‫D'accord, alors nous avons vu comment choisir une estimation pour un problème de régression, comment pouvons-nous faire de même pour un
‫problème de classification ?
‫Eh bien, tout d'abord, ramenons un ensemble de données qui est un problème de classification parmi nous.
‫Nous voulons donc des données.
‫Nous l'avons déjà signalé ci-dessus, mais nous allons le refaire juste pour que nous
‫l'ayons tellement juste pour nous assurer que c'est la même maladie cardiaque, la tête de maladie cardiaque.
‫Merveilleux.
‫Donc, encore une fois, nous avons déjà vu cet ensemble de données, nous voulons utiliser ces colonnes de patient à chaque
‫ligne en tant que patient afin que chaque échantillon soit un patient, chaque colonne ou chaque caractéristique soit un attribut de santé de ce
‫patient particulier.
‫Et la cible, un ou zéro, est de savoir si ce patient a une maladie cardiaque ou non.
‫Donc, notre classification de modèle, prédire quelque chose est une chose ou une autre, une maladie cardiaque ou non.
‫C'est ce dont nous avons besoin.
‫Donc ce qu'on va faire c'est qu'on s'est laissé ce petit lien ici pour aller visiter la carte.
‫On va donc faire attention à ça.
‫Nous allons ici.
‫Nous savons donc que nous voulons quelque chose dans le domaine de la classification, mais ce que nous allons faire, c'est
‫commencer par le haut.
‫Et suivez ceci jusqu'au bout, alors commencez.
‫Avons-nous plus de 50 échantillons?
‫Eh bien, vérifions.
‫Chaque ligne est un échantillon.
‫Donc nous voulons, Lynn, maladie cardiaque 303, oui, nous pouvons.
‫Prédisons-nous la catégorie ?
‫Sommes-nous une maladie cardiaque ou une maladie cardiaque?
‫Cela ressemble à une catégorie pour moi.
‫Oui.
‫Avons-nous des données d'étiquette?
‫Oui.
‫Avons-nous moins de 100 000 échantillons ?
‫Oui.
‫Qu'est-ce que c'est?
‫Nous arrivons à une petite boîte verte.
‫Beau.
‫N'oubliez donc pas que les cases vertes sont des estimations ou des algorithmes d'apprentissage automatique.
‫Jetons donc un coup d'œil.
‫Cela nous indique notre classification des problèmes et peut-être le premier lorsque nous arrivons à essayer et linéaire comme
‫nous le voyons.
‫Eh bien, d'accord.
‫Classification SVC et Linnear svc une classe est capable d'effectuer une classification multiclasse sur un ensemble de données.
‫Eh bien, celui-ci a particulièrement dit Linnear EVC.
‫Jetons donc un coup d'œil.
‫Linnear prend en charge la classification vectorielle similaire à SVC avec le paramètre Colonel Linnear, mais implémentée en termes de live
‫linear plutôt que Leyb SVM qui a beaucoup de temps et la plupart d'entre eux que je ne comprends pas vraiment mais
‫que je veux.
‫Ce qui est important ici, c'est que si on descend au code, par exemple.
‫Nous pouvons voir.
‫De Skyland ou SVM import linnear, s. v. , disons x, y, o, ils ont utilisé le classificateur X et Y sealife
‫égal à linnear comme on dit.
‫D'accord, c'est un peu similaire.
‫Eh bien, ne prenons pas la documentation sur parole.
‫Essayons par nous-mêmes.
‫Allez importer.
‫En fait, nous nous laisserons une note en consultant la carte et elle dit d'essayer.
‫Linnéar SABC.
‫Ce sera donc notre premier port d'escale pour importer l'estimation SBC linnear, classe estimée.
‫Je veux passer de Escalon SVM et vraiment ce que je fais ici, c'est que je vais simplement réécrire ceci,
‫mais pour notre problème.
‫Donc Escalon que SBM importe Linnear svc.
‫Importer linnear, ACTC, merveilleux.
‫Configurez une graine aléatoire et une graine aléatoire payée, et nous utilisons notre Pfeifle 42, puis nous allons créer les
‫données.
‫Nous l'avons vu dans la section précédente, Section 1, obtenez déjà votre date.
‫X équivaut à une maladie cardiaque.
‫Ne laissez pas tomber et souhaitez vous débarrasser de la colonne cible lorsque l'accès est égal à un et Y est égal à une maladie cardiaque, Y est en
‫fait la colonne cible.
‫Beau.
‫Et puis quand vous allez diviser les données.
‫Le test X sur un train vient en premier, donc il l'a peut-être fait environ 100 fois maintenant et nous nous trompons
‫toujours.
‫Tu vois, c'est ce qu'il faut.
‫Il faut un peu de pratique et il faut beaucoup de pratique pour commencer à postuler.
‫Arrêtez de devenir un praticien du machine learning, sachant gérer les données, savoir diviser les
‫données, savoir modéliser les données.
‫Tout cela fait partie des signes de test de pratique.
‫Oui c'est correct.
‫C'est ce que nous voulons faire, instancier linnear comme nous le voyons.
‫Nous l'appelons donc CLF abréviation de classificateur linnear S. UNE. C..
‫Et nous allons y aller qui fera en fait dire qu'une gauche n'est pas en forme.
‫On ne va pas expliquer pourquoi s'entrainer et ensuite on va aller évaluer.
‫Oh, laisse-moi répondre.
‫Vous dites voir j'ai quitté l'école X test.
‫Pourquoi tester, d'accord.
‫Magnifique, disons qu'il y a de l'action.
‫Merveilleux, linéaire ne parviennent pas à converger, augmenter le nombre d'itérations.
‫Eh bien, c'est l'une de ces choses où si vous entrez dans un domaine comme celui-ci, ce que je pourrais faire est
‫d'aller vers la convergence, l'avertissement, comme Google ce message et voir ce qui est arrivé, parce que j'ai un peu
‫d'expérience avec ça .
‫Je pourrais faire quelque chose comme Max.
‫C'est égal à mille.
‫Et cela arrive encore, n'est-ce pas, alors augmentez le nombre d'itérations que nous avons faites jusqu'à ce que nous soyons
‫passés au maximum à 86000, mais c'est en fait à combien s'élève le début, Max, itération par défaut par mille, disons 10000
‫toujours là.
‫Eh bien, contournons cela pour le moment.
‫Nous recevons un avertissement.
‫Et voyez ici, le score est inférieur au point cinq.
‫Maintenant, pourquoi est-ce un déclencheur dans nos têtes ?
‫Eh bien, parce que si nous regardons nos données.
‫Nous voulons cibler les maladies cardiaques.
‫Ne valorisez pas le cancer.
‫Donc on dit qu'il n'y a que deux classes, une zéro, est-ce que quelqu'un a une maladie cardiaque ou pas ?
‫À droite.
‫C'est donc un problème de classification binaire, binaire signifiant l'un ou l'autre.
‫Et notre modèle reçoit un score de virgule quatre sept retours, la principale précision à une date de test donnée sur les
‫étiquettes.
‫Comme je l'ai dit, nous examinerons les métriques d'évaluation dans une section future.
‫Mais ce que vous pouvez imaginer, c'est que notre modèle ne fonctionne qu'à 47 % de précision.
‫Et pourquoi cela nous déclenche-t-il ?
‫Eh bien, parce qu'il n'y a que deux classes.
‫Cela signifie donc que si nous devinions simplement si quelqu'un avait une maladie cardiaque ou non, mais en fonction de
‫ses attributs de santé, nous devinions simplement oui ou non, nous obtiendrions 50 pour cent.
‫C'est essentiellement un tirage au sort.
‫Alors, qu'est-ce qui déclenche plutôt que de dire, hé, sans corriger cet avertissement ou sans améliorer notre
‫modèle en réglant les hyper paramètres, notre modèle linéaire tel que nous le voyons pourrait ne pas trouver de modèles
‫entre X et Y.
‫Alors, que pouvons-nous faire?
‫Eh bien, en cas de doute, revenez au graphique qui ne fonctionne pas.
‫Travaillons-nous avec des données de test parce que nous venons d'essayer linéaire, comme on dit.
‫Nous allons donc dire que nous ne travaillons pas sur la manière dont nous allions tester les données.
‫Non.
‫Eh bien, va dire que le nom de Kinnear est Classifier, mais je vais sauter celui-ci.
‫Je vais passer aux classificateurs d'ensembles.
‫Alors cliquons dessus maintenant.
‫Pourquoi ça?
‫Parce qu'on a déjà vu ça.
‫Méthodes d'ensemble, forêt d'arbres aléatoires, ensemble Escalon à partir de l'import d'ensemble Scanline, classificateur de
‫forêt aléatoire.
‫Maintenant, si vous vous souvenez de notre problème de régression, lorsque nous sommes passés à l'utilisation d'un agresseur de forêt
‫aléatoire, nous avons vu une bosse dans l'école.
‫Eh bien, parce que le progresseur de forêt aléatoire a si bien fait.
‫La bonne nouvelle est pour nous, il a un partenaire de danse appelé Random Forest Classifier.
‫Nous avons déjà vu cela auparavant, mais ce que nous allons faire, c'est le comparer au SVC linéaire.
‫Donc pour gagner du temps, je vais copier ce code et je vais le ramener ici.
‫Nous voulons donc changer cela en classificateur de forêt aléatoire.
‫Nous voulons en fait une importation d'ensemble, un classificateur de forêt aléatoire, merveilleux, nous pouvons garder le reste identique, sauf pour
‫cela, nous devons réellement résoudre ce problème avec un classificateur de forêt aléatoire.
‫Et nous voulons que le classificateur de forêt aléatoire soit merveilleux.
‫Nous allons faire la même chose ici juste pour ranger nos notes, garder notre code communiqué.
‫Merveilleux.
‫Et maintenant, que pensez-vous qu'il va se passer ici?
‫Trois contre un.
‫Voyons voir.
‫L'erreur correspond à un argument manquant pourquoi, oh, nous y voilà.
‫C'est ce que nous avons oublié et oublié d'ajouter.
‫Les petites parenthèses à la fin sont merveilleuses.
‫Maintenant, pour se débarrasser de cet avertissement, nous devons changer.
‫Une estimation peut être vue ici. La valeur par défaut d'une estimation passera de 10 inversion,
‫zéro point à 100.
‫Alors débarrassez-vous de ça.
‫En changeant une estimation, il est égal à 100.
‫Délicieux.
‫Merveilleux.
‫Alors que s'est-il passé ici ?
‫Nous avons utilisé un modèle différent maintenant Linnear SVC a obtenu une précision de 47 pour cent et notre classificateur de forêt aléatoire a obtenu
‫une précision de 85 pour cent.
‫Donc près du double en utilisant simplement un autre modèle.
‫À droite.
‫Donc, vous pouvez voir pourquoi je saute en quelque sorte à l'utilisation du hasard pour nous si nous revenons en arrière.
‫Tout ce que j'ai fait c'est que j'ai commencé, j'ai compris quel genre de problème nous essayons de résoudre.
‫Vous pouvez également le faire.
‫Donc, pour notre problème de régression, nous essayions de déterminer si quelque chose était un nombre pour
‫notre problème de classification.
‫Nous essayons de prédire l'étiquette.
‫Avons-nous des données d'étiquette?
‫Oui.
‫Produisons-nous une catégorie ?
‫Oui.
‫Et maintenant notre s linéaire. E. C.
‫Le modèle ne fonctionnait pas, alors nous sommes allés directement aux classificateurs d'ensemble.
‫Et maintenant, vous vous demandez peut-être, qu'en est-il de tous les autres modèles ?
‫À droite.
‫Donc, nous avons en quelque sorte ignoré tous ceux-ci ici, tous ceux-ci, et nous n'avons vraiment touché qu'à la surface.
‫Nous n'avons utilisé que celui-ci et des classificateurs d'ensemble pour les deux.
‫Et c'est une excellente question.
‫Eh bien, la première raison est, à savoir, la première fois que nous pourrions passer en revue et essayer tout cela.
‫Et la deuxième raison est qu'il y a une petite friandise dans l'apprentissage automatique.
‫Si vous avez des données structurées, a. k. une. des tables ou des blocs de données, utilisez des méthodes d'ensemble telles que la forêt aléatoire.
‫Pourquoi?
‫Parce qu'il fonctionnera plutôt bien s'il y a des motifs.
‫C'est une friandise ici, une maladie cardiaque.
‫Peut-être l'écrire, afin que nous sachions que je vais également le mettre dans une section de ressources.
‫Tibbett est un si vous avez des données structurées, utilisez des méthodes d'ensemble, et deux si vous avez des données non structurées, utilisez
‫un apprentissage en profondeur ou un apprentissage par transfert.
‫Maintenant, quel est un exemple de données structurées tout en étant dans un tableau comme celui-ci ?
‫Et si nous avons des données non structurées, qui sont comme des images, de l'audio ou du texte ou quelque chose comme ça, utilisez l'apprentissage
‫en profondeur ou l'apprentissage par transfert.
‫Maintenant, nous n'avons pas encore couvert l'apprentissage en profondeur pour transférer l'apprentissage, mais puisque nous avons
‫des données structurées, a. k. une. les choses dans une trame de données qui utilisent généralement des méthodes d'ensemble,
‫c'est pourquoi nous sommes en quelque sorte partis, vous savez quoi, je ne vais essayer aucune de celles-ci.
‫Je vais essayer de regrouper les classificateurs directement dans la forêt aléatoire, car la forêt aléatoire
‫est connue pour sa robustesse et sa capacité à trouver des modèles maintenant.
‫Qui nous avons beaucoup couvert, nous avons jeté un coup d'œil à cela.
‫L'apprentissage automatique que si nous regardons toujours ce qui se passe, bon sang, ce qui se passe, ne vous inquiétez pas, il
‫m'a fallu un certain temps pour le comprendre aussi, mais ça a vraiment cliqué une fois que j'ai réalisé, attendez.
‫La première étape consiste simplement à obtenir les données, à déterminer le principal problème que nous essayons de résoudre, généralement la
‫régression ou la classification.
‫Ce sont les deux plus courants.
‫Vous rencontrez, puis commencez à répondre aux questions, à les parcourir, puis à utiliser un petit cadre, quelque
‫chose d'aussi simple que celui-ci, pour commencer à exécuter une estimation de l'apprentissage automatique ou un modèle d'apprentissage automatique sur
‫vos données et en obtenir rapidement des commentaires.
‫C'est la partie la plus importante.
‫Être un scientifique des données ou un ingénieur en apprentissage automatique, c'est réduire le temps entre vos expériences.
‫Donc ce que nous allons faire maintenant, c'est que nous avons vu comment choisir un modèle.
‫Nous allons passer à la section suivante, qui consiste à ajuster un modèle aux données, puis à l'utiliser
‫pour faire des prédictions, car c'est vraiment l'essence de l'apprentissage automatique, n'est-ce pas.
‫Trouver des modèles dans les données, puis utiliser ces modèles pour faire des prédictions sur les données futures qu'un modèle n'a jamais
‫vues auparavant.
‫Faites une petite pause et je vous verrai dans la prochaine vidéo.