‫Ben tornato.
‫Come sei andato?
‫Hai provato a utilizzare un modello diverso per migliorare la nostra scuola?
‫Questa è una delle cose chiave da imparare e da portare a termine da questo corso, in realtà è solo sperimentare.
‫Sii disposto a provare cose diverse, anche se non sei sicuro di cosa stia succedendo, perché
‫mettila in questo modo, sei molto più intelligente di quanto pensi.
‫Quindi scrivi più codice.
‫Guarda cosa funziona, guarda cosa no.
‫E in questo modo, inizierai a sviluppare la tua intuizione su cosa è buono e cosa non lo è nel mondo
‫dell'apprendimento automatico.
‫Quindi quello che faremo qui è cercare di migliorare su questo punto.
‫E se Reg non funzionasse o il punteggio non si adattasse alle nostre esigenze?
‫E poi possiamo andare bene, potremmo sempre provare un modello diverso.
‫Quindi ora facciamo riferimento alla matematica dell'apprendimento automatico.
‫Ancora una volta, lo seguiremo.
‫Siamo finiti qui.
‫Non siamo abbastanza sicuri di quali poche funzioni dovrebbero essere importanti, quindi potremmo aver provato.
‫Potresti aver provato Lazo.
‫Potremmo aver provato la rete elastica.
‫Potresti aver provato SVR.
‫Ma diciamo solo che la regressione del ponte non funzionava affatto.
‫Quindi tuffiamoci qui.
‫Ensemble regredisce e SVR con un kernel diverso.
‫Quindi l'unica differenza tra questi due è il kernel diverso.
‫Passiamo alle regressioni di insieme perché gli insiemi sono un concetto importante nell'apprendimento automatico.
‫Quindi leggiamo di loro.
‫L'obiettivo dei metodi di insieme è combinare le previsioni di diverse stime di base costruite con un
‫dato algoritmo di apprendimento al fine di migliorare la generalizzabilità.
‫Quindi la generalizzabilità è la capacità di un modello di apprendimento automatico di prevedere con precisione su dati invisibili
‫e robustezza su una singola stima.
‫Quindi il punto chiave da un modello di insieme rispetto ad altri modelli è che combina le previsioni
‫di diversi modelli.
‫Quindi, piuttosto che utilizzare solo un tipo di modello, è come se dovessi prendere una decisione, forse 10 medici
‫sono più intelligenti nel prendere una decisione su una diagnosi rispetto a un solo medico.
‫Quindi questo è l'intero obiettivo dei metodi di insieme.
‫Ma se vuoi leggere di più, puoi immergerti nella documentazione.
‫Ma per ora, come sempre, facciamo pratica con un po' di codice.
‫Ho intenzione di copiare questo.
‫Potremmo sempre provare un modello diverso.
‫Che ne dici di provare a modellare l'ensemble e arriviamo qui.
‫Un insieme è una combinazione di modelli più piccoli per cercare di fare previsioni migliori rispetto a un singolo modello.
‫E poi andremo in scala sui suoi modelli di insieme che possono essere trovati.
‫Sì.
‫E poi, se dovessimo esaminare quella documentazione, c'è un modello molto popolare qui chiamato
‫algoritmo della foresta casuale, foreste forestali casuali di alberi casuali.
‫Quindi ti dirò solo che questa è una di quelle cose in cui è come se il classificatore casuale della
‫foresta fosse molto potente e lo stesso con l'aggressore casuale della foresta.
‫Ora, se desideri un'analisi più approfondita della casualità per noi, si basano su Decision Tree.
‫Quindi cerchiamo questi alberi decisionali.
‫Ti darò un sacco di informazioni, ma confido che sarai in grado di cercarlo e capirlo
‫da solo.
‫Ci concentreremo sulla scrittura del codice.
‫Questo è ciò che devono le foreste casuali.
‫Quest passo.
‫Questo è un grande video.
‫Quindi gli alberi decisionali sono come se inizi con qualcosa e poi dici, Sì, no.
‫Sì, no, sì.
‫No.
‫E saltaci dentro.
‫Una foresta casuale è una combinazione di lotti e molti lotti di alberi decisionali diversi.
‫Quindi albero decisionale forestale casuale.
‫Ci siamo.
‫Com'è questo aspetto?
‫Sì.
‫Quindi, se sfruttiamo molti alberi decisionali diversi, cosa otteniamo?
‫E se vuoi vedere cos'è la foresta casuale, quindi andrei nella foresta casuale, ecco come capisco i diversi
‫algoritmi di apprendimento automatico.
‫Random Forest ha spiegato la comprensione della foresta casuale.
‫Una guida completa all'algoritmo della foresta casuale.
‫Foresta casuale spiegata foresta casuale.
‫Eccoci qui.
‫Ecco una delle mie preferite Spiegazione semplice della foresta casuale.
‫Da Will Coercion, coercizione?
‫Ha un fantastico blog su Medium con tutti i diversi argomenti di data science, quindi assicurati di andare a dare un'occhiata
‫al suo blog.
‫Foresta casuale semplificata Quindi, se iniziamo con un'istanza che è un singolo campione
‫e poi prendiamo una decisione e vogliamo classificarla in qualcosa o in qualcosa di Classe A Classe B, e poi abbiamo
‫una classe finale.
‫Quindi combina le decisioni di un albero per albero fino a albero.
‫E voglio dire, puoi avere centinaia di migliaia di alberi diversi e poi li combina nel voto a
‫maggioranza e poi sceglie la classe finale.
‫Ora questo è più per la classificazione.
‫Tuttavia, puoi fare la stessa cosa con regressione e socket.
‫La linea ha un modulo meraviglioso.
‫Se diamo un'occhiata, andiamo nella foresta a caso.
‫Regredire il nostro skyline.
‫Vediamo come possiamo usarlo.
‫Quindi c'erano molte informazioni lì.
‫Fammi solo fare un breve riassunto.
‫Useremo questo modello qui, che è un algoritmo di insieme come insieme e insieme
‫è una combinazione di modelli diversi per rendere una previsione un algoritmo molto comune o molto potente.
‫L'algoritmo di apprendimento automatico che sfrutta la tecnica dell'insieme è una foresta casuale e una foresta casuale
‫è una combinazione di molti alberi decisionali diversi.
‫Nel nostro caso, il valore predefinito è che utilizzerà 100 diversi alberi decisionali per prendere una decisione.
‫Quindi, per impostazione predefinita, se usiamo questo modello, in realtà sono 100 modelli diversi che prevedono ciò che vogliamo che
‫si interrompa.
‫Quindi vediamolo in azione se vuoi uno sfondo.
‫Come funziona.
‫Ci sono molti articoli per questo.
‫Stiamo per scrivere il codice per questo.
‫Quindi andiamo a importare la classe del modello di regressione della foresta casuale dal modulo ensemble.
‫Potresti aver notato che questo proveniva dal modello lineare.
‫Quindi la differenza qui è che questo è un insieme.
‫Quindi proviene dal modulo ensemble, dall'importazione dell'ensemble, dalla regressione casuale della foresta.
‫Ora scopriremo anche in seguito che esiste un classificatore di foresta casuale che potremmo aver già visto che
‫potrebbe non avere una foresta così casuale.
‫Ecco quanto è potente un algoritmo.
‫Può essere utilizzato sia per la classificazione che per la regressione.
‫Quindi imposteremo il seme casuale.
‫Creeremo i dati in cui dipingiamo molto del codice qui.
‫Quindi questa è la bellezza della presa.
‫Imparare è che molte delle sue API e moduli e classi e funzioni riutilizzano codice simile se hanno
‫funzioni simili.
‫Quindi, durante il modello di foresta casuale, vogliamo addestrarlo su alcuni dati e valutarlo, è una funzione simile a quella che abbiamo
‫fatto con il modello Ridge.
‫È solo che l'algoritmo sottostante sotto il cofano per ridge e random per noi è diverso.
‫Quindi il modo in cui si fanno previsioni sotto il cofano è diverso.
‫Questo è quello che stiamo cercando di usare per migliorare questo.
‫Quindi crea i dati.
‫La X, non dobbiamo davvero ricreare la X perché è sopra, ma lo faremo comunque.
‫Per completezza, lasceremo cadere l'obiettivo.
‫L'accesso è uguale a uno y è uguale all'alloggio.
‫D f, queste sono le nostre etichette.
‫Quindi stiamo cercando di prevedere il prezzo medio della casa in base alle caratteristiche di X.
‫E poi ci divideremo in treni e test set.
‫X Train X Test y train y test è uguale a train test splint.
‫Quindi lo passeremo in X e Y.
‫Imposteremo la dimensione del test uguale a zero virgola due e poi creeremo un modello di foresta casuale.
‫Dirà che questo modello è uguale alla regressione casuale della foresta e quindi si adatta al modello sui dati di addestramento perché vogliamo che il nostro
‫modello impari dai dati di addestramento e preveda sui dati di test.
‫E poi controlleremo il punteggio del modello sul punteggio del modello X del set di test.
‫Come pensi che andrà?
‫Intuizione, pregiudizio.
‫Avresti potuto usare una foresta casuale mai usata nella tua vita.
‫Voglio solo che pensi a come potrebbe andare.
‫Ricordiamoci della stringa scura qui.
‫Una stima è che abbiamo 100 modelli più piccoli, 100 alberi decisionali che prevedono i nostri dati rispetto alla
‫cresta.
‫Non ci dirà molto, ma sì, quindi non ci dirà troppo.
‫Quadrati lineari con regolarizzazione L2, puoi esaminare cosa significa, ma proviamo a pensarci.
‫Funzionerà meglio o peggio del nostro modello Ridge?
‫Scopriamo insieme che ne siete pronti tre, due in una volta.
‫Ha 20000 campioni da esaminare, quindi deve prendere molte piccole decisioni su tutti quei campioni.
‫Oh, lo guarderesti?
‫Questa è la bellezza dell'apprendimento automatico.
‫Abbiamo fatto un rapido esperimento che abbiamo fatto.
‫Abbiamo anche scritto più codice del dovuto.
‫E abbiamo ottenuto un aumento di Watson di quasi 20-22 punti.
‫Ricordi il punteggio predefinito per il modello di regressione e la linea socket?
‫Esiste una metrica di valutazione predefinita è il coefficiente di determinazione, che è il valore R al quadrato.
‫In seguito esamineremo più metriche predittive, ma se desideri
‫esaminarle o potresti semplicemente passare alle metriche di previsione di regressione.
‫Ci siamo.
‫Metriche di regressione per l'apprendimento automatico.
‫Tre migliori metriche per valutare il modello di regressione bello.
‫Abbiamo un sacco di risorse su queste cose.
‫Ancora una volta, ci concentriamo solo sul fare esperimenti e sulla scrittura del codice.
‫Se vuoi approfondire la ricerca, per favore.
‫È così che imparo più cose.
‫Vai a cercarlo.
‫Segui la tua curiosità su quelle cose che vanno, Hmm, quindi non l'hai davvero coperto.
‫Allora vieni qui, scrivi qualcosa e riempi gli spazi vuoti o.
‫Ma ora, ora che abbiamo parlato della scelta di un algoritmo di regressione, che ne dici di fare lo stesso
‫ma per un algoritmo di classificazione?
‫Quindi abbiamo seguito questi passaggi e come esaminarne alcuni.
‫Proviamo ora con la classificazione.
‫Quindi scrivi un piccolo titolo qui.
‫E in questo modo, quando torniamo, sappiamo su cosa stiamo lavorando.
‫Il secondo punto può essere la scelta di un modello di apprendimento automatico per un problema di classificazione.
‫Ora, se vuoi metterti alla prova, ti incoraggerei sicuramente a farlo.
‫È questo?
‫Dare un'occhiata.
‫vai s. K. Set di dati di classificazione delle linee.
‫Trova qualcosa che i set di dati dei giocattoli caricano, Iris Iris è un set di dati di classificazione.
‫Puoi verificarlo o entrare nei set di dati dei giocattoli.
‫Trova qualcosa a che fare con la classificazione qui.
‫E poi, una volta istanziato un set di dati, passa attraverso questo piccolo elenco di controllo e prova a costruire uno di
‫questi modelli su quel set di dati.
‫Sarà davvero molto simile a quello che abbiamo fatto per la regressione, ma questo ti aiuterà
‫davvero a imparare se provi queste cose da solo.
‫Altrimenti, lo faremo insieme nel prossimo video.
‫Ci vediamo lì.