‫حسنا.
‫لذلك رأينا كيفية اختيار تقدير لمشكلة الانحدار.
‫كيف يمكننا أن نفعل الشيء نفسه بالنسبة لمشكلة التصنيف؟
‫حسنًا ، أولاً وقبل كل شيء ، دعنا نحصل على مجموعة بيانات تمثل مشكلة تصنيف مرة أخرى في أساطيرنا.
‫لذلك نريد البيانات.
‫لقد قمنا بالفعل باستيراد هذا أعلاه ، لكننا سنقوم بذلك مرة أخرى فقط حتى نتمكن من الحصول عليه.
‫انظر إلى V فقط للتأكد من أنها نفس أمراض القلب وأمراض القلب والرأس النقطي.
‫رائع.
‫مرة أخرى ، لقد رأينا مجموعة البيانات هذه من قبل.
‫نريد استخدام هذه الأعمدة الخاصة بالصبر.
‫كل صف مريض ، لذلك كل عينة مريض.
‫كل عمود أو كل ميزة هي سمة صحية لهذا المريض بعينه.
‫والهدف ، واحد أو صفر ، هو ما إذا كان ذلك المريض مصابًا بمرض في القلب أم لا.
‫لذا فإن تصنيف نموذجنا ، والتنبؤ بشيء ما هو شيء أو آخر ، أمراض القلب أم لا.
‫هذا ما نحتاجه.
‫لذا ما سنفعله هو تركنا لأنفسنا هذا الرابط الصغير هنا للذهاب لزيارة الخريطة.
‫لذلك سوف ننتبه إلى ذلك.
‫نذهب هنا؟
‫لذلك نحن نعلم أننا نريد شيئًا ما في مجال التصنيف ، لكن ما سنفعله هو أننا
‫سنبدأ من الأعلى.
‫واتبع هذا من خلال.
‫حتى يبدأ.
‫هل لدينا أكثر من 50 عينة؟
‫حسنًا ، دعنا نتحقق.
‫كل صف عينة.
‫لذلك نريد لين.
‫303- علاج مرضي.
‫نعم نستطيع.
‫هل نتوقع فئة؟
‫هل نحن مرض ساخن أم لا؟
‫يبدو المرض الحار وكأنه فئة بالنسبة لي.
‫نعم.
‫هل لدينا بيانات التسمية؟
‫نعم.
‫هل لدينا أقل من 100 ألف عينة؟
‫نعم.
‫ما هذا؟
‫نصل إلى صندوق أخضر صغير.
‫جميلة.
‫لذا تذكر أن المربعات الخضراء عبارة عن خوارزميات مقدرة أو خوارزميات التعلم الآلي.
‫لذلك دعونا نلقي نظرة.
‫هذا يخبرنا عن تصنيف مشاكلنا.
‫وربما يكون أول ما توصلنا إليه هو تجربة المعوضات الساكنة الخطية.
‫حسنا، جيد.
‫التصنيف SVC و SVC الخطي.
‫هل الفئات قادرة على إجراء تصنيف متعدد الطبقات في مجموعة بيانات؟
‫حسنًا ، قال هذا بشكل خاص SVC الخطي.
‫لذلك دعونا نلقي نظرة.
‫تصنيف متجه الدعم الخطي مشابه لـ SVC مع المعلمة col الخطي ولكن تم تنفيذه من
‫حيث lib الخطي بدلاً من lib SVM.
‫يا للعجب.
‫هناك الكثير من المصطلحات.
‫ومعظمهم لا أفهمه حقًا.
‫ولكن ما هو مهم هنا هو أننا إذا انتقلنا إلى مثال الكود.
‫نستطيع ان نرى.
‫من الحجمي و SVM استيراد cvc الخطي xy0.
‫لقد استخدموا x و y.
‫المصنف يساوي SVC الخطي.
‫حسنًا ، هذا نوع من التشابه.
‫حسنًا ، دعونا لا نأخذ كلمة التوثيق.
‫دعونا نجربها لأنفسنا.
‫سنذهب للاستيراد.
‫في الواقع ، سنترك لأنفسنا ملاحظة تستشير الخريطة ، وهي تقول المحاولة.
‫المعوضات الإستاتيكية الخطية.
‫لذلك سيكون هذا هو أول منفذ للاتصال.
‫قم باستيراد رمز التحقق من البطاقة (CVC) الخطي.
‫تقدير فئة.
‫تريد أن تذهب من Skyline Dot SVM.
‫وما أفعله هنا حقًا هو أنني سأعيد كتابة هذا ولكن لمشكلتنا.
‫على نطاق واسع وعلى spvm في بورتلاند ، SVC.
‫استيراد سيفيرت خطي ج.
‫رائع.
‫قم بإعداد بذرة عشوائية ودفعها بشكل عشوائي لا نبدأ ونستخدم خمسة لدينا مقابل 42 ثم سنقوم
‫بعمل البيانات.
‫لقد رأينا هذا في القسم السابق.
‫القسم الأول الحصول على تاريخك بالفعل.
‫X يساوي أمراض القلب.
‫لا تسقط.
‫أريد التخلص من العمود الهدف على المحور يساوي واحدًا و y يساوي أمراض القلب.
‫لماذا العمود الهدف جميل بالفعل؟
‫وبعد ذلك عندما نبدأ بتقسيم البيانات.
‫اختبار X أو عدم وجود قطار يأتي أولاً.
‫يا سخيف ، لقد فعلت هذا حوالي 100 مرة حتى الآن وما زلنا نخطئ.
‫انظر ، هذا ما يتطلبه الأمر.
‫يتطلب الأمر القليل من الممارسة أو يتطلب الكثير من الممارسة لبدء التقديم.
‫ابدأ في أن تصبح ممارسًا للتعلم الآلي.
‫معرفة كيفية التعامل مع البيانات.
‫معرفة كيفية تقسيم البيانات.
‫معرفة كيفية نمذجة البيانات.
‫كل هذا جزء من حجم اختبار الممارسة.
‫نعم هذا صحيح.
‫هذا ما نريد القيام به.
‫مثيل SBC الخطي ، لذلك سنسميها اختصارًا لـ CVC الخطي للمصنف وسنذهب لنقول في
‫الواقع أن اليسار لا يناسبنا نريد قطار X ، قطار y ثم نذهب قم بتقييم
‫الخطي كما نقول لا تسجل الذات اختبار X ، اختبار y.
‫حسنا.
‫جميلة.
‫دعنا نقول هذا في العمل.
‫عيش خطي رائع يفشل في التقارب.
‫زيادة عدد التكرارات.
‫حسنًا ، هذا أحد تلك الأشياء التي إذا وقعت في خطأ كهذا ، فما قد أفعله هو التحذير
‫من التقارب.
‫أنا جوجل هذه الرسالة وأرى ما جاء لأن لدي القليل من الخبرة معها.
‫قد أفعل شيئًا مثل Max ، فهو يساوي 1000.
‫وما زال يحدث ، أليس كذلك؟
‫لذا قم بزيادة عدد التكرارات التي أجريناها والتي تجاوزناها للحد الأقصى ، فهي تساوي 1000.
‫ولكن هذا في الواقع إلى أي مدى يبدأ؟
‫الحد الأقصى لاحتمالات التكرار افتراضيًا بمقدار 1000.
‫لنرى ، 10000 لا يزال هناك.
‫حسنًا ، دعنا نتجاوز ذلك في الوقت الحالي.
‫نتلقى تحذيرًا ونرى هنا ، النتيجة أقل من 0. 5.
‫الآن ، لماذا هذا الزناد في رؤوسنا؟
‫حسنًا ، لأننا إذا نظرنا إلى بياناتنا.
‫لن نفعل ذلك.
‫هدف أمراض القلب.
‫لا تقدر قيمة كانط.
‫لذلك نقول أن هناك صنفين فقط ، واحد أو صفر.
‫هل هناك من يعاني من أمراض القلب أم لا؟
‫الصحيح.
‫لذا فهي مشكلة تصنيف ثنائي.
‫ثنائي المعنى واحد أو آخر.
‫ويحصل نموذجنا على درجة 0. يُرجع 47 متوسط الدقة على بيانات اختبار وتسميات معينة.
‫كما قلت ، حسنًا ، انظر إلى مقاييس التقييم في قسم مستقبلي.
‫لكن ما يمكنك تخيله هو أن نموذجنا يعمل بدقة 47٪ فقط.
‫ولماذا يثيرنا ذلك؟
‫حسنًا ، لأن هناك فصلين فقط.
‫هذا يعني أننا إذا كنا نخمن فقط ما إذا كان شخص ما مصابًا بمرض في القلب أم لا ، ولكن استنادًا
‫إلى سماته الصحية ، كنا نخمن فقط بنعم أو لا.
‫سنحصل على 50٪.
‫إنها في الأساس عبارة عن عملة معدنية.
‫إذن ما الذي يثير ذلك في رؤوسنا؟
‫إنه يقول ، بدون إصلاح هذا التحذير أو بدون تحسين نموذجنا عن طريق ضبط المعلمات
‫الفائقة ، قد لا يجد نموذج SVC الخطي الخاص بنا أنماطًا بين X و Y.
‫فماذا يمكننا أن نفعل؟
‫حسنًا ، عندما تكون في شك ، عد إلى الرسم.
‫لا يعمل.
‫هل نعمل مع بيانات الاختبار؟
‫لأننا فقط نحاول خطي.
‫لذلك سنقول لا تعمل.
‫هل نعمل في بيانات الاختبار؟
‫رقم.
‫حسنًا ، هذا سيقول أن K near هو مصنف الجيران ، لكنني سأتخطى هذا.
‫سأذهب إلى مجموعة المصنفات.
‫لنضغط على هذا الآن.
‫لماذا هذا؟
‫لأننا رأينا هذا من قبل.
‫طرق التجميع ، غابة الأشجار العشوائية ، مقياس المجموعة الخاصة من النطاق ، مجموعة التعلم ، استيراد مصنف
‫الغابات العشوائية.
‫الآن إذا كنت تتذكر مرة أخرى في مشكلة الانحدار ، عندما ننتقل إلى استخدام معتد الغابة العشوائي ،
‫رأينا نتوءًا في النتيجة.
‫حسنًا ، لأن الانحدار العشوائي للغابات كان جيدًا.
‫الخبر السار بالنسبة لنا ، لديه شريك رقص يسمى Random Forest Classifier.
‫لقد رأينا هذا بالفعل من قبل ، لكن ما سنفعله هو مقارنته بـ SVC الخطي.
‫لتوفير الوقت ، سأقوم بنسخ هذا الرمز وسأقوم بإحضاره هنا.
‫لذلك نريد تغيير هذا إلى مصنف الغابة العشوائي.
‫نريد في الواقع استيراد مجموعة ، مصنف غابة عشوائي.
‫رائع.
‫يمكننا الاحتفاظ بالباقي على حاله.
‫باستثناء هذا.
‫نحتاج في الواقع إلى إعادة تصنيف هذا التصنيف العشوائي للغابات.
‫ونريد أن نذهب إلى مصنف الغابة العشوائي.
‫رائع.
‫سنفعل نفس الشيء هنا.
‫فقط لترتيب ملاحظاتنا ، حافظ على تواصلنا مع الكود.
‫رائع.
‫والآن ماذا تعتقد سيحدث هنا؟
‫ثلاثة اثنان واحد.
‫دعونا نرى.
‫احتواء الخطأ في عداد المفقودين وسيطة واحدة.
‫لماذا ا؟
‫أوه ، ها نحن ذا.
‫هذا ما نسينا.
‫لقد نسينا أن نضيف.
‫الأقواس الصغيرة في النهاية طريقة رائعة للتخلص من هذا التحذير.
‫نحن بحاجة لتغيير تقدير.
‫يمكن أن ترى الولايات المتحدة هنا أن القيمة الافتراضية لتقدير ما ستتغير من عشرة انعكاس 0. 2 إلى 100.
‫لذا سنتخلص من ذلك بتغيير التقدير.
‫الولايات المتحدة تساوي 100.
‫لذيذ.
‫رائع.
‫إذن ما الذي حدث هنا؟
‫لقد استخدمنا نموذجًا مختلفًا.
‫الآن ، سجل SVC الخطي دقة تصل إلى 47٪ وسجل مصنف الغابة العشوائية دقة 85٪.
‫تقريبًا ، ما يقرب من الضعف بمجرد استخدام نموذج آخر.
‫الصحيح.
‫لذا يمكنك أن ترى لماذا أقفز نوعًا ما لاستخدام الغابات العشوائية.
‫وإذا رجعنا.
‫كل ما فعلته هو أنني بدأت.
‫لقد اكتشفت نوع المشكلة التي نحاول حلها.
‫يمكنك فعل هذا ايضا
‫لذلك بالنسبة لمشكلة الانحدار ، كنا نحاول معرفة ما إذا كان هناك شيء ما يمثل رقمًا لمشكلة التصنيف
‫الخاصة بنا.
‫كنا نحاول توقع تسمية.
‫إذن لدينا بيانات التسمية؟
‫نعم.
‫هل نتوقع فئة؟
‫نعم.
‫والآن لم يكن نموذج SEQ الخطي يعمل ، لذلك ذهبنا مباشرة لتجميع المصنفات.
‫والآن ربما تفكر ، ماذا عن جميع النماذج الأخرى؟
‫الصحيح.
‫لقد تخطينا نوعًا ما كل هؤلاء هنا ، كل هؤلاء ، ولمسنا السطح إلا حقًا ، استخدمنا
‫فقط هذا المصنف والمجموعة لكليهما.
‫وهذا سؤال رائع.
‫حسنًا ، السبب الأول يتعلق بالوقت ، يمكننا أن نجرب كل هذا ونجربه.
‫والسبب الثاني هو أن هناك القليل من الحكايات في التعلم الآلي.
‫إذا كانت لديك بيانات منظمة أو جداول ايكيا أو إطارات بيانات ، فاستخدم طرق التجميع مثل الغابة العشوائية.
‫لماذا ا؟
‫لأنها ستؤدي بشكل جيد إذا كانت هناك أنماط.
‫هذه حكاية هنا.
‫مرض قلبي.
‫قد يكتب هذا.
‫لذلك نحن نعلم.
‫سأضع هذا في قسم الموارد أيضًا.
‫Tidbit هو واحد إذا كان لديك بيانات منظمة تستخدم طرق تجميع ، واثنان إذا كان لديك بيانات غير منظمة
‫، استخدم التعلم العميق أو نقل التعلم.
‫الآن ما هو مثال على البيانات المنظمة أثناء وجود أشياء في جدول مثل هذا؟
‫وإذا كانت لدينا بيانات غير منظمة ، مثل الصور أو الصوت أو النص أو شيء من هذا القبيل ، فاستخدم التعلم
‫العميق أو انقل التعلم.
‫الآن لم نقم بتغطية التعلم العميق أو نقل التعلم حتى الآن ، ولكن نظرًا لأن لدينا بيانات منظمة أ. ك. a أشياء في إطار بيانات ،
‫المعلومة هناك تستخدم طرق المجموعات ، ولهذا السبب ذهبنا نوعًا ما ، كما تعلمون
‫، لن أجرب أيًا من هذه.
‫سأقوم مباشرة بتجميع المصنفات ، مباشرة إلى الغابة العشوائية ، لأن الغابة
‫العشوائية معروفة بقوتها وقدرتها على إيجاد الأنماط.
‫حاليا.
‫يا للعجب.
‫لقد غطينا الكثير.
‫لقد ألقينا نظرة على هذا.
‫خريطة التعلم الآلي إذا كان لا يزال ينظر إلى هذا ، يا إلهي ، ما الذي يحدث؟
‫لا تقلق ، لقد استغرق الأمر مني بعض الوقت لمعرفة ذلك أيضًا ، ولكن تم النقر عليه حقًا بمجرد أن أدركت ، انتظر ،
‫الخطوة الأولى هي مجرد الحصول على البيانات.
‫اكتشف المشكلة الرئيسية التي نحاول حلها.
‫عادة الانحدار أو التصنيف.
‫إنهما أكثر الأسئلة شيوعًا التي ستصادفها ثم تبدأ في الإجابة على الأسئلة
‫، وتصفحها ، ثم استخدام إطار عمل صغير ، شيء بسيط مثل هذا لبدء تشغيل تقدير التعلم الآلي أو نموذج التعلم
‫الآلي على بياناتك و الحصول على بعض التعليقات منه بسرعة.
‫هذا هو الجزء الأكثر أهمية.
‫أعني ، عالم البيانات أو مهندس التعلم الآلي يقلل من الوقت بين تجاربك.
‫إذن ما سنفعله الآن هو أننا رأينا كيفية اختيار النموذج.
‫سننتقل إلى القسم التالي ، وهو ملاءمة نموذج للبيانات ثم استخدامه لعمل
‫تنبؤات ، لأن هذا حقًا جوهر التعلم الآلي ، أليس كذلك؟
‫العثور على أنماط في البيانات ثم استخدام تلك الأنماط لعمل تنبؤات بشأن البيانات المستقبلية التي لم يرها
‫نموذج من قبل.
‫خذ استراحة سريعة وسأراك في الفيديو التالي.