‫Oké, dus we hebben gezien hoe we een schatting kunnen kiezen voor een regressieprobleem, hoe kunnen we hetzelfde
‫doen voor een classificatieprobleem?
‫Laten we eerst een dataset die een classificatieprobleem is terug in ons midden krijgen.
‫Dus we willen gegevens.
‫We hebben dit hierboven al gemeld, maar we gaan het gewoon nog een keer doen, zodat
‫we het zo erg hebben om er zeker van te zijn dat het dezelfde hartziekte is, hartziekte hoofd.
‫Prachtig.
‫Dus nogmaals, we hebben deze dataset eerder gezien, we willen deze kolommen van elke rij patiënt gebruiken
‫als een patiënt, dus elk monster is een patiënt, elke kolom of elk kenmerk is een gezondheidsattribuut van die specifieke
‫patiënt.
‫En het doel, één of nul, is of die patiënt een hartziekte heeft of niet.
‫Dus onze modelclassificatie, iets voorspellen is het een of ander, hartziekte of niet.
‫Dat is wat we nodig hebben.
‫Dus wat we gaan doen, is dat we deze kleine link hier hebben achtergelaten om de kaart te bezoeken.
‫Daar gaan we dus aandacht aan besteden.
‫Wij gaan hierheen.
‫Dus we weten dat we iets willen op het gebied van classificatie, maar wat we gaan doen is dat we
‫vanaf de top beginnen.
‫En volg dit door, dus begin.
‫Hebben we meer dan 50 monsters?
‫Nou, laten we eens kijken.
‫Elke rij is een voorbeeld.
‫Dus we willen, Lynn, hartziekte 303, ja, dat kunnen we.
‫Voorspellen we categorie?
‫Zijn we hart-en vaatziekten of hart-en vaatziekten?
‫Lijkt me een categorie.
‫Ja.
‫Hebben we labelgegevens?
‫Ja.
‫Hebben we minder dan 100.000 monsters?
‫Ja.
‫Wat is dit?
‫We komen bij een kleine groene doos.
‫Mooi.
‫Onthoud dus dat de groene vakjes schattingen of algoritmen voor machine learning zijn.
‫Dus laten we eens kijken.
‫Dit vertelt ons onze classificatie van problemen en misschien de eerste wanneer we komen, is proberen en linnear
‫zoals we zien.
‫Nou, goed.
‫Classificatie SVC en Linnear svc a class is in staat om classificatie met meerdere klassen uit te voeren op een dataset.
‫Nou, deze zei vooral Linnear EVC.
‫Dus laten we eens kijken.
‫Linnear ondersteunt vectorclassificatie vergelijkbaar met SVC met parameter Colonel Linnear, maar implementeert in termen van live
‫lineair in plaats van Leyb SVM die veel tijd heeft en de meeste die ik niet echt
‫begrijp, maar wil.
‫Wat hier belangrijk is, is dat als we bijvoorbeeld naar de code gaan.
‫We kunnen zien.
‫Van Skyland of SVM import linnear, s. v. , zeg x, y, o, ze hebben X gebruikt en Y sealife classifier is
‫gelijk aan linnear zoals we zeggen.
‫Oké, dit is een beetje vergelijkbaar.
‫Laten we het woord van de documentatie niet geloven.
‫Laten we het zelf proberen.
‫Ga importeren.
‫Eigenlijk laten we een briefje achter terwijl we de kaart raadplegen en er staat dat we het moeten proberen.
‫Linnear SABC.
‫Dus dat zal onze eerste aanloophaven zijn, importeer de linnear SBC-schatting, geschatte klasse.
‫Ik wil weg van Escalon SVM en wat ik hier echt doe, is dat ik dit eigenlijk gewoon ga herschrijven,
‫maar voor ons probleem.
‫Dus Escalon dat SBM Linnear svc importeert.
‫Linnear importeren, ACTC, geweldig.
‫Stel willekeurig zaad in en betaald willekeurig zaad, en we gebruiken onze Pfeifle 42 en dan gaan we de gegevens
‫maken.
‫We zagen dit in de vorige sectie, Sectie één, krijg je date al.
‫X is gelijk aan hartziekte.
‫Laat je niet vallen en wil van de doelkolom af bij toegang is gelijk aan één en Y is gelijk aan hartziekte, Y is
‫eigenlijk de doelkolom.
‫Mooi.
‫En als je de gegevens gaat splitsen.
‫X-test op een trein komt eerst, dus hij heeft dit nu misschien ongeveer 100 keer gedaan en we hebben het nog steeds
‫fout.
‫Kijk, dit is wat er nodig is.
‫Het vergt een beetje oefening en het vergt veel oefening om te beginnen met solliciteren.
‫Stop met het worden van een machine learning-beoefenaar, weten hoe u met gegevens moet omgaan, weten hoe u gegevens moet
‫splitsen, weten hoe u gegevens moet modelleren.
‫Het maakt allemaal deel uit van de oefentestborden.
‫Ja dat is correct.
‫Dat is wat we willen doen, linnear instantiëren zoals we zien.
‫We noemen het dus CLF, een afkorting voor classifier linnear S. A. C..
‫En we gaan dat wil eigenlijk zeggen dat een links niet past.
‫We gaan niet uitleggen waarom trainen en dan gaan we evalueren.
‫Oh, laat me antwoorden.
‫Je zegt dat ik de school X-test heb verlaten.
‫Waarom testen, oké.
‫Mooi, laten we zeggen dat er een actie is.
‫Prachtig, lineair convergeert niet, vergroot het aantal iteraties.
‫Nou, dit is een van die dingen waar als je in een gebied als dit komt, wat ik zou kunnen doen,
‫is convergeren, waarschuwen, zoals Google dit bericht en kijken wat er naar boven kwam, want ik heb er een beetje
‫ervaring mee gehad .
‫Ik zou iets als Max kunnen doen.
‫Het is gelijk aan duizend.
‫En het gebeurt nog steeds, juist, dus verhoog het aantal iteraties dat we hebben gedaan dat we max 86000
‫hebben bereikt, maar dit is eigenlijk hoeveel de start is, Max, iteratie van standaard met duizend, laten we zeggen 10000 zijn er
‫nog steeds.
‫Nou, laten we dat voorlopig maar overslaan.
‫We krijgen een waarschuwing.
‫En zie hier, de score is onder punt vijf.
‫Waarom is dat een trigger in ons hoofd?
‫Nou, want als we naar onze gegevens kijken.
‫We willen een doelwit voor hartziekten.
‫Hecht geen waarde aan opzegging.
‫Dus we zeggen dat er maar twee klassen zijn, één nul, heeft iemand een hartziekte of niet?
‫Rechts.
‫Het is dus een binair classificatieprobleem, waarbij binair het een of het ander betekent.
‫En ons model krijgt een score van punt vier zeven, de belangrijkste nauwkeurigheid op een bepaalde testdatum op etiketten.
‫Zoals ik al zei, zullen we in een toekomstige sectie kijken naar evaluatiestatistieken.
‫Maar wat u zich kunt voorstellen, dit is dat ons model slechts met een nauwkeurigheid van 47 procent werkt.
‫En waarom triggert ons dat?
‫Nou, omdat er maar twee klassen zijn.
‫Dus dat betekent dat als we alleen maar gissen of iemand een hartaandoening heeft of niet, maar op basis
‫van hun gezondheidskenmerken, we gewoon ja of nee zouden raden, we 50 procent zouden krijgen.
‫Het is eigenlijk een toss.
‫Dus wat triggert dat in plaats van te zeggen, hé, zonder deze waarschuwing te corrigeren of
‫zonder ons model te verbeteren door de hyperparameters af te stemmen, vindt ons lineaire model misschien geen patronen
‫tussen X en Y.
‫Dus, wat kunnen we doen?
‫Nou, als je twijfelt, kom dan terug naar de afbeelding die niet werkt.
‫Werken we met testgegevens omdat we het net lineair hebben geprobeerd, zoals we zeggen.
‫Dus we gaan zeggen dat we er niet uit komen hoe we gegevens gingen testen.
‫Nee.
‫Nou, ik ga zeggen dat Kinnear's naam Classifier is, maar deze sla ik over.
‫Ik ga naar ensemble classifiers.
‫Dus laten we hier nu op klikken.
‫Waarom dit?
‫Omdat we dit eerder hebben gezien.
‫Ensemble-methoden, bos van willekeurige bomen, Escalon-ensemble van Scanline Ensemble-import, willekeurige
‫bosclassificatie.
‫Als je je nog herinnert dat we terug waren in ons regressieprobleem, toen we overstapten op het gebruik van een willekeurige
‫bosagressor, zagen we een hobbel in de school.
‫Nou, omdat random forest progressor het zo goed deed.
‫Goed nieuws voor ons, het heeft een danspartner genaamd Random Forest Classifier.
‫We hebben dit eerder gezien, maar wat we gaan doen is het vergelijken met lineaire SVC.
‫Dus om tijd te besparen, ga ik deze code kopiëren en hier neerzetten.
‫Dus we willen dit veranderen in een willekeurige bosclassificatie.
‫We willen eigenlijk ensemble-import, willekeurige bosclassificatie, geweldig, we kunnen de rest hetzelfde houden, behalve dit,
‫we moeten dit echt oplossen met willekeurige bosclassificatie.
‫En we willen een willekeurige bosclassificatie geweldig krijgen.
‫We zullen hier hetzelfde doen om onze notities op te ruimen en onze code gecommuniceerd te houden.
‫Prachtig.
‫En wat denk je dat hier gaat gebeuren?
‫Drie tegen één.
‫Laten we eens kijken.
‫Fout past één argument missen waarom, oh, daar gaan we.
‫Dat zijn we vergeten en vergeten toe te voegen.
‫Kleine haakjes op het einde zijn prachtig.
‫Nu, om van deze waarschuwing af te komen, moeten we veranderen.
‫Een schatting is hier te zien, de standaardwaarde van een schatting zal veranderen van 10
‫inversie, nulpunt naar 100.
‫Dus los dat maar op.
‫Door een schatting te wijzigen, is deze gelijk aan 100.
‫Verrukkelijk.
‫Prachtig.
‫Dus wat is hier gebeurd?
‫We hebben een ander model gebruikt nu Linnear SVC een nauwkeurigheid van 47 procent heeft gescoord en onze willekeurige bosclassificatie heeft een
‫nauwkeurigheid van 85 procent gescoord.
‫Dus bijna verdubbelen door gewoon een ander model te gebruiken.
‫Rechts.
‫Dus je kunt zien waarom ik willekeurig voor ons gebruik als we teruggaan.
‫Het enige wat ik heb gedaan is dat ik ben begonnen, ik heb uitgezocht wat voor soort probleem we proberen op te lossen.
‫U kunt dit ook doen.
‫Dus voor ons regressieprobleem probeerden we erachter te komen of iets een getal was
‫voor ons classificatieprobleem.
‫We proberen het label te voorspellen.
‫Hebben we labelgegevens?
‫Ja.
‫Produceren we categorie?
‫Ja.
‫En nu onze lineaire s. e. C.
‫Het model werkte niet, dus gingen we meteen naar ensembleclassificaties.
‫En nu denk je misschien, hoe zit het met alle andere modellen?
‫Rechts.
‫Dus we hebben al deze hier overgeslagen, allemaal, en we hebben pas echt de oppervlakte aangeraakt.
‫We hebben alleen deze en ensemble-classificaties voor beide gebruikt.
‫En dat is een geweldige vraag.
‫Welnu, de eerste reden is, namelijk, de eerste keer dat we deze allemaal konden doornemen en proberen.
‫En de tweede reden is dat er een kleine versnapering in machine learning zit.
‫Als u gestructureerde gegevens heeft, a. k. A. tabellen of dataframes, gebruik ensemblemethoden zoals random forest.
‫Waarom?
‫Omdat het behoorlijk goed zal presteren als er patronen zijn.
‫Dit is een lekkernij hier, hartziekte.
‫Zou dit kunnen opschrijven, zodat we weten dat ik dit ook in een bronnengedeelte zal plaatsen.
‫Tibbett is er een als je gestructureerde gegevens hebt en ensemble-methoden gebruikt, en twee is als je ongestructureerde gegevens
‫hebt, deep learning of transfer learning gebruikt.
‫Wat is een voorbeeld van gestructureerde gegevens terwijl dingen in een tabel als deze staan?
‫En als we ongestructureerde gegevens hebben, zoals afbeeldingen, audio of tekst of iets dergelijks, gebruik dan deep
‫learning of transfer learning.
‫Nu hebben we het nog niet gehad over deep learning om leren over te dragen, maar omdat
‫we gestructureerde gegevens hebben, a. k. A. dingen in een dataframe dat meestal ensemble-methoden gebruikt, en daarom
‫zijn we min of meer gegaan, weet je wat, ik ga geen van deze proberen.
‫Ik ga classificaties rechtstreeks naar het willekeurige bos proberen te bundelen, omdat het willekeurige bos
‫nu bekend staat om zijn robuustheid en het vermogen om patronen te vinden.
‫Over wie we veel hebben gesproken, hebben we dit bekeken.
‫Machine learning dat als we hier nog steeds naar kijken, godzijdank, wat er aan de hand is, maak je geen zorgen, het kostte
‫me ook een tijdje om het door te hebben, maar het klikte echt toen ik het me realiseerde, wacht even.
‫De eerste stap is om gewoon de gegevens te krijgen, het belangrijkste probleem te achterhalen dat we proberen op te lossen,
‫meestal regressie of classificatie.
‫Het zijn de twee meest voorkomende.
‫Je komt het tegen en begint de vragen te beantwoorden, door te nemen en vervolgens een klein
‫raamwerk te gebruiken, zoiets eenvoudigs als dit, om een machine learning-schatting of een machine learning-model op je gegevens uit te
‫voeren en er snel feedback van te krijgen.
‫Dat is het belangrijkste onderdeel.
‫Als datawetenschapper of machine learning-engineer verkort u de tijd tussen uw experimenten.
‫Dus wat we nu gaan doen, is dat we hebben gezien hoe we een model kunnen kiezen.
‫We gaan naar de volgende sectie, waarin een model wordt aangepast aan de gegevens en dit vervolgens wordt gebruikt
‫om voorspellingen te doen, want dat is echt de essentie van machine learning, toch.
‫Patronen in gegevens vinden en die patronen vervolgens gebruiken om voorspellingen te doen over toekomstige gegevens die een model nog niet eerder
‫heeft gezien.
‫Neem een korte pauze en ik zie je in de volgende video.