‫Bene, quindi abbiamo visto come scegliere una stima per un problema di regressione, come possiamo fare lo stesso per
‫un problema di classificazione?
‫Bene, prima di tutto, riportiamo in mezzo a noi un set di dati che è un problema di classificazione.
‫Quindi vogliamo i dati.
‫L'abbiamo già segnalato sopra, ma lo faremo di nuovo solo
‫per assicurarci che sia la stessa malattia cardiaca, la stessa malattia cardiaca.
‫Meraviglioso.
‫Quindi, ancora una volta, abbiamo visto questo set di dati prima, vogliamo usare queste colonne di paziente ogni riga come
‫paziente in modo che ogni campione sia un paziente, ogni colonna o ogni caratteristica sia un attributo di salute di quel particolare
‫paziente.
‫E l'obiettivo, uno o zero, è se quel paziente ha malattie cardiache o meno.
‫Quindi il nostro modello di classificazione, predire qualcosa è una cosa o l'altra, malattie cardiache o no.
‫Questo è ciò di cui abbiamo bisogno.
‫Quindi quello che faremo è che ci siamo lasciati questo piccolo link qui per andare a visitare la mappa.
‫Quindi presteremo attenzione a questo.
‫Andiamo qui.
‫Quindi sappiamo di volere qualcosa nel regno della classifica, ma quello che faremo è
‫iniziare dall'alto.
‫E segui questo, quindi inizia.
‫Abbiamo più di 50 campioni?
‫Bene, controlliamo.
‫Ogni riga è un campione.
‫Quindi vogliamo, Lynn, cardiopatia 303, sì, possiamo.
‫Stiamo prevedendo la categoria?
‫Siamo malattie del cuore o malattie del cuore?
‫Mi sembra una categoria.
‫Sì.
‫Abbiamo i dati dell'etichetta?
‫Sì.
‫Abbiamo meno di 100k campioni?
‫Sì.
‫Cos'è questo?
‫Raggiungiamo una piccola scatola verde.
‫Bellissimo.
‫Quindi ricorda, le caselle verdi sono stime o algoritmi di apprendimento automatico.
‫Quindi diamo un'occhiata.
‫Questo ci sta dicendo la nostra classificazione dei problemi e forse il primo quando arriviamo è provare e
‫lineare come vediamo.
‫Bene, va bene.
‫Classificazione SVC e Linnear svc una classe è in grado di eseguire la classificazione multiclasse su un set di dati.
‫Bene, questo ha detto particolarmente Linnear EVC.
‫Quindi diamo un'occhiata.
‫Linnear supporta la classificazione del vettore simile a SVC con il parametro Colonel Linnear, ma implementa in termini
‫di live linear piuttosto che Leyb SVM che ha molte volte e la maggior parte di esse non capisco
‫davvero ma voglio.
‫Ciò che è importante qui è che se scendiamo al codice, per esempio.
‫Possiamo vedere.
‫Da Skyland o SVM import linnear, s. v. , diciamo x, y, o, hanno usato il classificatore X e Y
‫sealife uguale a linnear come diciamo.
‫Va bene, questo è un po' simile.
‫Beh, non prendiamoci per parola la documentazione.
‫Proviamolo per noi stessi.
‫Vai a importare.
‫In realtà, ci lasceremo una nota consultando la mappa e dice di provare.
‫Linnear SABC.
‫Quindi questo sarà il nostro primo punto di riferimento per importare la stima lineare SBC, classe stimata.
‫Voglio passare da Escalon SVM e in realtà quello che sto facendo qui è che fondamentalmente riscriverò questo, ma
‫per il nostro problema.
‫Quindi Escalon che SBM importa Linnear svc.
‫Importazione lineare, ACTC, meravigliosa.
‫Imposta seme casuale e seme casuale pagato, e usiamo il nostro Pfeifle 42 e poi andremo a fare i
‫dati.
‫L'abbiamo visto nella sezione precedente, Sezione uno, prendi già la tua data.
‫X è uguale a malattie cardiache.
‫Non lasciarti cadere e non vuoi eliminare la colonna target quando l'accesso è uguale a uno e Y è uguale a malattie cardiache, Y è in
‫realtà la colonna target.
‫Bellissimo.
‫E poi quando vai dividi i dati.
‫Il test X su un treno viene prima, quindi potrebbe averlo fatto circa 100 volte e stiamo ancora sbagliando.
‫Vedi, questo è quello che ci vuole.
‫Ci vuole un po' di pratica e ci vuole molta pratica per iniziare ad applicare.
‫Smetti di diventare un professionista dell'apprendimento automatico, sapendo come trattare i dati, sapendo come suddividere i
‫dati, sapendo come modellare i dati.
‫Fa tutto parte dei segni di prova pratica.
‫Si, è corretto.
‫Questo è quello che vogliamo fare, istanziare Linnear come vediamo.
‫Quindi lo chiamiamo CLF abbreviazione di classificatore lineare S. UN. C..
‫E andremo che in realtà dirà un sinistro non adatto.
‫Non spiegheremo perché allenarsi e poi andremo a valutare.
‫Oh fammi rispondere.
‫Dici di vedere che ho lasciato la scuola X test.
‫Perché provare, va bene.
‫Bello, diciamo che c'è un'azione.
‫Meraviglioso, lineare non riesce a convergere, aumenta il numero di iterazioni.
‫Bene, questa è una di quelle cose in cui se entri in un'area come questa, quello che potrei fare è
‫andare a convergenza, avviso, come Google questo messaggio e vedere cosa è successo, perché ho avuto un po' di
‫esperienza con esso .
‫Potrei fare qualcosa come Max.
‫È uguale a mille.
‫E succede ancora, giusto, quindi aumenta il numero di iterazioni che abbiamo fatto che siamo arrivati al massimo
‫a 86000, ma questo è in realtà quanto è l'inizio, Max, l'iterazione di default di mille, diciamo 10000 ancora
‫lì.
‫Bene, per il momento evitiamo questo.
‫Stiamo ricevendo un avvertimento.
‫E guarda qui, il punteggio è inferiore al punto cinque.
‫Ora, perché è un trigger nelle nostre teste?
‫Bene, perché se guardiamo ai nostri dati.
‫Vogliamo un obiettivo per le malattie cardiache.
‫Non dare valore al cancro.
‫Quindi diciamo che ci sono solo due classi, una zero, qualcuno ha malattie cardiache o no?
‫Destra.
‫Quindi è un problema di classificazione binaria, binario che significa l'uno o l'altro.
‫E il nostro modello sta ricevendo un punteggio di punto quattro sette ritorni, l'accuratezza principale su una data data di prova sulle
‫etichette.
‫Come ho detto, esamineremo le metriche di valutazione in una sezione futura.
‫Ma quello che puoi immaginare, questo è il nostro modello che funziona solo con una precisione del 47 percento.
‫E perché questo ci fa scattare?
‫Bene, perché ci sono solo due classi.
‫Quindi questo significa che se stessimo solo indovinando se qualcuno ha una malattia cardiaca o no, ma in base
‫ai suoi attributi di salute, stiamo solo indovinando sì o no, otterremmo il 50%.
‫È fondamentalmente un lancio di moneta.
‫Quindi cosa si innesca invece prima di dire, ehi, senza correggere questo avviso o senza
‫migliorare il nostro modello regolando i parametri iper, il nostro modello lineare come vediamo potrebbe non trovare schemi
‫tra X e Y.
‫Quindi cosa possiamo fare?
‫Bene, in caso di dubbio, torna alla grafica che non funziona.
‫Stiamo lavorando con i dati di test perché abbiamo appena provato lineare, come diciamo.
‫Quindi diremo di non aver capito come testare i dati.
‫No.
‫Bene, dirò che il nome di Kinnear è Classificatore, ma questo lo salterò.
‫Andrò ai classificatori d'insieme.
‫Quindi facciamo clic su questo ora.
‫Perchè questo?
‫Perché l'abbiamo già visto.
‫Metodi di insieme, foresta di alberi casuali, importazione di Escalon Ensemble da Scanline Ensemble, classificatore casuale
‫di foreste.
‫Ora, se ricordi il nostro problema di regressione, quando siamo passati all'uso di un aggressore casuale della
‫foresta, abbiamo visto un urto nella scuola.
‫Bene, perché il progressore forestale casuale ha funzionato così bene.
‫La buona notizia per noi è che ha un compagno di ballo chiamato Random Forest Classifier.
‫Lo abbiamo già visto prima, ma quello che faremo è confrontarlo con SVC lineare.
‫Quindi, per risparmiare tempo, copio questo codice e lo riporto qui.
‫Quindi vogliamo cambiarlo in classificatore forestale casuale.
‫In realtà vogliamo l'importazione di insieme, classificatore di foreste casuali, meraviglioso, possiamo mantenere il resto lo stesso, tranne
‫per questo, dobbiamo effettivamente risolverlo con un classificatore di foreste casuali.
‫E vogliamo ottenere un classificatore forestale casuale meraviglioso.
‫Faremo lo stesso qui solo per mettere in ordine i nostri appunti, mantenere il nostro codice comunicato.
‫Meraviglioso.
‫E ora cosa pensi che accadrà qui?
‫Tre a uno.
‫Vediamo.
‫Error fit manca un argomento perché, oh, ci siamo.
‫Questo è ciò che abbiamo dimenticato e dimenticato di aggiungere.
‫Le piccole parentesi alla fine sono meravigliose.
‫Ora, per sbarazzarci di questo avvertimento, dobbiamo cambiare.
‫Una stima può vedere qui che il valore predefinito di una stima cambierà da 10 inversione,
‫punto zero a 100.
‫Quindi sbarazzati di quello.
‫Modificando una stima, è uguale a 100.
‫Delizioso.
‫Meraviglioso.
‫Allora cos'è successo qui?
‫Abbiamo utilizzato un modello diverso ora Linnear SVC ha ottenuto un'accuratezza del 47 percento e il nostro classificatore forestale casuale
‫ha ottenuto un'accuratezza dell'85 percento.
‫Quindi quasi quasi il doppio semplicemente usando un altro modello.
‫Destra.
‫Quindi puoi capire perché sto un po' saltando all'uso casuale per noi se torniamo indietro.
‫Tutto quello che ho fatto è che ho iniziato, ho capito che tipo di problema stiamo cercando di risolvere.
‫Puoi fare anche questo.
‫Quindi, per il nostro problema di regressione, stavamo cercando di capire se qualcosa fosse un numero per il
‫nostro problema di classificazione.
‫Stiamo cercando di prevedere l'etichetta.
‫Abbiamo i dati dell'etichetta?
‫Sì.
‫Stiamo producendo categoria?
‫Sì.
‫E ora la nostra s lineare. e. C.
‫Il modello non funzionava, quindi siamo passati direttamente ai classificatori di ensemble.
‫E ora potresti pensare, e tutti gli altri modelli?
‫Destra.
‫Quindi abbiamo quasi saltato tutti questi qui, tutti questi, e abbiamo davvero toccato solo la superficie.
‫Abbiamo usato solo questo e classificatori di insieme per entrambi.
‫E questa è un'ottima domanda.
‫Bene, la prima ragione è, vale a dire, la prima volta che potremmo passare e provare tutti questi.
‫E la seconda ragione è che c'è un piccolo bocconcino nell'apprendimento automatico.
‫Se disponi di dati strutturati, a. K. un. tabelle o frame di dati, utilizzare metodi di insieme come la foresta casuale.
‫Come mai?
‫Perché funzionerà abbastanza bene se ci sono schemi.
‫Questo è un bocconcino qui, malattie cardiache.
‫Potrei scrivere questo, quindi sappiamo che lo metterò anche in una sezione delle risorse.
‫Tibbett è uno se disponi di dati strutturati, utilizza metodi di insieme, e due è se disponi di dati non
‫strutturati, utilizza il deep learning o trasferisci l'apprendimento.
‫Ora, qual è un esempio di dati strutturati inseriti in una tabella come questa?
‫E se abbiamo dati non strutturati, come immagini, audio o testo o qualcosa del genere, usa il deep learning
‫o il transfer learning.
‫Ora, non abbiamo ancora trattato l'apprendimento profondo per trasferire l'apprendimento, ma poiché abbiamo
‫dati strutturati, a. K. un. cose in un frame di dati che in genere utilizzano metodi
‫di insieme, motivo per cui siamo andati, sai una cosa, non proverò nessuno di questi.
‫Cercherò di raggruppare i classificatori direttamente nella foresta casuale perché la foresta casuale è
‫nota per la sua robustezza e capacità di trovare modelli ora.
‫Di cui abbiamo parlato molto, abbiamo dato un'occhiata a questo.
‫Apprendimento automatico che se stiamo ancora guardando questo, santo cielo, cosa sta succedendo, non preoccuparti, mi ci è voluto
‫un po' anche per capirlo, ma ha davvero funzionato una volta che me ne sono reso conto, aspetta.
‫Il primo passo è semplicemente ottenere i dati, capire il problema principale che stiamo cercando di risolvere,
‫solitamente regressione o classificazione.
‫Sono i due più comuni.
‫Ti imbatti e poi inizi a rispondere alle domande, esaminandole e quindi usi un piccolo framework, qualcosa
‫di così semplice, per iniziare a eseguire la stima dell'apprendimento automatico o il modello di apprendimento automatico sui tuoi
‫dati e ottenere rapidamente un feedback da esso.
‫Questa è la parte più importante.
‫Essere un data scientist o un ingegnere dell'apprendimento automatico riduce il tempo tra i tuoi esperimenti.
‫Quindi quello che faremo ora è vedere come scegliere un modello.
‫Passeremo alla sezione successiva, che consiste nell'adattare un modello ai dati e poi usarlo per
‫fare previsioni, perché questa è davvero l'essenza dell'apprendimento automatico, giusto.
‫Trovare modelli nei dati e quindi utilizzare tali modelli per fare previsioni su dati futuri che un modello non ha mai
‫visto prima.
‫Fai una breve pausa e ci vediamo nel prossimo video.