‫Bienvenido de nuevo.
‫Como te fue
‫¿Intentaste utilizar un modelo diferente para mejorar nuestra escuela?
‫Esa es una de las cosas clave para aprender y sacar de este curso, en realidad es solo un experimento.
‫Esté dispuesto a probar cosas diferentes, incluso si no está seguro de lo que está sucediendo, porque dicho
‫de esta manera, es mucho más inteligente haciendo de lo que piensa.
‫Así que escribe más código.
‫Vea lo que funciona, vea lo que no.
‫Y de esa manera, comenzará a desarrollar su intuición sobre lo que es bueno y lo que no es bueno en el mundo
‫del aprendizaje automático.
‫Entonces, lo que vamos a hacer aquí es intentar mejorar en este aspecto.
‫¿Qué pasa si Reg no funciona o la partitura no se ajusta a nuestras necesidades?
‫Y luego podemos ir bien, siempre podríamos probar un modelo diferente.
‫Así que ahora volvamos a las matemáticas del aprendizaje automático.
‫Nuevamente, lo seguiremos.
‫Terminamos aquí.
‫No estamos muy seguros de qué pocas funciones deberían ser importantes, por lo que podríamos haberlo intentado.
‫Puede que hayas probado Lasso.
‫Podríamos haber probado una red elástica.
‫Es posible que haya probado SVR.
‫Pero digamos que la regresión puente no funcionaba en absoluto.
‫Así que vamos a sumergirnos aquí.
‫Ensemble regresa y SVR con un kernel diferente.
‫Entonces, la única diferencia entre estos dos son los diferentes núcleos.
‫Pasemos a las regresiones por conjuntos porque los conjuntos son un concepto importante en el aprendizaje automático.
‫Así que leamos sobre ellos.
‫El objetivo de los métodos de conjunto es combinar las predicciones de varias estimaciones base construidas
‫con un algoritmo de aprendizaje dado para mejorar la generalización.
‫Por lo tanto, la generalización es la capacidad de un modelo de aprendizaje automático para predecir con precisión sobre datos invisibles
‫y la solidez de una sola estimación.
‫Entonces, la conclusión clave de un modelo de conjunto en comparación con otros modelos es que combina las predicciones
‫de varios modelos.
‫Entonces, en lugar de usar solo un tipo de modelo, es como si estuviera tomando una decisión, tal vez 10
‫médicos fueran más inteligentes al tomar una decisión sobre un diagnóstico que solo un médico.
‫Así que ese es todo el objetivo de los métodos conjuntos.
‫Pero si desea leer más, puede sumergirse en la documentación.
‫Pero por ahora, como siempre, practiquemos con algo de código.
‫Voy a copiar esto.
‫Siempre podríamos probar un modelo diferente.
‫¿Qué tal si probamos un modelo de conjunto y vamos aquí abajo?
‫Un conjunto es una combinación de modelos más pequeños para intentar hacer mejores predicciones que un solo modelo.
‫Y luego vamos a escalar en sus modelos de conjunto que se pueden encontrar.
‫Sí.
‫Y luego, si revisáramos esa documentación, hay un modelo muy popular aquí llamado algoritmo
‫de bosque aleatorio, bosques de bosque aleatorio de árboles aleatorios.
‫Así que solo les voy a decir que esta es una de esas cosas en las que es como si el clasificador de bosque
‫aleatorio fuera muy poderoso y lo mismo con el agresor de bosque aleatorio.
‫Ahora, si desea profundizar más en el azar para nosotros, se basan en el árbol de decisiones.
‫Así que busquemos estos árboles de decisión.
‫Te voy a dar mucha información, pero confío en que podrás buscar esto y entenderlo
‫tú mismo.
‫Nos centraremos en escribir el código.
‫Esto es lo que deben los bosques aleatorios.
‫Paso de búsqueda.
‫Ese es un gran video.
‫Entonces, los árboles de decisión son como si comenzaras con algo y luego dijeras: Sí, no.
‫Si, no, si.
‫No.
‫Y saltar a través de él.
‫Un bosque aleatorio es una combinación de muchos árboles de decisión diferentes.
‫Árbol de decisión forestal tan aleatorio.
‫Aquí vamos.
‫¿Cómo se ve esto?
‫Sí.
‫Entonces, si aprovechamos muchos árboles de decisiones diferentes, ¿con qué salimos?
‫Y si desea ver qué es el bosque aleatorio, entonces iría al bosque aleatorio, así es como entiendo los
‫diferentes algoritmos de aprendizaje automático.
‫Random Forest explicó cómo comprender el bosque aleatorio.
‫Una guía completa del algoritmo de bosque aleatorio.
‫Random Forest explicó el bosque aleatorio.
‫Aquí vamos.
‫Aquí está una de mis explicaciones simples del bosque aleatorio favoritas.
‫¿De Will Coercion, coacción?
‫Tiene un gran blog en Medium con todos los diferentes temas de ciencia de datos, así que asegúrese de visitar
‫su blog.
‫Bosque aleatorio simplificado Entonces, si comenzamos con una instancia que es una sola
‫muestra y luego tomamos una decisión y queremos clasificarla en algo o Clase A Clase B clase algo, y luego tiene
‫una clase final.
‫De modo que combina las decisiones de un árbol a otro árbol hasta.
‫Y quiero decir, puede tener cientos de miles de árboles diferentes y luego los combina en la votación por
‫mayoría y luego elige la clase final.
‫Ahora bien, esto es más por clasificación.
‫Sin embargo, puede hacer lo mismo con regresión y socket.
‫Line tiene un módulo maravilloso.
‫Si echamos un vistazo, vayamos al bosque aleatorio.
‫Regresar nuestro horizonte.
‫Veamos cómo podemos usar esto.
‫Entonces había mucha información allí.
‫Permítanme hacer un breve resumen.
‫Vamos a usar este modelo aquí, que es un algoritmo de conjunto como un conjunto y
‫el conjunto es una combinación de diferentes modelos para hacer de una predicción un algoritmo muy común o muy poderoso.
‫El algoritmo de aprendizaje automático que aprovecha la técnica de conjunto es un bosque aleatorio y un bosque aleatorio
‫es una combinación de muchos árboles de decisión diferentes.
‫En nuestro caso, el valor predeterminado es que utilizará 100 árboles de decisión diferentes para tomar una decisión.
‫Entonces, de manera predeterminada, si usamos este modelo, en realidad son 100 modelos diferentes que predicen lo que queremos que
‫se descomponga.
‫Así que veámoslo en acción si quieres un trasfondo.
‫Cómo funciona.
‫Hay muchos artículos para eso.
‫Vamos a escribir el código para ello.
‫Así que vayamos a importar la clase de modelo de regresión de bosque aleatorio del módulo de conjunto.
‫Es posible que haya notado que este era del modelo lineal.
‫Entonces, la diferencia aquí es que se trata de un conjunto.
‫Entonces es del módulo de conjunto, importación de conjunto, regresión de bosque aleatorio.
‫Ahora también descubriremos más adelante que hay un clasificador de bosque aleatorio que quizás ya hayamos visto y que puede
‫que no tenga un bosque tan aleatorio.
‫Así de poderoso es un algoritmo.
‫Se puede utilizar tanto para clasificación como para regresión.
‫Así que vamos a configurar la semilla aleatoria.
‫Vamos a crear los datos donde estamos pintando gran parte del código aquí.
‫Así que esta es la belleza del encaje.
‫Learn es que muchas de sus API, módulos, clases y funciones reutilizan código similar si tienen
‫funciones similares.
‫Entonces, mientras que el modelo de bosque aleatorio, queremos entrenarlo con algunos datos y calificarlo, es una función similar a la que
‫hicimos con el modelo Ridge.
‫Es solo que el algoritmo subyacente bajo el capó para ridge y aleatorio para nosotros es diferente.
‫Entonces, la forma en que se hacen predicciones bajo el capó es diferente.
‫Eso es lo que estamos tratando de utilizar para mejorar esto.
‫Entonces crea los datos.
‫La X, realmente no tenemos que recrear X porque está arriba, pero lo haremos de todos modos.
‫Para completar, descartaremos el objetivo.
‫El acceso es igual a una y es igual a la vivienda.
‫D f, estas son nuestras etiquetas.
‫Por tanto, estamos intentando predecir el precio medio de la vivienda en función de las características X.
‫Y luego nos dividiremos en conjuntos de prueba y de tren.
‫X Prueba de tren X y prueba de tren y es igual a la férula de prueba de tren.
‫Luego lo vamos a pasar en X e Y.
‫Estableceremos el tamaño de la prueba igual a cero punto dos y luego crearemos un modelo de bosque aleatorio.
‫Dirá que este modelo es igual a la regresión de bosque aleatoria y luego el modelo se ajusta a los datos de entrenamiento porque queremos que nuestro modelo
‫aprenda de los datos de entrenamiento y prediga sobre los datos de prueba.
‫Y luego vamos a verificar el puntaje del modelo en el puntaje del Model X del conjunto de prueba.
‫¿Cómo crees que saldrá esto?
‫Intuición, sesgo.
‫Podrías haber usado un bosque aleatorio nunca usado en tu vida.
‫Solo quiero que pienses cómo podría salir esto.
‫Recordemos la cadena oscura aquí.
‫Una estimación es que tenemos 100 modelos más pequeños, 100 árboles de decisión que predicen nuestros datos frente a la
‫cresta.
‫No nos va a decir demasiado, pero sí, no nos dice demasiado.
‫Cuadrados lineales con regularización L2, puede ver lo que eso significa, pero pensemos.
‫¿Va a funcionar mejor o peor que nuestro modelo Ridge?
‫Averigüemos juntos que están listos tres, dos uno.
‫Tiene 20000 muestras para procesar, por lo que tiene que tomar muchas pequeñas decisiones sobre todas esas muestras.
‫Oh, ¿podrías mirar eso?
‫Esa es la belleza del aprendizaje automático.
‫Hicimos un experimento rápido que hicimos.
‫Incluso escribimos más código del necesario.
‫Y obtuvimos un impulso de Watson de casi 20 a 22 puntos.
‫¿Recuerda la puntuación predeterminada para el modelo de regresión y la línea de conexión?
‫¿Existe una métrica de evaluación predeterminada? Es el coeficiente de determinación, que es el valor de R al cuadrado.
‫Más adelante veremos más métricas predictivas, pero si desea investigar
‫eso o simplemente podría ir a las métricas de predicción de regresión.
‫Aquí vamos.
‫Métricas de regresión para el aprendizaje automático.
‫Tres mejores métricas para evaluar hermoso modelo de regresión.
‫Tenemos un montón de recursos sobre estas cosas.
‫Nuevamente, estamos enfocados en hacer experimentos y escribir código.
‫Si desea investigar más, por favor.
‫Así aprendo más cosas.
‫Solo ve a buscarlo.
‫Sigue tu curiosidad hasta esas cosas que van, Hmm, entonces realmente no cubriste eso.
‫Entonces ven aquí, escribe algunas cosas y llena los espacios o.
‫Pero ahora, ahora que hemos cubierto la elección de un algoritmo de regresión, ¿qué tal si hacemos lo mismo
‫pero para un algoritmo de clasificación?
‫Así que hemos seguido estos pasos y cómo ver algunos de ellos.
‫Probemos ahora con la clasificación.
‫Entonces, escribe un pequeño título aquí.
‫Y de esa manera, cuando regresemos, sabemos en qué estamos trabajando.
‫El segundo punto puede ser elegir un modelo de aprendizaje automático para un problema de clasificación.
‫Ahora, si desea desafiarse a sí mismo, definitivamente lo animo a que lo haga.
‫¿Es eso?
‫Echar un vistazo.
‫Vaya S. K. Conjunto de datos de clasificación de línea.
‫Encuentre algo que carguen los conjuntos de datos de juguetes, Iris Iris es un conjunto de datos de clasificación.
‫Puede comprobarlo o puede ir a los conjuntos de datos de juguetes.
‫Encuentre algo que ver con la clasificación aquí.
‫Y luego, una vez que haya instanciado un conjunto de datos, revise esta pequeña lista de verificación e intente construir uno de
‫estos modelos en ese conjunto de datos.
‫Eso realmente será muy similar a lo que hicimos para la regresión, pero eso realmente te
‫ayudará a aprender si pruebas estas cosas tú mismo.
‫De lo contrario, lo haremos juntos en el siguiente video.
‫Te veré allá.