‫了解です｡
‫ここまでで､ 回帰問題の推定値の選び方について見てきました｡
‫分類問題で同じことをするにはどうしたらいいのでしょうか？
‫さて､ まずは分類問題であるデータセットを神話に戻しましょう｡
‫だからデータが欲しいのです｡
‫これはすでに上でインポートしましたが､ 念のためもう一度やっておきましょう｡
‫同じ心臓病､ 心臓病､ ドットヘッドであることを確認するために､ Vとして参照してください｡
‫素晴らしい｡
‫このデータセットは以前にも見たことがありますね｡
‫この患者さんの列を利用したいのです｡
‫各行が患者さんなので､ 各サンプルが患者さんです｡
‫各列や各特徴は､ その特定の患者の健康属性である｡
‫そして､ ターゲットである1か0かは､ その患者さんが心臓病であるかどうかです｡
‫つまり､ 私たちのモデル分類では､ 何かがあるのかないのか､ 心臓病なのかそうでないのかを予測するのです｡
‫それが私たちに必要なことなのです｡
‫そこで､ 私たちはこの小さなリンクを自分たちに残して､ 地図にアクセスすることにしました｡
‫だから､ そこに注目する｡
‫ここに行くのか？
‫そこで､ 分類の領域で何か欲しいものがあることは分かっているのですが､ これからやろうとしていることは､ 上から順番にやっていこうということです｡
‫そして､ これを貫くこと｡
‫だから始める｡
‫50以上のサンプルはありますか？
‫では､ 確認しましょう｡
‫各行はサンプルです｡
‫だから､ レンが欲しい｡
‫ホットディジーズ303
‫はい､ できます｡
‫カテゴリーを予測しているのでしょうか？
‫私たちは熱中症なのか､ そうでないのか？
‫熱中症ってカテゴリーがあるような気がするんだけど
‫はい｡
‫ラベルデータはあるのか？
‫はい｡
‫100K以下のサンプルはあるのか？
‫はい｡
‫これは何でしょう？
‫小さな緑の箱にたどり着きます｡
‫美しい｡
‫つまり､ 緑色のボックスは推定量や機械学習アルゴリズムだと覚えておいてください｡
‫では､ 見てみましょう｡
‫これは､ 私たちの問題分類を教えてくれているのです｡
‫そして､ 最初に行き着くのは､ リニアSVCを試すことかもしれません｡
‫まあ､ いいや｡
‫分類SVCとリニアSVC｡
‫クラスはデータセットに対してマルチクラス分類を行うことができるのか？
‫まあ､ これは特にリニアSVCと言ったところでしょうか｡
‫では､ 見てみましょう｡
‫線形サポートベクトル分類は､ パラメータ col linear を持つ SVC と似ていますが､ lib SVM ではなく
‫lib linear の観点から実装されています｡
‫ふー｡
‫そこにはたくさんの用語がある｡
‫そして､ そのほとんどが私にはよくわからないのです｡
‫しかし､ ここで重要なのは､ コードの例まで踏み込むことです｡
‫見ることができます｡
‫スカラーとSVMから､ 線形cvc xy0をインポート｡
‫xとyを使ったらしい｡
‫クラシファイアはリニアSVCに等しい｡
‫なるほど､ これは似たようなものですね｡
‫まあ､ ドキュメンテーションを鵜呑みにするのはやめましょう｡
‫自分でもやってみよう｡
‫輸入に踏み切ります｡
‫実は､ 地図に相談する自分たちのメモを残しておくと､ やってみなさいということなんです｡
‫リニアSVC｡
‫そこで､ まず最初に寄港するのが､ ここです｡
‫リニアCVCを取り込む｡
‫クラスを推定する｡
‫スカイライン・ドットSVMから移行したい｡
‫ここでやっていることは､ 基本的にこの問題を書き直すだけです｡
‫ポートランドのspvmでは､ SVCのスケールとオンがあります｡
‫インポートリニアsv c.
‫素晴らしい｡
‫ランダムシードを設定し､ ランダムドントシードを払い出し､ 42用の5個を使って､ データを作りに行きます｡
‫前項で見たとおりです｡
‫第1課はもうデートしてください｡
‫Xは心臓病に等しい｡
‫落とさないように｡
‫軸イコール1､ yイコール心臓病で対象列をなくしたい｡
‫なぜ､ ターゲット欄が美しいのか？
‫そして､ データを分割して行くとき｡
‫Xテストが先か､ 電車が先か｡
‫バカな話､ もう100回くらいやっているのに､ まだ間違えているんですよ｡
‫ほら､ これが必要なんだ｡
‫応用を始めるには､ ちょっとした練習が必要だったり､ かなりの練習が必要だったりします｡
‫機械学習プラクティショナーへの道を歩み始める
‫データの扱い方を知っていること｡
‫データ分割の方法を知っていること｡
‫データのモデル化の方法を知っていること｡
‫すべて模擬試験のサイズに含まれています｡
‫はい､ その通りです｡
‫それが､ 私たちのやりたいことです｡
‫線形SBCをインスタンス化し､ 分類器線形CVCの略称でselfと呼ぶことにします｡ そして､
‫実際に左が合わないのでX train, y trainと言い､ selfが合わないのでX
‫test, y testと言い､ 線形を評価しに行きます｡
‫わかりました｡
‫美しい｡
‫これを実際に言ってみましょう｡
‫ワンダフルライブリニアは収束に失敗する｡
‫繰り返しの回数を増やす｡
‫ああ......これは､ もしこのようなエラーに遭遇した場合､ 私が行うべきことは収束の警告です｡
‫このメッセージをググって出てきたものを見ると､ ちょっとだけ経験があるので｡
‫マックス､ イコール1000みたいなことをするかもしれませんね｡
‫そして､ 今でもそうなんですよね？
‫そのため､ 最大まで行った反復回数を増やすと､ 1000回に相当します｡
‫でもこれ､ 実はいくらからなんですか？
‫Max Iterationのオッズはデフォルトで1000倍｡
‫えーと､ まだ1万人いますね｡
‫まあ､ 当面は迂回しましょう｡
‫警告が出たので見てみると､ スコアが0以下になっています｡ 5.
‫さて､ なぜそれが頭の中のトリガーになるのでしょうか？
‫まあ､ 我々のデータを見れば､ そうなりますからね｡
‫しない｡
‫心臓病のターゲット
‫カントのを大切にしないこと｡
‫だから､ クラスは1かゼロの2つしかないと言っているんです｡
‫心臓病の人がいるのかいないのか？
‫そうですね｡
‫つまり､ 2値分類の問題ですね｡
‫どちらか一方を意味するバイナリ｡
‫そして､ 私たちのモデルはスコア0を受け取っています｡ 47 は､ 与えられたテストデータとラベルに対する平均精度を返します｡
‫と言ったところですが､ まあ､ 評価指標については､ 今後のセクションで見ていきましょう｡
‫しかし､ このことから想像できるのは､ 我々のモデルは47％の精度でしか動作していないということです｡
‫そして､ それがなぜ私たちの引き金になるのか｡
‫まあ､ クラスは2つしかありませんから｡
‫つまり､ 心臓病かどうかではなく､ その人の健康属性から推測すると､ イエスかノーかだけだったということです｡
‫50％を獲得することになる｡
‫基本的にはコイントスです｡
‫では､ 私たちの頭の中にあるそのトリガーは何なのでしょうか？
‫この警告を修正しない限り､ あるいはハイパーパラメータを調整してモデルを改良しない限り､ 線形SVCモデルはXとYの間のパターンを見つけることができないかもしれない､
‫ということなのです｡
‫では､ どうすればいいのか？
‫まあ､ 迷ったらグラフィックに戻ればいいんです｡
‫動作しない｡
‫テストデータで作業しているのか？
‫なぜなら､ 私たちはリニアな私たちを試すだけだからです｡
‫だから､ 働いていないと言うことになる｡
‫テストデータで作業しているのだろうか？
‫いいえ｡
‫まあこれはK nearがneighborのクラシファイアだと言いたいのでしょうが､ これは省略します｡
‫Ensemble Classifiersに行くことになりました｡
‫では､ 今からこれをクリックしてみましょう｡
‫なぜ､ このようなことを？
‫なぜなら､ 以前にも同じようなことがあったからです｡
‫アンサンブル手法､ ランダムツリーの森､ スケール独自のアンサンブル from scale learn ensemble import random forest
‫classifier.
‫さて､ 回帰の問題で､ ランダムフォレストのアグレッサーに切り替えたとき､ スコアが伸びたことを思い出してみてください｡
‫まあ､ ランダムフォレスト回帰がうまくいったからなんですけどね｡
‫しかし､ 「ランダムフォレスト分類器」という相棒がいるのです｡
‫実はこれ､ 以前にも見たことがあるのですが､ 今回はリニアSVCと比較してみましょう｡
‫そこで､ 時間を節約するために､ このコードをコピーして､ ここに持ってくることにします｡
‫そこで､ これをランダムフォレスト分類器に変更したいと思います｡
‫実は､ ランダムフォレスト分類器というアンサンブルのインポートが欲しいのです｡
‫素晴らしい｡
‫他はそのままでいいんです｡
‫ただし､ これだけは別だ｡
‫これを実際にランダムフォレスト分類器に当てはめる必要があります｡
‫そして､ ランダムフォレスト分類器を使いたいと思います｡
‫素晴らしい｡
‫こちらも同じようにします｡
‫ノートを整理して､ コードをコミュニケーションできるようにするためです｡
‫素晴らしい｡
‫さて､ ここで何が起こると思いますか？
‫3､ 2､ 1
‫見てみよう｡
‫Error fit 引数が1つ足りない｡
‫なぜ？
‫あ､ これだ｡
‫それを私たちは忘れていたのです｡
‫追加するのを忘れていました｡
‫末尾の小さな括弧は､ この警告を取り除く素晴らしい方法です｡
‫見積もりを変更する必要がある｡
‫ここでは､ 推定値のデフォルト値が10反転0から変更されることが確認できました｡ 2から100まで｡
‫だから､ 見積もりを変更することで､ それを解消するんだ｡
‫USは100に等しい｡
‫おいしいです｡
‫素晴らしい｡
‫では､ ここで何が起こったのか？
‫私たちは別のモデルを使っています｡
‫現在､ 線形SVCは47％の精度を､ ランダムフォレスト分類器は85％の精度を達成しています｡
‫だから､ 他の機種を使うだけでほぼ､ 2倍になるんです｡
‫そうですね｡
‫だから､ ランダムフォレストを使うことにしたんです｡
‫そして､ もし戻ったら｡
‫私がしたことは､ スタート地点に立っただけです｡
‫どんな問題を解決しようとしているのかがわかった｡
‫こんなこともできるんですね｡
‫つまり､ 回帰の問題では､ 何かが数字であるかどうかを分類の問題で調べようとしていたわけです｡
‫レーベルを予測しようとしていたのです｡
‫では､ ラベルデータはあるのですか？
‫はい｡
‫カテゴリーを予測しているのでしょうか？
‫はい｡
‫そして今度は､ 線形SEQモデルがうまくいかなかったので､ そのままアンサンブル分類器に移行しました｡
‫そして今､ 他のモデルはどうなんだ､ とお考えかもしれません｡
‫そうですね｡
‫ここでは､ これらのものをすべてスキップして､ 表面だけを見て､ この分類法とアンサンブル分類法だけを使いました｡
‫そして､ それは素晴らしい質問です｡
‫まず､ 第一の理由は､ 時間の関係で､ これらすべてを試してみることができることです｡
‫そして2つ目の理由は､ 機械学習でちょっとした小ネタがあることです｡
‫構造化データ､ IKEAテーブル､ データフレームがある場合は､ ランダムフォレストなどのアンサンブル手法を使用します｡
‫なぜ？
‫パターンがあればかなりパフォーマンスが上がるからです｡
‫ここは豆知識です｡
‫心臓の病気
‫これを書いておくかもしれません｡
‫だから､ わかるんです｡
‫これも資料編に載せますね｡
‫構造化されたデータであればアンサンブル手法を､ 非構造化データであればディープラーニングやトランスファーラーニングを使うというのが､
‫豆知識としてあります｡
‫さて､ このようにテーブルの中にあるものを構造化したデータの例とは何でしょうか？
‫また､ 画像や音声､ テキストなどの非構造化データがある場合は､ ディープラーニングや転移学習を利用します｡
‫今はまだ深層学習や転移学習は扱っていませんが､ 構造化されたデータを持っているので､ a. k. データフレームの中にあるものには､
‫アンサンブルメソッドを使うというヒントがあります｡
‫ランダムフォレストは､ 堅牢性とパターン発見能力で知られているからです｡
‫今すぐ
‫ふー｡
‫たくさん取材してきました｡
‫見せていただきました｡
‫機械学習マップは､ もし彼がまだこれを見ているとしたら､ 「なんてこった､ どうしたんだ？
‫でも､ 「よし､ まずはデータを取ってこよう」と思ったら､ すっと入ってきたんです｡
‫解決しようとする主な問題を把握する｡
‫通常､ 回帰または分類｡
‫そして､ このような簡単なフレームワークを使って､
‫機械学習の推定値や機械学習モデルをデータに対して実行し､ そこから素早くフィードバックを得ることができるのです｡
‫そこが一番大事なところです｡
‫つまり､ データサイエンティストや機械学習エンジニアが､ 実験までの時間を短縮しているのです｡
‫では､ これからどうするかというと､ モデルの選び方を見てきました｡
‫これから次のセクションに入りますが､ データにモデルを当てはめ､ それを使って予測を行うこと､
‫これが機械学習の本質ですからね｡
‫データからパターンを見つけ出し､ そのパターンを使って､ モデルがまだ見たことのない将来のデータを予測する｡
‫ちょっと休憩して､ 次のビデオでお会いしましょう｡