫Que diriez-vous d'essayer un modèle d'ensemble et nous allons juste ici.
‫Un ensemble est une combinaison de modèles plus petits pour essayer de faire de meilleures prédictions qu'un seul modèle.
‫Et puis nous allons à l'échelle sur ses modèles d'ensemble peuvent être trouvés.
‫Ouais.
‫Et puis si nous devions parcourir cette documentation, il y a un modèle très populaire ici
‫appelé l'algorithme de forêt aléatoire, des forêts de forêts aléatoires d'arbres aléatoires.
‫Donc, je vais juste vous dire que c'est l'une de ces choses où c'est comme si le classificateur de forêt
‫aléatoire était très puissant et identique à l'agresseur de forêt aléatoire.
‫Maintenant, si vous souhaitez une plongée plus approfondie sur le hasard pour nous, ils sont basés sur l'arbre de décision.
‫Regardons donc ces arbres de décision.
‫Je vais vous donner beaucoup d'informations, mais j'espère que vous serez en mesure de rechercher cela et de
‫le comprendre vous-même.
‫Nous allons nous concentrer sur l'écriture du code.
‫C'est ce que doivent les forêts aléatoires.
‫Quête d'étape.
‫C'est une super vidéo.
‫Donc, les arbres de décision sont comme si vous commenciez avec quelque chose et ensuite vous dites, oui, non.
‫Oui, non, oui.
‫Non.
‫Et sautez à travers.
‫Une forêt aléatoire est une combinaison de lots et de lots d'arbres de décision différents.
‫Donc, arbre de décision de forêt aléatoire.
‫On y va.
‫A quoi ça ressemble ?
‫Ouais.
‫Donc, si nous tirons parti de nombreux arbres de décision différents, qu'obtenons-nous ?
‫Et si vous souhaitez voir ce qu'est la forêt aléatoire, alors je choisirais la forêt aléatoire, c'est ainsi que je comprends
‫les différents algorithmes d'apprentissage automatique.
‫Random Forest a expliqué la compréhension de la forêt aléatoire.
‫Un guide complet de l'algorithme de forêt aléatoire.
‫Forêt aléatoire a expliqué la forêt aléatoire.
‫Nous y voilà.
‫Voici l'une de mes explications simples sur la forêt aléatoire.
‫De Will Coercion, coercition ?
‫Il a un excellent blog sur Medium avec tous les sujets de science des données, alors assurez-vous d'aller consulter
‫son blog.
‫Forêt aléatoire simplifiée Donc, si nous commençons avec une instance qui est un seul échantillon, puis nous
‫prenons une décision et nous voulons la classer dans quelque chose ou dans quelque chose de classe A, classe B, et puis il y a
‫une classe finale.
‫Il combine donc les décisions d'un arbre à arbre jusqu'à.
‫Et je veux dire, vous pouvez avoir des centaines de milliers d'arbres différents, puis les combiner en un vote à
‫la majorité, puis choisir la classe finale.
‫Maintenant, c'est plus pour la classification.
‫Cependant, vous pouvez faire la même chose avec la régression et le socket.
‫Line a un module merveilleux.
‫Si nous jetons un œil, allons-y en forêt aléatoire.
‫Régresser notre horizon.
‫Voyons comment nous pouvons l'utiliser.
‫Il y avait donc beaucoup d'informations.
‫Permettez-moi de faire un bref récapitulatif.
‫Nous allons utiliser ce modèle ici, qui est un algorithme d'ensemble en tant qu'ensemble et
‫l'ensemble est une combinaison de différents modèles pour faire d'une prédiction un algorithme très courant ou très puissant.
‫L'algorithme d'apprentissage automatique qui exploite la technique d'ensemble est une forêt aléatoire, et une forêt aléatoire est
‫une combinaison de nombreux arbres de décision différents.
‫Dans notre cas, la valeur par défaut est qu'il va utiliser 100 arbres de décision différents pour prendre une décision.
‫Donc par défaut, si nous utilisons ce modèle, il s'agit en fait de 100 modèles différents prédisant ce que nous voulons
‫qu'il décompose.
‫Alors voyons-le en action si vous voulez un arrière-plan.
‫Comment ça fonctionne.
‫Il y a plein d'articles pour ça.
‫Nous allons en écrire le code.
‫Allons donc importer la classe de modèle de régression de forêt aléatoire à partir du module d'ensemble.
‫Vous avez peut-être remarqué que celui-ci provenait du modèle linéaire.
‫Donc la différence ici est qu'il s'agit d'un ensemble.
‫Cela vient donc du module d'ensemble, d'importation d'ensemble, de régression de forêt aléatoire.
‫Maintenant, nous découvrirons également plus tard qu'il existe un classificateur de forêt aléatoire que nous avons peut-être déjà vu et
‫qui n'a peut-être pas une forêt aussi aléatoire.
‫C'est la puissance d'un algorithme.
‫Il peut être utilisé à la fois pour la classification et la régression.
‫Nous allons donc configurer la graine aléatoire.
‫Nous allons créer les données où nous peignons une grande partie du code ici.
‫C'est donc la beauté de socket.
‫Learn est que bon nombre de ses API, modules, classes et fonctions réutilisent un code similaire s'ils ont des
‫fonctions similaires.
‫Ainsi, alors que le modèle de forêt aléatoire, nous voulons l'entraîner sur certaines données et le noter, c'est une fonction similaire à ce que nous
‫avons fait avec le modèle Ridge.
‫C'est juste que l'algorithme sous-jacent sous le capot pour ridge et random pour nous est différent.
‫La façon de faire des prédictions sous le capot est donc différente.
‫C'est ce que nous essayons d'utiliser pour améliorer cela.
‫Alors créez les données.
‫Le X, on n'a pas vraiment à recréer X parce que c'est au dessus, mais on y va quand même.
‫Pour être complet, nous allons supprimer la cible.
‫L'accès est égal à un y est égal au logement.
‫D f, ce sont nos étiquettes.
‫Nous essayons donc de prédire le prix médian des maisons en fonction des caractéristiques X.
‫Et puis nous allons nous séparer en ensembles de train et de test.
‫X Train X Test y train y test est égal à train test attelle.
‫Ensuite, nous allons le passer en X et Y.
‫Nous allons définir la taille du test égale à zéro virgule deux, puis nous allons créer un modèle de forêt aléatoire.
‫Cela va dire que ce modèle équivaut à une régression de forêt aléatoire, puis à un ajustement du modèle sur les données d'entraînement, car nous voulons que notre
‫modèle apprenne des données d'entraînement et prévoie sur les données de test.
‫Et puis nous allons vérifier le score du modèle sur le score du modèle X de l'ensemble de test.
‫Comment pensez-vous que cela se passera?
‫Intuition, biais.
‫Vous auriez pu utiliser une forêt aléatoire jamais utilisée dans votre vie.
‫Je veux juste que vous ayez une idée de la façon dont cela pourrait se passer.
‫Rappelons-nous la chaîne sombre ici.
‫Une estimation est que nous avons 100 modèles plus petits, 100 cents arbres de décision prédisant sur nos données par rapport à la
‫crête.
‫Ça ne va pas nous en dire trop, mais oui, alors ne nous en dit pas trop.
‫Carrés linéaires avec régularisation L2, vous pouvez voir ce que cela signifie, mais réfléchissons.
‫Cela va-t-il fonctionner mieux ou moins bien que notre modèle Ridge ?
‫Découvrons ensemble que vous êtes prêt trois, deux une fois.
‫Il a 20 000 échantillons à traiter, il doit donc prendre beaucoup de petites décisions sur tous ces échantillons.
‫Oh, tu regarderais ça ?
‫Voilà la beauté de l'apprentissage automatique.
‫Nous avons fait une expérience rapide que nous avons faite.
‫Nous avons même écrit plus de code que nécessaire.
‫Et nous avons obtenu un coup de pouce de Watson de près de 20 à 22 points.
‫Vous vous souvenez du score par défaut pour le modèle de régression et la ligne de socket ?
‫Existe-t-il une métrique d'évaluation par défaut est le coefficient de détermination, qui est la valeur R au carré.
‫Nous allons examiner d'autres métriques prédictives plus tard, mais si vous
‫souhaitez examiner cela ou vous pouvez simplement utiliser des métriques de prédiction de régression.
‫On y va.
‫Métriques de régression pour l'apprentissage automatique.
‫Trois meilleures métriques pour évaluer le modèle de régression magnifique.
‫Nous avons des tas de ressources sur ces choses.
‫Encore une fois, nous nous concentrons uniquement sur les expériences et l'écriture de code.
‫Si vous voulez faire des recherches plus, s'il vous plaît.
‫C'est comme ça que j'apprends plus de choses.
‫Allez le chercher.
‫Suivez votre curiosité pour remonter ces choses qui vont, Hmm, alors vous n'avez pas vraiment couvert cela.
‫Alors venez ici, tapez des trucs et remplissez les trous ou.
‫Mais maintenant, maintenant que nous avons couvert le choix d'un algorithme de régression, que diriez-vous de faire la même chose
‫mais pour un algorithme de classification ?
‫Nous avons donc parcouru ces étapes et comment en examiner quelques-unes.
‫Essayons maintenant avec la classification.
‫Alors et écrivez un petit titre ici.
‫Et comme ça, quand on revient, on sait sur quoi on travaille.
‫Deux points deux peuvent être le choix d'un modèle d'apprentissage automatique pour un problème de classification.
‫Maintenant, si vous souhaitez vous mettre au défi, je vous encouragerais certainement à le faire.
‫Est-ce?
‫Regarde.
‫Allez S. K. Jeu de données de classification de ligne.
‫Trouvez quelque chose que les jeux de données de jouets chargent, Iris Iris est un jeu de données de classification.
‫Vous pouvez vérifier cela ou vous pouvez accéder aux ensembles de données sur les jouets.
‫Trouvez quelque chose à voir avec la classification ici.
‫Et puis une fois que vous avez un ensemble de données instancié, parcourez cette petite liste de contrôle et essayez de construire l'un
‫de ces modèles sur cet ensemble de données.
‫Ce sera vraiment très similaire à ce que nous avons fait pour la régression, mais cela vous aidera
‫vraiment à apprendre si vous essayez vous-même ces choses.
‫Sinon, nous allons le faire ensemble dans la prochaine vidéo.
‫On se verra là bas.