‫ยินดีต้อนรับกลับ.
‫คุณไปได้อย่างไร
‫คุณลองใช้รูปแบบอื่นเพื่อปรับปรุงคะแนนของเราหรือไม่?
‫นั่นเป็นหนึ่งในสิ่งสำคัญที่ต้องเรียนรู้และนำออกจากหลักสูตรนี้ ที่จริงแล้ว เป็นเพียงการทดลอง
‫เต็มใจที่จะลองสิ่งที่แตกต่างกัน แม้ว่าคุณจะไม่แน่ใจว่าเกิดอะไรขึ้นก็ตาม
‫เพราะพูดแบบนี้ คุณฉลาดกว่าที่คุณคิดมาก
‫ดังนั้นเขียนโค้ดเพิ่มเติม ดูว่าอันไหนใช้ได้ผล ดูว่าอันไหนใช้ไม่ได้
‫และด้วยวิธีนี้ คุณจะเริ่มสร้างสัญชาตญาณของคุณว่าอะไรดีอะไรไม่ดีในโลกของการเรียนรู้ของเครื่อง
‫สิ่งที่เราจะทำในที่นี้คือ เราจะพยายามปรับปรุงคะแนนในส่วนนี้
‫เกิดอะไรขึ้นถ้า Reg ไม่ทำงานหรือคะแนนไม่ตรงกับความต้องการของเราแล้วเราไป?
‫เราสามารถลองใช้รูปแบบอื่นได้เสมอ
‫ตอนนี้ ให้กลับไปที่แมปแมชชีนเลิร์นนิงอีกครั้ง
‫เราจะปฏิบัติตาม
‫เราลงเอยที่นี่ เราไม่ค่อยแน่ใจว่าคุณลักษณะบางอย่างควรมีความสำคัญอย่างไร
‫ดังนั้นเราอาจได้ลอง
‫คุณอาจเคยลอง lasso คุณอาจเคยลอง ตาข่ายยืดหยุ่น คุณอาจเคยลอง SVR
‫แต่สมมุติว่าการถดถอย reg ไม่ได้ผลเลย
‫ลองมาดู Ensemble Regresses และ SVR กับเคอร์เนลอื่นกัน
‫ดังนั้นความแตกต่างเพียงอย่างเดียวระหว่างสองสิ่งนี้คือเมล็ดที่ต่างกัน
‫แต่ขอข้ามไปสู่การถดถอยของวงดนตรีเพราะตระการตาเป็นแนวคิดที่สำคัญในการเรียนรู้ของเครื่อง ดังนั้นเรามาอ่านเกี่ยวกับพวกเขา
‫เป้าหมายของวิธีการทั้งมวลคือการรวมการคาดการณ์ของตัวประมาณฐานหลายตัวที่สร้างขึ้นด้วยอัลกอริธึมการเรียนรู้ที่กำหนดเพื่อปรับปรุงความสามารถในการสรุปทั่วไป
‫ดังนั้นความสามารถทั่วไปจึงเป็นความสามารถสำหรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อคาดการณ์ข้อมูลที่ไม่สามารถมองเห็นได้อย่างแม่นยำและประสิทธิภาพเหนือตัวประมาณเดียว
‫ดังนั้นประเด็นสำคัญจากแบบจำลองทั้งมวลเมื่อเปรียบเทียบกับรุ่นอื่นๆ ก็คือการรวมการทำนายของรุ่นต่างๆ
‫เข้าด้วยกัน
‫ดังนั้น แทนที่จะใช้แบบจำลองเพียงอย่างเดียว มันเหมือนกับว่าคุณกำลังตัดสินใจ แพทย์สิบคนอาจฉลาดกว่าในการตัดสินใจเกี่ยวกับการวินิจฉัย
‫เทียบกับแพทย์เพียงคนเดียว
‫นั่นคือเป้าหมายทั้งหมดของวิธีการทั้งมวล
‫แต่ถ้าคุณต้องการอ่านเพิ่มเติม คุณสามารถดำน้ำดูเอกสารประกอบได้
‫แต่สำหรับตอนนี้ เรามาฝึกเขียนโค้ดกันเช่นเคย
‫ฉันจะคัดลอกสิ่งนี้
‫เราสามารถลองใช้รูปแบบอื่นได้เสมอ
‫เราลองโมเดลทั้งมวลแล้วเรามาอยู่ที่นี่กันไหม?
‫วงดนตรีคือการรวมกันของโมเดลขนาดเล็กเพื่อลองและคาดการณ์ได้ดีกว่าโมเดลเดียว
‫แล้วเราจะบอกว่า เรียนรู้โมเดลทั้งมวล สามารถพบได้ที่นี่
‫แล้วถ้าเราต้องดูเอกสารนั้น มีโมเดลที่เป็นที่นิยมมากในที่นี้ เรียกว่าอัลกอริธึมฟอเรสต์แบบสุ่ม
‫ป่าสุ่มของต้นไม้สุ่ม
‫ฉันจะบอกคุณว่า นี่เป็นหนึ่งในสิ่งที่มันเหมือนกับตัวแยกประเภทป่าแบบสุ่ม มีประสิทธิภาพมาก
‫และจากนั้นก็เช่นเดียวกันกับการถดถอยของฟอเรสต์แบบสุ่ม
‫ตอนนี้ ถ้าคุณต้องการเจาะลึกมากขึ้นเกี่ยวกับป่าสุ่ม พวกเขาจะขึ้นอยู่กับแผนภูมิการตัดสินใจ
‫ลองมาดูต้นไม้การตัดสินใจนี้กัน
‫ฉันจะใส่ข้อมูลมากมายให้คุณ แต่ฉันเชื่อว่าคุณจะสามารถค้นหาและทำความเข้าใจได้ด้วยตนเอง
‫เราจะเน้นที่การเขียนโค้ด
‫นี่คืออะไร?
‫ป่าสุ่ม.
‫โอ้ Statcast
‫นั่นเป็นวิดีโอที่ยอดเยี่ยม
‫ต้นไม้แห่งการตัดสินใจก็เหมือน คุณเริ่มด้วยอะไรบางอย่าง แล้วคุณก็ไป ใช่ ไม่ใช่ ใช่ ไม่ใช่
‫ไม่ใช่
‫กระโดดข้ามมันไป
‫ป่าสุ่มคือการรวมกันของต้นไม้การตัดสินใจที่แตกต่างกันมากมาย
‫สุ่มป่า ต้นไม้แห่งการตัดสินใจ
‫เราจะไปที่นั่น.
‫หน้าตาแบบนี้คืออะไร?
‫ใช่.
‫แล้วถ้าเราใช้ประโยชน์จากแผนผังการตัดสินใจต่างๆ มากมาย เราจะออกมาทำอะไร?
‫และถ้าคุณอยากรู้ว่าป่าสุ่มคืออะไร ผมก็จะไปสุ่มป่า
‫นี่คือวิธีที่ฉันเข้าใจอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่แตกต่างกัน
‫Random Forest อธิบายความเข้าใจป่าสุ่ม
‫คู่มือฉบับสมบูรณ์สำหรับอัลกอริธึมฟอเรสต์แบบสุ่ม
‫Random Forest อธิบาย Random Forest
‫ไปเลย.
‫นี่เป็นหนึ่งในรายการโปรดของฉัน
‫ป่าสุ่ม คำอธิบายง่ายๆ
‫จาก Will Coercion
‫บังคับ.
‫เขามีบล็อกที่ยอดเยี่ยมใน Medium พร้อมหัวข้อวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่แตกต่างกัน ดังนั้นอย่าลืมลองเข้าไปดูบล็อก
‫Random Forest Simplified ของเขา
‫ดังนั้นถ้าเราเริ่มต้นด้วยอินสแตนซ์ซึ่งเป็นตัวอย่างเดียว จากนั้นเราตัดสินใจและเราต้องการจัดประเภทเป็นบางอย่างหรือคลาส
‫A, คลาส B, คลาสบางอย่าง และสุดท้ายก็จะมีคลาสสุดท้าย
‫ดังนั้นมันจึงรวมการตัดสินใจของต้นไม้ต้นหนึ่งกับต้นไม้ ต้นไม้ขึ้นไปถึง N.
‫ฉันหมายความว่า คุณสามารถมีต้นไม้ต่างๆ ได้หลายร้อยหรือหลายพันต้น จากนั้นจึงรวมต้นไม้เหล่านั้นเข้าเป็นเสียงข้างมาก
‫แล้วจึงเลือกกลุ่มสุดท้าย
‫ตอนนี้มีมากขึ้นสำหรับการจำแนกประเภท
‫อย่างไรก็ตาม คุณสามารถทำสิ่งเดียวกันกับการถดถอยและพลังจิต
‫เรียนรู้มีโมดูลที่ยอดเยี่ยม
‫ถ้าเราได้ดู, ไปกันเถอะ.
‫ป่าสุ่มถอยเส้นขอบฟ้าของเรา
‫เรามาดูกันว่าเราจะใช้สิ่งนี้ได้อย่างไร
‫จึงมีข้อมูลมากมายอยู่ที่นั่น
‫ให้ฉันทำสรุปอย่างรวดเร็ว
‫เราจะใช้โมเดลนี้ที่นี่ ซึ่งเป็นมาตราส่วนอัลกอริธึมทั้งมวล
‫Learn Ensemble และ Ensemble เป็นการผสมผสานระหว่างแบบจำลองต่างๆ เพื่อสร้างการทำนายหนึ่ง อัลกอริธึมที่ใช้กันทั่วไปหรือทรงพลังมาก
‫อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้ประโยชน์จากเทคนิคทั้งมวลคือฟอเรสต์แบบสุ่ม
‫และป่าสุ่มคือการรวมกันของต้นไม้ตัดสินใจที่แตกต่างกันมากมาย
‫ในกรณีของเรา ค่าเริ่มต้นคือจะใช้แผนผังการตัดสินใจที่แตกต่างกัน 100 รายการในการตัดสินใจ
‫ตามค่าเริ่มต้นแล้ว หากเราใช้แบบจำลองนี้ จริง ๆ แล้วมีโมเดลที่แตกต่างกัน 100 แบบที่คาดการณ์ว่าเราต้องการให้สลายอะไร
‫มาดูการใช้งานจริงกัน ถ้าคุณต้องการพื้นหลัง วิธีการทำงาน มีบทความมากมายสำหรับเรื่องนั้น
‫เราจะเขียนโค้ดสำหรับมัน ไปนำเข้าคลาสโมเดลการถดถอยฟอเรสต์แบบสุ่มจากโมดูลทั้งมวล
‫คุณอาจสังเกตว่าอันนี้มาจากตัวแบบเชิงเส้น
‫ความแตกต่างที่นี่คือนี่คือวงดนตรี
‫ดังนั้นมันมาจากการนำเข้าทั้งมวลของโมดูลทั้งมวล การถดถอยฟอเรสต์แบบสุ่ม
‫ตอนนี้เราจะค้นพบในภายหลังด้วยว่ามีตัวจำแนกป่าแบบสุ่มที่เราอาจเคยเห็นแล้วซึ่งอาจไม่มีป่าแบบสุ่ม
‫นั่นเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพของอัลกอริทึม
‫ใช้ได้ทั้งการจำแนกและการถดถอย
‫เราจะตั้งค่าสุ่มเมล็ด เราจะสร้างข้อมูล
‫เรากำลังทำซ้ำรหัสจำนวนมากที่นี่
‫ดังนั้นนี่คือความสวยงามของ Cyclone ที่ API และโมดูลและคลาสและฟังก์ชันต่างๆ ของ Cyclone จะนำโค้ดที่คล้ายกันมาใช้ใหม่หากมีฟังก์ชันที่คล้ายคลึงกัน
‫ดังนั้นแบบจำลองป่าสุ่มของเรา เราต้องการฝึกกับข้อมูลบางส่วนและให้คะแนน
‫นั่นเป็นฟังก์ชันที่คล้ายกับสิ่งที่เราทำกับโมเดล Ridge
‫เป็นเพียงว่าอัลกอริธึมพื้นฐานภายใต้ประทุนสำหรับสันเขาและป่าสุ่มนั้นแตกต่างกัน
‫ดังนั้นวิธีการทำนายภายใต้ประทุนจึงแตกต่างกัน
‫นั่นคือสิ่งที่เรากำลังพยายามใช้เพื่อปรับปรุงสิ่งนี้
‫ดังนั้นสร้างข้อมูล X เราไม่จำเป็นต้องสร้าง X ใหม่เพราะมันอยู่ด้านบน แต่เราจะทำต่อไป
‫เพื่อความสมบูรณ์ เราจะปล่อยแกนเป้าหมายเท่ากับหนึ่ง y เท่ากับเคหะ
‫DF นี่คือฉลากของเรา
‫ดังนั้นเราจึงพยายามคาดการณ์ราคาบ้านเฉลี่ยตามคุณสมบัติ X จากนั้นเราจะแบ่งออกเป็นชุดรถไฟและชุดทดสอบ
‫X รถไฟ x การทดสอบ y, การทดสอบ y การฝึก เท่ากับ การแยกการทดสอบรถไฟ
‫จากนั้นเราจะส่งต่อใน X และ Y
‫เราจะกำหนดขนาดการทดสอบให้เท่ากับ 0 2 แล้วเราจะสร้างโมเดลฟอเรสต์แบบสุ่ม
‫จะบอกว่าเป็นแบบจำลองเท่ากับการถดถอยของฟอเรสต์แบบสุ่ม จากนั้นตัวแบบจะพอดีกับข้อมูลการฝึกเพราะเราต้องการให้แบบจำลองของเราเรียนรู้จากข้อมูลการฝึกและคาดการณ์ข้อมูลการทดสอบ
‫จากนั้นเราจะตรวจสอบคะแนนของแบบจำลองบนชุดทดสอบ แบบจำลองคะแนน
‫คุณคิดว่าเรื่องนี้จะเป็นอย่างไร?
‫ตามสัญชาตญาณ
‫คุณสามารถใช้ไม่เคยใช้ป่าสุ่มในชีวิตของคุณ
‫ฉันอยากให้คุณลองคิดดูว่ามันจะเป็นอย่างไร
‫มาเตือนตัวเองเกี่ยวกับเอกสารประกอบที่นี่ และประมาณการว่าเรามีแบบจำลองขนาดเล็กกว่า 100 ตัว ต้นไม้การตัดสินใจ
‫100 ต้นที่คาดการณ์ข้อมูลของเราเทียบกับสันเขา
‫มันจะไม่บอกเรามากเกินไป แต่ใช่ มันไม่บอกเรามากเกินไป
‫กำลังสองเชิงเส้นด้วย l สองการทำให้เป็นมาตรฐาน
‫คุณสามารถดูว่ามันหมายถึงอะไร แต่ลองคิดดู
‫สิ่งนี้จะทำงานได้ดีกว่าหรือแย่กว่ารุ่น Ridge ของเราหรือไม่?
‫มาหาคำตอบกัน
‫คุณพร้อม?
‫สาม สอง หนึ่ง.
‫ไป.
‫มีตัวอย่างให้ผ่าน 20,000 ตัวอย่าง
‫จึงต้องตัดสินใจเพียงเล็กน้อยเกี่ยวกับตัวอย่างทั้งหมด
‫คุณจะดูนั่นไหม
‫นี่แหละคือความสวยงามของแมชชีนเลิร์นนิง
‫เราทำการทดลองอย่างรวดเร็วหนึ่งครั้ง
‫เรายังเขียนโค้ดมากกว่าที่เราต้องเขียนด้วยซ้ำ
‫และเราได้คะแนนเพิ่มขึ้นเกือบ 20 ถึง 22 คะแนน
‫โปรดจำไว้ว่าคะแนนเริ่มต้นสำหรับแบบจำลองการถดถอยในชุดการเรียนรู้ของ CI คือ เมตริกการประเมินเริ่มต้นคือสัมประสิทธิ์ของการกำหนด
‫ซึ่งเป็นค่า R-squared
‫เราจะดูเมตริกการทำนายเพิ่มเติมในภายหลัง แต่ถ้าคุณต้องการตรวจสอบหรือคุณสามารถเลือกเมตริกการทำนายการถดถอยได้
‫เราจะไปที่นั่น.
‫ตัวชี้วัดการถดถอยสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง ตัวชี้วัดที่ดีที่สุดสามตัวในการประเมินแบบจำลองการถดถอยที่สวยงาม
‫เรามีทรัพยากรมากมายเกี่ยวกับสิ่งเหล่านี้
‫ย้ำอีกครั้งว่า เราเน้นแค่ทำการทดลองและเขียนโค้ดเท่านั้น
‫หากคุณต้องการค้นคว้าเพิ่มเติม ได้โปรด นี่คือวิธีที่ฉันเรียนรู้สิ่งต่างๆ เพิ่มเติม
‫เดี๋ยวไปหา
‫ติดตามความอยากรู้ของคุณ
‫สำรองข้อมูล
‫สิ่งเหล่านั้นที่ไป
‫อืม.
‫แล้วคุณไม่ได้ครอบคลุมเรื่องนั้นจริงๆ
‫เข้ามาที่นี่ พิมพ์อะไรลงไป แล้วเติมคำลงในช่องว่าง
‫ไม่เป็นไร.
‫แต่ตอนนี้ เราได้พูดถึงการเลือกอัลกอริธึมการถดถอยแล้ว เราจะทำแบบเดียวกันได้อย่างไร
‫แต่สำหรับอัลกอริธึมการจำแนกประเภท?
‫ดังนั้นเราจึงได้ผ่านขั้นตอนเหล่านี้และได้พิจารณาบางส่วนแล้ว
‫ทีนี้มาลองจำแนกประเภทกัน
‫ดังนั้นฉันจะเขียนหัวข้อเล็กน้อยที่นี่ และเมื่อเรากลับมา เรารู้ว่าเรากำลังทำอะไรอยู่
‫2. 2 สามารถเลือกรูปแบบการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับปัญหาการจำแนกประเภทได้
‫ถ้าคุณต้องการที่จะท้าทายตัวเอง ฉันแนะนำให้คุณทำสิ่งนี้อย่างแน่นอน
‫คือมีชุดข้อมูลการจำแนกสายดูไป
‫หาของที่มีชุดข้อมูลของเล่น
‫โลด.
‫ไอริส.
‫ไอริสเป็นชุดข้อมูลการจำแนกประเภท
‫คุณสามารถตรวจสอบได้
‫หรือคุณอาจเข้าไปในชุดข้อมูลของเล่น หาบางอย่างเกี่ยวกับการจัดหมวดหมู่ได้ที่นี่
‫และเมื่อคุณได้อินสแตนซ์ชุดข้อมูลแล้ว
‫ผ่านรายการตรวจสอบเล็กๆ น้อยๆ นี้ และพยายามสร้างแบบจำลองเหล่านี้บนชุดข้อมูลนั้น ซึ่งจะคล้ายกับสิ่งที่เราทำสำหรับการถดถอย
‫แต่นั่นจะช่วยให้คุณเรียนรู้ได้จริง ๆ หากคุณลองทำสิ่งเหล่านี้ด้วยตัวเอง
‫มิฉะนั้น เราจะทำร่วมกันในวิดีโอหน้า
‫ฉันจะไปพบคุณที่นั่น.