‫Willkommen zurück.
‫Wie ist es dir ergangen?
‫Haben Sie versucht, ein anderes Modell zu verwenden, um unsere Schule zu verbessern?
‫Das ist eines der wichtigsten Dinge, die Sie in diesem Kurs lernen und mitnehmen können. Eigentlich ist es nur ein Experiment.
‫Seien Sie bereit, verschiedene Dinge auszuprobieren, auch wenn Sie nicht sicher sind, was los ist, denn
‫so gesagt, Sie sind viel klüger, als Sie darüber nachdenken.
‫Schreiben Sie also mehr Code.
‫Sehen Sie, was funktioniert, sehen Sie, was nicht funktioniert.
‫Auf diese Weise bauen Sie Ihre Intuition auf, was in der Welt des maschinellen Lernens gut und was nicht
‫gut ist.
‫Wir werden hier also versuchen, uns in dieser Hinsicht zu verbessern.
‫Was, wenn Reg nicht funktionierte oder die Partitur nicht unseren Bedürfnissen entsprach?
‫Und dann können wir gut laufen, wir könnten immer ein anderes Modell ausprobieren.
‫Lassen Sie uns nun auf die Mathematik des maschinellen Lernens zurückgreifen.
‫Auch hier werden wir es durchziehen.
‫Wir sind hier gelandet.
‫Wir sind uns nicht ganz sicher, welche wenigen Funktionen wichtig sein sollten, also haben wir es vielleicht versucht.
‫Vielleicht haben Sie Lasso probiert.
‫Wir könnten elastisches Netz ausprobiert haben.
‫Vielleicht haben Sie es mit SVR versucht.
‫Aber sagen wir einfach, dass die Bridge-Regression überhaupt nicht funktioniert hat.
‫Tauchen wir also hier ein.
‫Ensemble regressiert und SVR mit einem anderen Kernel.
‫Der einzige Unterschied zwischen diesen beiden ist also der unterschiedliche Kernel.
‫Kommen wir zu Ensemble-Regressen, denn Ensembles sind ein wichtiges Konzept im maschinellen Lernen.
‫Lesen wir also über sie.
‫Das Ziel von Ensemble-Methoden besteht darin, die Vorhersagen mehrerer Basisschätzungen, wie sie mit einem gegebenen Lernalgorithmus
‫erstellt wurden, zu kombinieren, um die Generalisierbarkeit zu verbessern.
‫Generalisierbarkeit ist also die Fähigkeit eines Modells für maschinelles Lernen, ungesehene Daten und Robustheit über
‫eine einzige Schätzung genau vorherzusagen.
‫Die wichtigste Erkenntnis aus einem Ensemble-Modell im Vergleich zu anderen Modellen besteht also darin, dass es die Vorhersagen
‫mehrerer Modelle kombiniert.
‫Anstatt also nur eine Art von Modell zu verwenden, ist es so, als ob Sie bei einer Entscheidung
‫10 Ärzte klüger bei der Entscheidung über eine Diagnose sind als nur ein Arzt.
‫Das ist also das ganze Ziel von Ensemble-Methoden.
‫Wenn Sie jedoch mehr lesen möchten, können Sie die Dokumentation durchstöbern.
‫Aber jetzt, wie immer, üben wir mit etwas Code.
‫Ich werde das kopieren.
‫Wir könnten immer ein anderes Modell ausprobieren.
‫Wie wäre es, wenn wir versuchen, ein Ensemble-Modell zu erstellen, und wir werden gleich hierher kommen.
‫Ein Ensemble ist eine Kombination kleinerer Modelle, um bessere Vorhersagen zu treffen als nur ein einzelnes Modell.
‫Und dann werden wir maßstabsgetreu auf seinen Ensemblemodellen zu finden sein.
‫Ja.
‫Und wenn wir dann diese Dokumentation durchgehen, gibt es hier ein sehr beliebtes
‫Modell namens Random Forest-Algorithmus, Random Forest Forests of Randomized Trees.
‫Ich werde Ihnen nur sagen, dass dies eines dieser Dinge ist, bei denen der Random Forest-Klassifikator sehr
‫mächtig ist und das gleiche mit dem Random Forest-Aggressor.
‫Nun, wenn Sie einen tieferen Einblick in Zufall für uns wünschen, basieren sie auf dem Entscheidungsbaum.
‫Schauen wir uns also diese Entscheidungsbäume an.
‫Ich werde Ihnen viele Informationen zuwerfen, aber ich vertraue darauf, dass Sie dies selbst nachschlagen und
‫verstehen können.
‫Wir werden uns auf das Schreiben des Codes konzentrieren.
‫Das verdanken die Random Forests.
‫Schritt Quest.
‫Das ist ein tolles Video.
‫Entscheidungsbäume sind also so, als würden Sie mit etwas beginnen und dann gehen: Ja, nein.
‫Ja, nein, ja.
‫Nein.
‫Und springe hindurch.
‫Ein Random Forest ist eine Kombination aus vielen, vielen verschiedenen Entscheidungsbäumen.
‫Also zufälliger Waldentscheidungsbaum.
‫Na, bitte.
‫Wie sieht das aus?
‫Ja.
‫Wenn wir also viele verschiedene Entscheidungsbäume nutzen, was kommt dann heraus?
‫Und wenn Sie sehen möchten, was der Random Forest ist, würde ich Random Forest gehen, so verstehe
‫ich verschiedene maschinelle Lernalgorithmen.
‫Random Forest erklärt das Verständnis von Random Forest.
‫Eine vollständige Anleitung zum Random Forest-Algorithmus.
‫Random Forest erklärt Random Forest.
‫Auf geht's.
‫Hier ist eine meiner Favoriten Random Forest einfache Erklärung.
‫Von Will Zwang, Zwang?
‫Er hat einen großartigen Blog auf Medium mit allen verschiedenen Data-Science-Themen, also schau dir unbedingt seinen
‫Blog an.
‫Random Forest vereinfacht Wenn wir also mit einer Instanz beginnen, die ein einzelnes Sample
‫ist, und dann eine Entscheidung treffen und sie in etwas oder in Klasse A Klasse B Klasse etwas klassifizieren wollen, dann hat sie
‫eine endgültige Klasse.
‫Es kombiniert also die Entscheidungen von Baum zu Baum bis Baum.
‫Und ich meine, Sie können Hunderttausende von verschiedenen Bäumen haben und dann werden sie zu einer Mehrheitsabstimmung kombiniert
‫und dann die letzte Klasse ausgewählt.
‫Das ist jetzt mehr für die Klassifizierung.
‫Sie können jedoch dasselbe mit Regression und Socket tun.
‫Line hat ein wunderbares Modul.
‫Wenn wir einen Blick darauf werfen, gehen wir in den Random Forest.
‫Regress unsere Skyline.
‫Mal sehen, wie wir das nutzen können.
‫Es gab also viele Informationen.
‫Lassen Sie mich nur kurz zusammenfassen.
‫Wir werden dieses Modell hier verwenden, bei dem es sich um einen Ensemblealgorithmus als Ensemble handelt,
‫und Ensemble ist eine Kombination verschiedener Modelle, um eine Vorhersage zu einem sehr verbreiteten oder sehr leistungsfähigen Algorithmus zu machen.
‫Der maschinelle Lernalgorithmus, der die Ensemble-Technik nutzt, ist ein Random Forest, und ein Random Forest
‫ist eine Kombination aus vielen verschiedenen Entscheidungsbäumen.
‫In unserem Fall ist der Standardwert, dass 100 verschiedene Entscheidungsbäume verwendet werden, um eine Entscheidung zu treffen.
‫Wenn wir dieses Modell verwenden, sind es also standardmäßig 100 verschiedene Modelle, die vorhersagen, was es aufschlüsseln
‫soll.
‫Lassen Sie uns es also in Aktion sehen, wenn Sie einen Hintergrund davon haben möchten.
‫Wie es funktioniert.
‫Dazu gibt es viele Artikel.
‫Wir werden den Code dafür schreiben.
‫Lassen Sie uns also die Modellklasse der Random Forest-Regression aus dem Ensemble-Modul importieren.
‫Sie haben vielleicht bemerkt, dass dieser aus dem linearen Modell stammt.
‫Der Unterschied besteht also darin, dass es sich um ein Ensemble handelt.
‫Also aus dem Ensemble-Modul, Ensemble-Import, Random Forest-Regression.
‫Jetzt werden wir später auch herausfinden, dass es einen Random Forest-Klassifikator gibt, den wir vielleicht schon gesehen haben,
‫der möglicherweise nicht so Random Forest hat.
‫So mächtig ist ein Algorithmus.
‫Es kann sowohl für die Klassifizierung als auch für die Regression verwendet werden.
‫Also werden wir den Random Seed einrichten.
‫Wir werden die Daten dort erstellen, wo wir einen Großteil des Codes hier zeichnen.
‫Das ist also die Schönheit der Steckdose.
‫Lernen Sie, dass viele seiner APIs und Module sowie Klassen und Funktionen ähnlichen Code wiederverwenden, wenn sie ähnliche
‫Funktionen haben.
‫Während wir das Random-Forest-Modell mit einigen Daten trainieren und bewerten möchten, ist dies eine ähnliche
‫Funktion wie beim Ridge-Modell.
‫Es ist nur so, dass der zugrunde liegende Algorithmus unter der Haube für Ridge und Random für uns unterschiedlich ist.
‫Vorhersagen unter der Haube sind also anders.
‫Das versuchen wir zu nutzen, um dies zu verbessern.
‫Erstellen Sie also die Daten.
‫Das X, wir müssen X nicht wirklich neu erstellen, weil es oben ist, aber wir werden es trotzdem tun.
‫Der Vollständigkeit halber lassen wir das Ziel weg.
‫Zugang ist gleich eins y gleich Wohnen.
‫D f, das sind unsere Labels.
‫Wir versuchen also, den mittleren Hauspreis basierend auf den X-Eigenschaften vorherzusagen.
‫Und dann werden wir uns in Zug- und Testsets aufteilen.
‫X Trainieren X Test y Train y Test entspricht Train Testschiene.
‫Dann übergeben wir es in X und Y.
‫Wir setzen die Testgröße auf null Komma zwei und erstellen dann ein Random-Forest-Modell.
‫Es wird sagen, dass dieses Modell der Random Forest-Regression entspricht und dann die Modellanpassung an die Trainingsdaten, da unser Modell aus den
‫Trainingsdaten lernen und anhand der Testdaten Vorhersagen treffen soll.
‫Und dann werden wir die Punktzahl des Modells auf dem Testsatz Modell X-Punktzahl überprüfen.
‫Wie wird das Ihrer Meinung nach ablaufen?
‫Intuition, Voreingenommenheit.
‫Sie hätten in Ihrem Leben nie einen zufälligen Wald verwenden können.
‫Ich möchte nur, dass Sie sich überlegen, wie das gehen könnte.
‫Erinnern wir uns an die dunkle Schnur hier.
‫Eine Schätzung ist, dass wir 100 kleinere Modelle haben, 100 hundert Entscheidungsbäume, die auf unseren Daten im Vergleich zum Kamm
‫vorhersagen.
‫Es wird uns nicht zu viel sagen, aber ja, also sagt es uns nicht zu viel.
‫Linear quadriert mit L2-Regularisierung, Sie können sich ansehen, was das bedeutet, aber lassen Sie uns einfach darüber
‫nachdenken.
‫Wird dies besser oder schlechter als unser Ridge-Modell sein?
‫Lassen Sie uns gemeinsam herausfinden, dass Sie drei, zwei auf einmal fertig sind.
‫Es muss 20.000 Samples durchlaufen, also muss es viele kleine Entscheidungen über all diese Samples treffen.
‫Oh, würdest du dir das ansehen?
‫Das ist nun das Schöne am maschinellen Lernen.
‫Wir haben ein schnelles Experiment gemacht, das wir gemacht haben.
‫Wir haben sogar mehr Code geschrieben, als wir mussten.
‫Und wir bekamen einen Boost von Watson um fast 20 auf 22 Punkte.
‫Erinnern Sie sich an den Standardwert für das Regressionsmodell und die Socket-Linie?
‫Gibt es eine Standardbewertungsmetrik ist das Bestimmtheitsmaß, das der R-Quadrat-Wert ist.
‫Wir werden uns später mehr prädiktive Metriken ansehen, aber
‫wenn Sie sich das ansehen möchten, können Sie einfach Regressionsvorhersagemetriken verwenden.
‫Na, bitte.
‫Regressionsmetriken für maschinelles Lernen.
‫Drei beste Metriken, um das Regressionsmodell schön zu bewerten.
‫Wir haben jede Menge Ressourcen für diese Dinge.
‫Auch hier konzentrieren wir uns darauf, nur Experimente durchzuführen und Code zu schreiben.
‫Wenn Sie mehr recherchieren möchten, bitte.
‫So lerne ich mehr.
‫Geh einfach danach suchen.
‫Folgen Sie Ihrer Neugierde zurück zu den Dingen, die gehen, Hmm, dann haben Sie das nicht wirklich abgedeckt.
‫Also dann komm hier rein, tippe ein paar Sachen ein und fülle die Lücken aus bzw.
‫Aber jetzt, da wir die Auswahl eines Regressionsalgorithmus behandelt haben, wie wäre es, wenn wir dasselbe
‫tun, aber für einen Klassifikationsalgorithmus?
‫Wir sind also diese Schritte durchgegangen und haben einige davon beschrieben.
‫Versuchen wir es jetzt mit der Klassifizierung.
‫Also und schreibe hier eine kleine Überschrift.
‫Und so wissen wir, woran wir arbeiten, wenn wir zurückkommen.
‫Zwei Punkt zwei kann die Auswahl eines maschinellen Lernmodells für ein Klassifizierungsproblem sein.
‫Wenn Sie sich nun selbst herausfordern möchten, würde ich Sie auf jeden Fall dazu ermutigen, dies zu tun.
‫Ist dass?
‫Guck mal.
‫Geh S. K. Datensatz zur Linienklassifizierung.
‫Finden Sie etwas, das Spielzeugdatensätze laden, Iris Iris ist ein Klassifizierungsdatensatz.
‫Sie können das überprüfen oder in die Spielzeugdatensätze gehen.
‫Finden Sie hier etwas mit Klassifizierung zu tun.
‫Und wenn Sie einen Datensatz instanziiert haben, gehen Sie diese kleine Checkliste durch und versuchen Sie, eines dieser
‫Modelle auf diesem Datensatz zu erstellen.
‫Das wird wirklich sehr ähnlich zu dem sein, was wir für die Regression gemacht haben, aber das wird Ihnen
‫wirklich helfen, zu lernen, wenn Sie diese Dinge selbst ausprobieren.
‫Ansonsten machen wir das im nächsten Video gemeinsam.
‫Ich sehe dich dort.