‫Muy bien, hemos visto cómo elegir una estimación para un problema de regresión, ¿cómo podemos hacer lo mismo para
‫un problema de clasificación?
‫Bueno, en primer lugar, obtengamos un conjunto de datos que sea un problema de clasificación entre nosotros.
‫Entonces queremos datos.
‫Ya informamos esto anteriormente, pero lo haremos de nuevo solo para tenerlo
‫tan solo para asegurarnos de que sea la misma enfermedad cardíaca, cabeza de enfermedad cardíaca.
‫Maravilloso.
‫Entonces, nuevamente, hemos visto este conjunto de datos antes, queremos usar estas columnas de paciente en cada fila como un
‫paciente para que cada muestra sea un paciente, cada columna o cada característica sea un atributo de salud de ese paciente en
‫particular.
‫Y el objetivo, uno o cero, es si ese paciente tiene una enfermedad cardíaca o no.
‫Entonces, nuestro modelo de clasificación, predecir algo es una cosa u otra, enfermedad cardíaca o no.
‫Eso es lo que necesitamos.
‫Entonces, lo que vamos a hacer es dejarnos este pequeño enlace aquí para ir a visitar el mapa.
‫Así que vamos a prestar atención a eso.
‫Vamos aquí.
‫Entonces sabemos que queremos algo en el ámbito de la clasificación, pero lo que vamos a hacer es
‫comenzar desde arriba.
‫Y sigue esto, así que empieza.
‫¿Tenemos más de 50 muestras?
‫Bueno, veamos.
‫Cada fila es una muestra.
‫Así que queremos, Lynn, enfermedad cardíaca 303, sí, podemos.
‫¿Estamos prediciendo categoría?
‫¿Somos una enfermedad cardíaca o una enfermedad cardíaca?
‫Suena como una categoría para mí.
‫Si.
‫¿Tenemos datos de etiquetas?
‫Si.
‫¿Tenemos menos de 100k muestras?
‫Si.
‫¿Que es esto?
‫Llegamos a una pequeña caja verde.
‫Hermosa.
‫Así que recuerde, los recuadros verdes son estimaciones o algoritmos de aprendizaje automático.
‫Así que echemos un vistazo.
‫Esto nos está diciendo la clasificación de nuestros problemas y quizás lo primero a lo que llegamos es a intentarlo
‫y linnearlo como vemos.
‫Bueno, está bien.
‫Clasificación SVC y Linnear svc una clase es capaz de realizar una clasificación multiclase en un conjunto de datos.
‫Bueno, este en particular decía Linnear EVC.
‫Así que echemos un vistazo.
‫Linnear admite una clasificación de vectores similar a SVC con el parámetro Colonel Linnear, pero se implementa en términos de
‫lineal en vivo en lugar de Leyb SVM, que tiene muchas veces y la mayoría de ellas no las entiendo realmente,
‫pero las quiero.
‫Lo importante aquí es que si bajamos al código, por ejemplo.
‫Podemos ver.
‫Desde Skyland o SVM import linnear, s. v. , digamos x, y, o, han usado X e Y el clasificador de vida
‫marina es igual a linnear como decimos.
‫Muy bien, esto es algo similar.
‫Bueno, no tomemos la palabra de la documentación.
‫Probémoslo por nosotros mismos.
‫Ir a importar.
‫En realidad, nos dejaremos una nota consultando el mapa y dice que lo intentemos.
‫Linnear SABC.
‫Así que ese será nuestro primer puerto de escala para importar la estimación de SBC de linnear, clase estimada.
‫Quiero pasar de Escalon SVM y realmente lo que estoy haciendo aquí es básicamente reescribir esto,
‫pero para nuestro problema.
‫Entonces Escalon que SBM importa Linnear svc.
‫Importar linnear, ACTC, maravilloso.
‫Configure una semilla aleatoria y una semilla aleatoria pagada, y usamos nuestro Pfeifle 42 y luego vamos a hacer los
‫datos.
‫Vimos esto en la sección anterior, Sección uno, obtenga su fecha ya.
‫X es igual a enfermedad cardíaca.
‫No deje caer y quiera deshacerse de la columna de destino si el acceso es igual a uno e Y es igual a enfermedad cardíaca, Y es en realidad
‫la columna de destino.
‫Hermosa.
‫Y luego, cuando vayas a dividir los datos.
‫La prueba X en un tren es lo primero, por lo que puede haber hecho esto unas 100 veces y todavía nos estamos
‫equivocando.
‫Mira, esto es lo que se necesita.
‫Se necesita un poco de práctica y mucha práctica para comenzar a aplicar.
‫Deje de convertirse en un practicante del aprendizaje automático, sabiendo cómo manejar datos, sabiendo cómo dividir
‫datos, sabiendo cómo modelar datos.
‫Todo es parte de las señales de prueba de práctica.
‫Si, eso es correcto.
‫Eso es lo que queremos hacer, instanciar linnear como vemos.
‫Entonces lo llamamos CLF, abreviatura de clasificador linnear S. UNA. C..
‫Y vamos a ir que en realidad dirán que una izquierda no encaja.
‫No explicaremos por qué entrenar y luego iremos a evaluar.
‫Oh, déjame responder.
‫Dices ver, dejé la prueba X de la escuela.
‫Por qué probar, está bien.
‫Hermoso, digamos que hay una acción.
‫Maravilloso, lineal no converge, aumenta el número de iteraciones.
‫Bueno, esta es una de esas cosas en las que si vienes a un área como esta, lo que podría hacer
‫es ir a la convergencia, advertir, como Google este mensaje y ver qué surgió, porque tengo un poco de
‫experiencia con eso. .
‫Podría hacer algo como Max.
‫Es igual a mil.
‫Y todavía sucede, correcto, así que aumente la cantidad de iteraciones que hemos hecho hasta alcanzar un máximo de
‫86000, pero esto es en realidad cuánto es el inicio, Max, la iteración predeterminada en mil, digamos que 10000 todavía están
‫allí.
‫Bueno, evitemos eso por el momento.
‫Recibimos una advertencia.
‫Y mira aquí, la puntuación está por debajo del punto cinco.
‫Ahora, ¿por qué es eso un disparador en nuestras cabezas?
‫Bueno, porque si miramos nuestros datos.
‫Queremos un objetivo de enfermedades cardíacas.
‫No valore la cancelación.
‫Entonces decimos que solo hay dos clases, una cero, ¿alguien tiene una enfermedad cardíaca o no?
‫Derecha.
‫Entonces es un problema de clasificación binaria, binario significa uno u otro.
‫Y nuestro modelo está recibiendo una puntuación de punto cuatro siete devoluciones, la precisión principal en una fecha de prueba determinada en las
‫etiquetas.
‫Como dije, analizaremos las métricas de evaluación en una sección futura.
‫Pero lo que se puede imaginar, este es nuestro modelo que solo funciona con un 47 por ciento de precisión.
‫¿Y por qué eso nos dispara?
‫Bueno, porque solo hay dos clases.
‫Entonces, eso significa que si solo estuviéramos adivinando si alguien tiene una enfermedad cardíaca o no, pero basándonos en
‫sus atributos de salud, solo adivinamos que sí o no, obtendríamos el 50 por ciento.
‫Básicamente es un lanzamiento de moneda.
‫Entonces, ¿qué es lo que se activa en lugar de decir, oye, sin corregir esta
‫advertencia o sin mejorar nuestro modelo ajustando los hiperparámetros, nuestro modelo lineal como vemos podría no encontrar patrones
‫entre X e Y?
‫Entonces, ¿qué podemos hacer?
‫Bueno, en caso de duda, vuelva al gráfico que no funciona.
‫¿Estamos trabajando con datos de prueba porque intentamos lineal, como decimos?
‫Así que vamos a decir que no estamos trabajando en cómo íbamos a probar los datos.
‫No.
‫Bueno, voy a decir que el nombre de Kinnear es Classifier, pero voy a omitir este.
‫Voy a ir a clasificadores de conjuntos.
‫Entonces hagamos clic en esto ahora.
‫¿Por qué esto?
‫Porque hemos visto esto antes.
‫Métodos de conjunto, bosque de árboles aleatorios, Escalon Ensemble de importación Scanline Ensemble, clasificador de
‫bosque aleatorio.
‫Ahora, si recuerdan de nuevo en nuestro problema de regresión, cuando cambiamos a usar un agresor forestal
‫aleatorio, vimos un bache en la escuela.
‫Bueno, porque el Progresor de bosque aleatorio lo hizo muy bien.
‫La buena noticia es para nosotros, tiene un compañero de baile llamado Random Forest Classifier.
‫De hecho, hemos visto esto antes, pero lo que vamos a hacer es compararlo con SVC lineal.
‫Entonces, para ahorrar tiempo, voy a copiar este código y lo traeré aquí.
‫Entonces queremos cambiar esto a un clasificador de bosque aleatorio.
‫De hecho, queremos importación de conjuntos, clasificador de bosque aleatorio, maravilloso, podemos mantener el resto igual, excepto por
‫esto, necesitamos resolver esto en un clasificador de bosque aleatorio.
‫Y queremos obtener un clasificador de bosque aleatorio maravilloso.
‫Haremos lo mismo aquí solo para ordenar nuestras notas, mantener nuestro código comunicado.
‫Maravilloso.
‫¿Y ahora qué crees que pasará aquí?
‫Tres a uno.
‫Vamos a ver.
‫Error de ajuste, falta un argumento por qué, oh, ahí vamos.
‫Eso es lo que olvidamos y olvidamos agregar.
‫Los pequeños paréntesis al final son maravillosos.
‫Ahora, para deshacernos de esta advertencia, necesitamos cambiar.
‫Una estimación puede ver aquí que el valor predeterminado de una estimación cambiará de 10 inversiones,
‫punto cero a 100.
‫Así que deshazte de eso.
‫Al cambiar una estimación, es igual a 100.
‫Delicioso.
‫Maravilloso.
‫Entonces, ¿qué pasó aquí?
‫Hemos utilizado un modelo diferente ahora Linnear SVC ha obtenido un 47 por ciento de precisión y nuestro clasificador de bosque aleatorio ha obtenido
‫un 85 por ciento de precisión.
‫Casi el doble con solo usar otro modelo.
‫Derecha.
‫Entonces, puede ver por qué estoy saltando a usar aleatorio para nosotros si regresamos.
‫Todo lo que hice fue empezar, averigüé qué tipo de problema estamos tratando de resolver.
‫Tú también puedes hacer esto.
‫Entonces, para nuestro problema de regresión, estábamos tratando de averiguar si algo era un número para nuestro
‫problema de clasificación.
‫Intentamos predecir la etiqueta.
‫¿Tenemos datos de etiquetas?
‫Si.
‫¿Estamos produciendo categoría?
‫Si.
‫Y ahora nuestro s lineal. MI. C.
‫El modelo no funcionaba, así que pasamos directamente a los clasificadores de conjuntos.
‫Y ahora podrías estar pensando, ¿qué pasa con todos los demás modelos?
‫Derecha.
‫Así que nos hemos saltado todos estos aquí, todos estos, y solo hemos tocado realmente la superficie.
‫Solo usamos este y clasificadores de conjunto para ambos.
‫Y esa es una gran pregunta.
‫Bueno, la primera razón es, a saber, la primera vez que podríamos revisar y probar todos estos.
‫Y la segunda razón es que hay un pequeño detalle en el aprendizaje automático.
‫Si tiene datos estructurados, a. k. una. tablas o marcos de datos, utilice métodos de conjunto como bosque aleatorio.
‫¿Por qué?
‫Porque funcionará bastante bien si hay patrones.
‫Esto es un tidbit aquí, enfermedad cardíaca.
‫Podría escribir esto, para que sepamos que también lo pondré en una sección de recursos.
‫Tibbett es uno si tiene datos estructurados, use métodos de conjunto, y dos es si tiene datos no estructurados,
‫use aprendizaje profundo o aprendizaje por transferencia.
‫Ahora, ¿cuál es un ejemplo de datos estructurados mientras hay cosas en una tabla como esta?
‫Y si tenemos datos no estructurados, como imágenes, audio o texto o algo así, use el aprendizaje profundo o
‫el aprendizaje por transferencia.
‫Ahora, aún no hemos cubierto el aprendizaje profundo para transferir el aprendizaje, pero dado que
‫tenemos datos estructurados, a. k. una. cosas en un marco de datos que normalmente usan métodos de
‫conjunto, por lo que nos hemos ido, ya sabes, no voy a probar ninguno de estos.
‫Voy a intentar ensamblar clasificadores directamente al bosque aleatorio porque el bosque aleatorio
‫es conocido por su robustez y capacidad para encontrar patrones ahora.
‫A quién hemos cubierto mucho, hemos echado un vistazo a esto.
‫Aprendizaje automático de que si todavía estamos viendo esto, Dios mío, lo que está pasando, no te preocupes, me
‫tomó un tiempo darme cuenta también, pero realmente hizo clic una vez que me di cuenta, espera.
‫El primer paso es simplemente obtener los datos, averiguar el problema principal que estamos tratando de resolver,
‫generalmente regresión o clasificación.
‫Son los dos más comunes.
‫Te encuentras y luego comienzas a responder las preguntas, lo revisas y luego usas un pequeño marco,
‫algo tan simple como esto, para comenzar a ejecutar una estimación de aprendizaje automático o un modelo de aprendizaje
‫automático en tus datos y obtener comentarios rápidamente.
‫Esa es la parte más importante.
‫Ser un científico de datos o un ingeniero de aprendizaje automático está reduciendo el tiempo entre sus experimentos.
‫Entonces, lo que vamos a hacer ahora es ver cómo elegir un modelo.
‫Vamos a pasar a la siguiente sección, que es ajustar un modelo a los datos y luego usarlo
‫para hacer predicciones, porque esa es realmente la esencia del aprendizaje automático, ¿no?
‫Encontrar patrones en los datos y luego usar esos patrones para hacer predicciones sobre datos futuros que un modelo no haya
‫visto antes.
‫Tómate un breve descanso y te veo en el siguiente video.