‫In Ordnung, wir haben also gesehen, wie man eine Schätzung für ein Regressionsproblem wählt. Wie können wir dasselbe
‫für ein Klassifizierungsproblem tun?
‫Nun, zunächst holen wir uns einen Datensatz, bei dem es sich um ein Klassifizierungsproblem handelt, wieder in unsere Mitte.
‫Wir wollen also Daten.
‫Wir haben oben bereits darüber berichtet, aber wir werden es einfach wieder tun, damit
‫wir es so genau haben, nur um sicherzustellen, dass es die gleiche Herzkrankheit ist, die gleiche Herzkrankheit.
‫Wunderbar.
‫Wir haben diesen Datensatz wieder einmal gesehen. Wir möchten diese Spalten des Patienten in jeder Zeile
‫als Patient verwenden, sodass jede Probe ein Patient, jede Spalte oder jedes Merkmal ein Gesundheitsattribut dieses bestimmten Patienten
‫ist.
‫Und das Ziel, eins oder null, ist, ob dieser Patient eine Herzerkrankung hat oder nicht.
‫Unsere Modellklassifikation, etwas vorherzusagen, ist also das eine oder andere, Herzkrankheit oder nicht.
‫Das brauchen wir.
‫Was wir also tun werden, ist, dass wir uns diesen kleinen Link hier hinterlassen haben, um die Karte zu besuchen.
‫Also werden wir darauf achten.
‫Wir gehen hierher.
‫Wir wissen also, dass wir etwas im Klassifizierungsbereich wollen, aber was wir tun werden, ist, von der
‫Spitze zu beginnen.
‫Und befolgen Sie dies, also fangen Sie an.
‫Haben wir über 50 Proben?
‫Nun, lassen Sie uns überprüfen.
‫Jede Zeile ist ein Muster.
‫Also wollen wir, Lynn, Herzkrankheit 303, ja, wir können.
‫Sagen wir eine Kategorie voraus?
‫Sind wir Herzkrankheit oder Herzkrankheit?
‫Klingt für mich nach einer Kategorie.
‫Jawohl.
‫Haben wir Etikettendaten?
‫Jawohl.
‫Haben wir weniger als 100.000 Samples?
‫Jawohl.
‫Was ist das?
‫Wir erreichen eine kleine grüne Kiste.
‫Wunderschönen.
‫Denken Sie also daran, dass die grünen Kästchen Schätzungen oder maschinelle Lernalgorithmen sind.
‫Schauen wir also mal rein.
‫Dies sagt uns unsere Problemklassifizierung und vielleicht das erste, wenn wir dazu kommen, versuchen und linnear,
‫wie wir sehen.
‫Nun gut.
‫Klassifikation SVC und Linnear svc a-Klasse ist in der Lage, eine Mehrklassenklassifizierung für einen Datensatz durchzuführen.
‫Nun, dieser sagte speziell Linnear EVC.
‫Schauen wir also mal rein.
‫Linnear unterstützt die Vektorklassifizierung ähnlich wie SVC mit dem Parameter Colonel Linnear, implementiert jedoch in Bezug
‫auf Live-Linear und nicht auf Leyb-SVM, die viele Male hat und die meisten von ihnen nicht wirklich verstehe,
‫aber ich möchte.
‫Wichtig ist hier, dass, wenn wir zum Beispiel zum Code gehen.
‫Wir sehen.
‫Aus Skyland oder SVM importieren linnear, s. V. , sagen wir x, y, o, sie haben X und Y verwendet sealife classifier
‫ist gleich linnear, wie wir sagen.
‫Alles klar, das ist ähnlich.
‫Nun, nehmen wir nicht das Wort der Dokumentation dafür.
‫Versuchen wir es selbst.
‫Gehe importieren.
‫Eigentlich werden wir uns eine Notiz hinterlassen, die die Karte konsultiert und sagt, dass wir es versuchen sollen.
‫Linnear SABC.
‫Das wird also unser erster Anlaufpunkt sein, um die linnear SBC-Schätzung, geschätzte Klasse, zu importieren.
‫Ich möchte von Escalon SVM gehen und wirklich, was ich hier tue, ist, dass ich dies im Grunde nur umschreibe,
‫aber für unser Problem.
‫Also Escalon, dass SBM Linnear svc importiert.
‫Importieren Sie Linnear, ACTC, wunderbar.
‫Richten Sie Random Seed und Paid Random Seed ein, und wir verwenden unsere Pfeifle 42 und dann werden wir die Daten
‫erstellen.
‫Wir haben dies im vorherigen Abschnitt gesehen, Abschnitt eins, erhalten Sie Ihr Datum bereits.
‫X steht für Herzkrankheit.
‫Lassen Sie die Zielspalte nicht fallen und möchten Sie sie loswerden, wenn der Zugriff gleich eins ist und Y gleich einer Herzkrankheit ist, Y ist
‫eigentlich die Zielspalte.
‫Wunderschönen.
‫Und dann, wenn Sie gehen, teilen Sie die Daten auf.
‫Der X-Test in einem Zug steht an erster Stelle, also hat er das jetzt vielleicht 100 Mal gemacht und wir machen immer noch einen
‫Fehler.
‫Sehen Sie, das ist nötig.
‫Es braucht ein wenig Übung und es braucht viel Übung, um mit der Bewerbung zu beginnen.
‫Hören Sie auf, ein Experte für maschinelles Lernen zu werden, der weiß, wie man mit Daten umgeht, weiß, wie man
‫Daten aufteilt, weiß, wie man Daten modelliert.
‫Es ist alles Teil der Praxistestzeichen.
‫Ja, das ist richtig.
‫Das ist, was wir tun wollen, linnear zu instanziieren, wie wir sehen.
‫Daher nennen wir es CLF, kurz für Klassifikator linnear S. A. C..
‫Und wir werden gehen, das wird tatsächlich sagen, dass eine linke Person nicht passt.
‫Wir werden nicht erklären, warum trainieren, und dann werden wir evaluieren.
‫Ach lass mich antworten.
‫Sie sagen, ich habe den X-Test in der Schule verlassen.
‫Warum testen, in Ordnung.
‫Schön, sagen wir, es gibt eine Aktion.
‫Wunderbar, lineare Konvergenz nicht, erhöhen Sie die Anzahl der Iterationen.
‫Nun, dies ist eines der Dinge, bei denen ich, wenn Sie in ein Gebiet wie dieses kommen,
‫Konvergenz machen, warnen, diese Nachricht googeln und sehen, was da herausgekommen ist, weil ich ein wenig
‫Erfahrung damit habe .
‫Ich könnte etwas wie Max machen.
‫Es entspricht tausend.
‫Und es passiert immer noch, richtig, also erhöhen Sie die Anzahl der Iterationen, die wir durchgeführt haben, bis wir
‫maximal 86000 erreicht haben, aber so viel ist der Anfang, Max, Iteration der Standardeinstellung um tausend, sagen wir, 10000 sind noch
‫da.
‫Nun, lassen Sie uns das vorerst umgehen.
‫Wir bekommen eine Warnung.
‫Und siehe hier, die Punktzahl liegt unter Punkt fünf.
‫Warum ist das nun ein Auslöser in unseren Köpfen?
‫Nun, denn wenn wir uns unsere Daten anschauen.
‫Wir wollen Herzkrankheiten Ziel.
‫Werten Sie nicht auf Krebs.
‫Wir sagen also, es gibt nur zwei Klassen, eine Null, hat jemand eine Herzkrankheit oder nicht?
‫Rechts.
‫Es handelt sich also um ein binäres Klassifizierungsproblem, wobei binär das eine oder andere bedeutet.
‫Und unser Modell erhält eine Punktzahl von vier sieben Rücksendungen, die höchste Genauigkeit an einem bestimmten Testdatum auf Etiketten.
‫Wie ich bereits sagte, werden wir uns in einem zukünftigen Abschnitt mit Bewertungsmetriken befassen.
‫Aber was Sie sich vorstellen können, ist, dass unser Modell nur mit 47 Prozent Genauigkeit arbeitet.
‫Und warum löst uns das aus?
‫Nun, weil es nur zwei Klassen gibt.
‫Das heißt, wenn wir nur raten würden, ob jemand eine Herzkrankheit hat oder nicht, aber basierend auf
‫seinen Gesundheitsmerkmalen nur ja oder nein raten würden, würden wir 50 Prozent erhalten.
‫Es ist im Grunde ein Münzwurf.
‫Also, was löst das aus, anstatt vorher zu sagen, hey, ohne diese Warnung zu beheben oder unser
‫Modell durch die Optimierung der Hyperparameter zu verbessern, findet unser lineares Modell, wie wir es sehen, möglicherweise keine Muster
‫zwischen X und Y.
‫Also was können wir tun?
‫Nun, im Zweifelsfall, kommen Sie zurück zu der Grafik, die nicht funktioniert.
‫Arbeiten wir mit Testdaten, weil wir gerade linear versucht haben, wie wir sagen.
‫Wir werden also sagen, dass wir nicht herausfinden, wie wir die Daten testen würden.
‫Nein.
‫Nun, ich würde sagen, Kinnears Name ist Classifier, aber ich werde diesen überspringen.
‫Ich gehe zu Ensemble-Klassifikatoren.
‫Also lass uns jetzt darauf klicken.
‫Warum das?
‫Weil wir das schon einmal gesehen haben.
‫Ensemble-Methoden, Wald von zufälligen Bäumen, Escalon-Ensemble aus Scanline Ensemble-Import,
‫Zufallswald-Klassifikator.
‫Nun, wenn Sie sich an unser Regressionsproblem erinnern, als wir auf die Verwendung eines Random Forest-Agressors umgestellt haben,
‫sahen wir eine Beule in der Schule.
‫Nun, weil Random Forest Progressor so gut abgeschnitten hat.
‫Die gute Nachricht ist für uns, es hat einen Tanzpartner namens Random Forest Classifier.
‫Wir haben dies tatsächlich schon einmal gesehen, aber wir werden es mit linearem SVC vergleichen.
‫Um Zeit zu sparen, kopiere ich diesen Code und bringe ihn hierher.
‫Daher möchten wir dies in einen zufälligen Gesamtstrukturklassifizierer ändern.
‫Wir wollen eigentlich einen Ensemble-Import, einen zufälligen Waldklassifikator, wunderbar, wir können den Rest gleich lassen,
‫außer dass wir diesen zufälligen Waldklassifizierer tatsächlich lösen müssen.
‫Und wir wollen einen wunderbaren Zufallswaldklassifikator erhalten.
‫Wir werden hier dasselbe tun, nur um unsere Notizen aufzuräumen und unseren Code mitzuteilen.
‫Wunderbar.
‫Und was denkst du wird jetzt hier passieren?
‫Drei zu eins.
‫Mal sehen.
‫Fehler passen ein Argument fehlt, warum, oh, los geht's.
‫Das haben wir vergessen und vergessen hinzuzufügen.
‫Kleine Klammern am Ende sind wunderbar.
‫Um diese Warnung loszuwerden, müssen wir uns jetzt ändern.
‫Eine Schätzung kann hier angezeigt werden, der Standardwert einer Schätzung ändert sich von 10 Inversion,
‫Nullpunkt auf 100.
‫Also einfach loswerden.
‫Wenn Sie eine Schätzung ändern, beträgt sie 100.
‫Lecker.
‫Wunderbar.
‫Also, was ist hier passiert?
‫Wir haben ein anderes Modell verwendet, jetzt hat Linnear SVC eine Genauigkeit von 47 Prozent und unser Random Forest-Klassifikator eine
‫Genauigkeit von 85 Prozent.
‫Also fast das Doppelte, wenn man nur ein anderes Modell verwendet.
‫Rechts.
‫Sie können also sehen, warum ich sozusagen auf Random für uns übergehe, wenn wir zurückgehen.
‫Alles, was ich getan habe, ist, dass ich angefangen habe, herauszufinden, welche Art von Problem wir zu lösen versuchen.
‫Sie können dies auch tun.
‫Für unser Regressionsproblem haben wir also versucht herauszufinden, ob etwas eine Zahl für
‫unser Klassifizierungsproblem ist.
‫Wir versuchen, das Etikett vorherzusagen.
‫Haben wir Etikettendaten?
‫Jawohl.
‫Produzieren wir Kategorie?
‫Jawohl.
‫Und jetzt unser lineares s. E. C.
‫Das Modell funktionierte nicht, also gingen wir direkt zu den Ensemble-Klassifikatoren.
‫Und jetzt denkst du vielleicht, was ist mit all den anderen Modellen?
‫Rechts.
‫Also haben wir all diese hier irgendwie übersprungen, alle diese, und wir haben nur die Oberfläche berührt.
‫Wir haben nur diesen einen und Ensemble-Klassifikatoren für beide verwendet.
‫Und das ist eine großartige Frage.
‫Nun, der erste Grund ist, dass wir das zum ersten Mal alle durchgehen und ausprobieren konnten.
‫Und der zweite Grund ist, dass es beim maschinellen Lernen einen kleinen Leckerbissen gibt.
‫Wenn Sie über strukturierte Daten verfügen, a. k. A. Tabellen oder Datenrahmen verwenden Sie Ensemble-Methoden wie Random Forest.
‫Wieso den?
‫Weil es ziemlich gut funktioniert, wenn es Muster gibt.
‫Dies ist ein Leckerbissen hier, Herzkrankheit.
‫Könnte dies aufschreiben, damit wir wissen, dass ich es auch in einen Ressourcenabschnitt einfügen werde.
‫Tibbett ist eine, wenn Sie mit strukturierten Daten Ensemble-Methoden verwenden, und zwei, wenn Sie unstrukturierte Daten
‫verwenden, Deep Learning oder Transfer Learning verwenden.
‫Was ist nun ein Beispiel für strukturierte Daten in einer Tabelle wie dieser?
‫Und wenn wir unstrukturierte Daten wie Bilder, Audio oder Text oder ähnliches haben, verwenden Sie Deep
‫Learning oder Transfer Learning.
‫Wir haben Deep Learning noch nicht zum Transfer von Learning behandelt, aber da wir über
‫strukturierte Daten verfügen, a. k. A. Dinge in einem Datenrahmen, die normalerweise Ensemble-Methoden verwenden,
‫weshalb wir irgendwie gegangen sind, wissen Sie was, ich werde keine davon versuchen.
‫Ich werde versuchen, Klassifikatoren direkt in den Random Forest zu integrieren, da der Random
‫Forest für seine Robustheit und Fähigkeit bekannt ist, jetzt Muster zu finden.
‫Wen wir viel behandelt haben, haben wir uns das angeschaut.
‫Maschinelles Lernen, dass, wenn wir uns das immer noch ansehen, was los ist, keine Sorge, ich habe auch
‫eine Weile gebraucht, um es herauszufinden, aber es hat wirklich Klick gemacht, als ich es erkannte, warte.
‫Der erste Schritt besteht darin, nur die Daten zu erhalten und das Hauptproblem herauszufinden, das wir zu lösen versuchen,
‫normalerweise Regression oder Klassifizierung.
‫Sie sind die beiden häufigsten.
‫Sie stoßen auf und beginnen dann, die Fragen zu beantworten, sie durchzugehen und verwenden dann ein
‫kleines Framework, etwas so Einfaches, um eine Schätzung des maschinellen Lernens oder ein Modell des maschinellen Lernens für Ihre
‫Daten auszuführen und schnell Feedback daraus zu erhalten.
‫Das ist der wichtigste Teil.
‫Als Data Scientist oder Machine Learning Engineer verkürzt sich die Zeit zwischen Ihren Experimenten.
‫Was wir jetzt tun werden, ist, dass wir gesehen haben, wie man ein Modell auswählt.
‫Wir kommen zum nächsten Abschnitt, der ein Modell an die Daten anpasst und es dann verwendet, um Vorhersagen
‫zu treffen, denn das ist wirklich die Essenz des maschinellen Lernens, richtig.
‫Muster in Daten finden und diese Muster dann verwenden, um Vorhersagen über zukünftige Daten zu treffen, die ein Modell noch nie zuvor
‫gesehen hat.
‫Mach eine kurze Pause und wir sehen uns im nächsten Video.