‫ถูกต้องทั้งหมด
‫เราได้เห็นวิธีการเลือกค่าประมาณสำหรับปัญหาการถดถอยแล้ว
‫เราจะทำเช่นเดียวกันสำหรับปัญหาการจำแนกประเภทได้อย่างไร
‫อย่างแรกเลย มาดูชุดข้อมูลที่เป็นปัญหาการจำแนกประเภทในตำนานของเรากันก่อน
‫ดังนั้นเราจึงต้องการข้อมูล
‫เราได้นำเข้าสิ่งนี้ข้างต้นแล้ว แต่เรากำลังจะทำอีกครั้งเพื่อให้เรามี
‫มองเป็นวีเพียงเพื่อให้มั่นใจว่าเป็นโรคหัวใจ โรคหัวใจ ดอทเฮด
‫มหัศจรรย์.
‫เราเคยเห็นชุดข้อมูลนี้มาก่อนแล้ว
‫เราต้องการใช้คอลัมน์ของผู้ป่วยเหล่านี้
‫แต่ละแถวคือผู้ป่วย ดังนั้นแต่ละตัวอย่างจึงเป็นผู้ป่วย
‫แต่ละคอลัมน์หรือแต่ละคุณลักษณะเป็นคุณลักษณะด้านสุขภาพของผู้ป่วยรายนั้น
‫และเป้าหมายหนึ่งหรือศูนย์ก็คือว่าผู้ป่วยรายนั้นเป็นโรคหัวใจหรือไม่
‫ดังนั้นการจำแนกแบบจำลองของเรา การทำนายบางสิ่งบางอย่างเป็นอย่างใดอย่างหนึ่ง โรคหัวใจหรือไม่
‫นั่นคือสิ่งที่เราต้องการ
‫สิ่งที่เราจะทำคือเราทิ้งลิงก์เล็กๆ ไว้ที่นี่เพื่อไปที่แผนที่
‫ดังนั้นเราจะไปใส่ใจกับสิ่งนั้น
‫เราไปที่นี่?
‫เรารู้ว่าเราต้องการบางอย่างในขอบเขตการจำแนกประเภท แต่สิ่งที่เราจะทำคือเราจะเริ่มจากระดับบนสุด
‫และทำตามนี้
‫ดังนั้นเริ่มต้น
‫เรามีตัวอย่างมากกว่า 50 ตัวอย่างหรือไม่?
‫เรามาเช็คกัน
‫แต่ละแถวเป็นตัวอย่าง
‫ดังนั้นเราจึงต้องการเลน
‫โรคร้อน 303.
‫ใช่เราทำได้
‫เรากำลังทำนายหมวดหมู่หรือไม่?
‫เราเป็นโรคร้อนหรือไม่?
‫โรคร้อนฟังดูเหมือนเป็นหมวดหมู่สำหรับฉัน
‫ใช่.
‫เรามีข้อมูลฉลากหรือไม่?
‫ใช่.
‫เรามีตัวอย่างต่ำกว่า 100 K หรือไม่?
‫ใช่.
‫นี่คืออะไร?
‫เราไปถึงกล่องสีเขียวเล็กน้อย
‫สวยงาม.
‫ดังนั้น โปรดจำไว้ว่า กล่องสีเขียวเป็นตัวประมาณหรืออัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง
‫มาดูกันเลย
‫นี่กำลังบอกเราว่าการจัดหมวดหมู่ปัญหาของเรา
‫และบางทีสิ่งแรกที่เรามาลองคือ SVC เชิงเส้น
‫เอาล่ะ
‫การจำแนกประเภท SVC และ SVC เชิงเส้น
‫คลาสสามารถทำการจำแนกประเภทหลายคลาสบนชุดข้อมูลได้หรือไม่?
‫อันนี้พูดโดยเฉพาะ SVC เชิงเส้น
‫มาดูกันเลย
‫การจำแนกเวกเตอร์การสนับสนุนเชิงเส้นคล้ายกับ SVC ที่มีพารามิเตอร์ col เชิงเส้น แต่นำมาใช้ในแง่ของ
‫lib เชิงเส้นมากกว่า lib SVM
‫ว้าว
‫นั่นเป็นเงื่อนไขมากมายที่นั่น
‫และส่วนใหญ่ฉันไม่เข้าใจจริงๆ
‫แต่สิ่งที่สำคัญที่นี่คือถ้าเราลงไปที่ตัวอย่างโค้ด
‫เราสามารถเห็น
‫จากสเกลาร์และ SVM นำเข้าเชิงเส้น cvc xy0
‫พวกเขาใช้ x และ y
‫ลักษณนามเท่ากับ SVC เชิงเส้น
‫เอาล่ะ แบบนี้ก็คล้ายๆ กัน
‫ดี อย่าใช้คำเอกสารสำหรับมัน
‫มาลองดูกันเอาเอง
‫เราจะไปนำเข้า
‫อันที่จริง เราจะทิ้งโน้ตไว้เพื่อศึกษาแผนที่ และมันบอกให้ลอง
‫SVC เชิงเส้น
‫นั่นจะเป็นพอร์ตการโทรแรกของเรา
‫นำเข้า CVC เชิงเส้น
‫ประเมินชั้นเรียน
‫ต้องการไปจาก Skyline Dot SVM
‫และสิ่งที่ผมทำอยู่นี้คือโดยพื้นฐานแล้ว ผมจะเขียนมันใหม่ แต่สำหรับปัญหาของเรา
‫ปรับขนาดและบน spvm ในพอร์ตแลนด์ SVC
‫นำเข้าเชิงเส้น sv c.
‫มหัศจรรย์.
‫ตั้งค่าสุ่มเมล็ดพันธุ์และจ่ายเงินแบบสุ่ม Don't seed และเราใช้ 5 อันเพื่อ 42 จากนั้นเราจะไปสร้างข้อมูล
‫เราเห็นสิ่งนี้ในส่วนก่อนหน้า
‫ส่วนที่ 1 รับวันที่ของคุณแล้ว
‫X เท่ากับโรคหัวใจ
‫อย่าวาง.
‫ฉันต้องการกำจัดคอลัมน์เป้าหมายบนแกนเท่ากับหนึ่งและ y เท่ากับโรคหัวใจ
‫ทำไมคอลัมน์ Target ถึงสวย?
‫แล้วเมื่อเราไปแยกข้อมูล
‫X ทดสอบหรือไม่มีรถไฟมาก่อน
‫โง่จริงๆ ฉันเคยทำมาแล้วประมาณ 100 ครั้งแล้ว และเรายังคงเข้าใจผิดอยู่
‫เห็นไหม นี่คือสิ่งที่ต้องใช้
‫ต้องใช้การฝึกฝนเล็กน้อยหรือต้องฝึกฝนมากจึงจะเริ่มสมัคร
‫เริ่มเป็นผู้ปฏิบัติงานด้านการเรียนรู้ของเครื่อง
‫รู้วิธีจัดการกับข้อมูล
‫รู้วิธีแยกข้อมูล
‫รู้วิธีสร้างแบบจำลองข้อมูล
‫เป็นส่วนหนึ่งของขนาดการทดสอบการปฏิบัติ
‫ใช่ ถูกต้องแล้ว
‫นั่นคือสิ่งที่เราต้องการจะทำ
‫สร้างอินสแตนซ์ Linear SBC ดังนั้นเราจะเรียกมันว่าตัวเองย่อสำหรับ CVC เชิงเส้นของตัวแยกประเภทและเรากำลังจะไปซึ่งจะบอกว่าด้านซ้ายไม่พอดีเราต้องการ
‫X train, y train แล้วเราจะไป ประเมินเส้นตรงที่เราบอกว่าตัวเองไม่ได้คะแนนการทดสอบ X,
‫การทดสอบ y
‫ไม่เป็นไร.
‫สวยงาม.
‫สมมติว่าสิ่งนี้ในการดำเนินการ
‫เชิงเส้นสดที่ยอดเยี่ยมล้มเหลวในการมาบรรจบกัน
‫เพิ่มจำนวนการทำซ้ำ
‫อ้อ นี่เป็นหนึ่งในสิ่งที่ถ้าคุณเจอข้อผิดพลาดแบบนี้ สิ่งที่ฉันอาจทำคือไปเตือนคอนเวอร์เจนซ์
‫ฉัน google ข้อความนี้และดูว่าเกิดอะไรขึ้นเพราะฉันมีประสบการณ์เล็กน้อยกับมัน
‫ฉันอาจทำบางอย่างเช่นแม็กซ์ มันเท่ากับ 1,000
‫และมันก็ยังคงเกิดขึ้นใช่ไหม?
‫ดังนั้นให้เพิ่มจำนวนการวนซ้ำที่เราทำจนสูงสุด ซึ่งเท่ากับ 1,000
‫แต่นี่เริ่มต้นเท่าไหร่?
‫อัตราต่อรองการวนซ้ำสูงสุดเริ่มต้นที่ 1,000
‫มาดูกัน 10,000 ยังอยู่ที่นั่น
‫ดีขอข้ามที่ในขณะนี้
‫เราได้รับคำเตือนและดูที่นี่ คะแนนต่ำกว่า 0 5.
‫ทีนี้ ทำไมมันถึงมีจุดชนวนในหัวเราล่ะ?
‫เพราะถ้าเราดูข้อมูลของเรา
‫เราจะไม่
‫เป้าหมายโรคหัวใจ
‫ไม่ให้ค่าของ Kant
‫ดังนั้นเราจึงบอกว่ามีเพียงสองคลาส หนึ่งหรือศูนย์
‫มีใครเป็นโรคหัวใจหรือไม่?
‫ถูกต้อง.
‫มันคือปัญหาการจำแนกเลขฐานสอง
‫ไบนารีหมายถึงอย่างใดอย่างหนึ่ง
‫และนางแบบของเราได้คะแนนเป็น 0 47 ส่งคืนความแม่นยำเฉลี่ยบนข้อมูลการทดสอบและฉลากที่กำหนด
‫ดังที่ฉันได้กล่าวไปแล้ว ให้พิจารณาตัวชี้วัดการประเมินในส่วนต่อๆ ไป
‫แต่สิ่งที่คุณสามารถจินตนาการได้คือโมเดลของเราทำงานด้วยความแม่นยำเพียง 47% เท่านั้น
‫และเหตุใดจึงเรียกเรา
‫เพราะมีแค่สองคลาส
‫นั่นหมายความว่าถ้าเราแค่เดาว่ามีคนเป็นโรคหัวใจหรือไม่ แต่จากคุณสมบัติด้านสุขภาพของพวกเขา
‫เราก็แค่เดาว่าใช่หรือไม่ใช่
‫เราก็จะได้ 50%
‫มันเป็นพื้นโยนเหรียญ
‫แล้วอะไรล่ะที่กระตุ้นในหัวของเรา?
‫มันกำลังบอกว่า เฮ้ โดยไม่ต้องแก้ไขคำเตือนนี้หรือไม่ได้ปรับปรุงโมเดลของเราโดยการปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์
‫โมเดล SVC เชิงเส้นของเราอาจไม่พบรูปแบบระหว่าง X และ Y
‫แล้วเราจะทำอะไรได้บ้าง?
‫เมื่อสงสัยให้กลับมาที่กราฟิก
‫ไม่ทำงาน.
‫เรากำลังทำงานกับข้อมูลการทดสอบหรือไม่?
‫เพราะเราแค่ลองเชิงเส้นเรา
‫ดังนั้นเราจะบอกว่าไม่ทำงาน
‫เรากำลังทำงานในข้อมูลการทดสอบหรือไม่?
‫เลขที่
‫นี่จะบอกว่า K ใกล้เป็นตัวแยกประเภทเพื่อนบ้าน แต่ผมจะข้ามอันนี้ไป
‫ฉันจะไปที่ Ensemble Classifiers
‫ให้คลิกที่นี่ตอนนี้
‫ทำไมนี้?
‫เพราะเราเคยเห็นสิ่งนี้มาก่อน
‫วิธีการทั้งมวล ป่าของต้นไม้สุ่ม สเกลเองทั้งมวลจากสเกลเรียนรู้ทั้งมวล นำเข้าสุ่มแยกประเภทป่า
‫ทีนี้ ถ้าคุณจำข้อมูลย้อนกลับได้ในปัญหาการถดถอยของเรา เมื่อเราเปลี่ยนไปใช้ผู้รุกรานป่าแบบสุ่ม
‫เราพบว่าคะแนนพุ่งขึ้น
‫เพราะการถดถอยแบบสุ่มของป่าทำได้ดีมาก
‫ข่าวดีสำหรับเรา มีคู่เต้นรำชื่อ Random Forest Classifier
‫เราเคยเห็นสิ่งนี้มาก่อนแล้ว แต่สิ่งที่เราจะทำคือเปรียบเทียบกับ SVC เชิงเส้น
‫เพื่อเป็นการประหยัดเวลา ฉันจะคัดลอกโค้ดนี้และนำมันลงมาที่นี่
‫ดังนั้นเราจึงต้องการเปลี่ยนสิ่งนี้เป็นตัวจำแนกฟอเรสต์แบบสุ่ม
‫เราต้องการนำเข้าทั้งมวล ลักษณนามฟอเรสต์แบบสุ่ม
‫มหัศจรรย์.
‫เราสามารถเก็บส่วนที่เหลือไว้เหมือนเดิม
‫ยกเว้นเรื่องนี้
‫เราจำเป็นต้องย่อยตัวแยกประเภทฟอเรสต์แบบสุ่มของเรา
‫และเราต้องการที่จะสุ่มลักษณนามฟอเรสต์
‫มหัศจรรย์.
‫เราจะทำเช่นเดียวกันที่นี่
‫เพียงเพื่อจัดระเบียบบันทึกของเรา ให้สื่อสารรหัสของเรา
‫มหัศจรรย์.
‫และตอนนี้คุณคิดว่าจะเกิดอะไรขึ้นที่นี่?
‫สาม สอง หนึ่ง.
‫มาดูกัน.
‫ข้อผิดพลาดพอดีกับอาร์กิวเมนต์ขาดหายไปหนึ่งรายการ
‫ทำไม
‫โอ้ ไปกันเถอะ
‫นั่นคือสิ่งที่เราลืมไป
‫เราลืมเพิ่ม
‫วงเล็บเล็ก ๆ ที่ส่วนท้ายเป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการกำจัดคำเตือนนี้
‫เราต้องเปลี่ยนค่าประมาณ
‫สหรัฐฯ สามารถเห็นได้ที่นี่ ค่าเริ่มต้นของการประมาณการจะเปลี่ยนจากสิบผกผัน 0 2 ถึง 100
‫เราก็เลยจะกำจัดมันโดยเปลี่ยนค่าประมาณ
‫สหรัฐอเมริกาเท่ากับ 100
‫อร่อย.
‫มหัศจรรย์.
‫เกิดอะไรขึ้นที่นี่?
‫เราใช้รูปแบบอื่น
‫ตอนนี้ SVC เชิงเส้นได้คะแนนความแม่นยำ 47% และตัวแยกประเภทฟอเรสต์แบบสุ่มของเราได้คะแนนความแม่นยำ 85%
‫เกือบสองเท่าโดยเพียงแค่ใช้โมเดลอื่น
‫ถูกต้อง.
‫คุณจะเห็นได้ว่าทำไมฉันถึงกระโดดไปใช้ป่าสุ่ม
‫และถ้าเรากลับไป
‫ทั้งหมดที่ฉันทำคือฉันได้ไปเริ่มต้นแล้ว
‫ฉันพบว่าเรากำลังพยายามแก้ปัญหาประเภทใด
‫คุณสามารถทำได้เช่นกัน
‫สำหรับปัญหาการถดถอยของเรา เราพยายามหาว่ามีบางอย่างที่เป็นตัวเลขสำหรับปัญหาการจัดหมวดหมู่ของเราหรือไม่
‫เรากำลังพยายามทำนายฉลาก
‫เรามีข้อมูลฉลาก?
‫ใช่.
‫เรากำลังทำนายหมวดหมู่หรือไม่?
‫ใช่.
‫และตอนนี้โมเดล SEQ เชิงเส้นของเราใช้งานไม่ได้ ดังนั้นเราจึงไปที่ตัวแยกประเภทโดยตรง
‫และตอนนี้คุณอาจกำลังคิดว่า แล้วรุ่นอื่นๆ ล่ะ?
‫ถูกต้อง.
‫ดังนั้นเราจึงข้ามสิ่งเหล่านี้ทั้งหมดที่นี่ ทั้งหมดเหล่านี้ และเราได้สัมผัสเพียงพื้นผิวเท่านั้น เราใช้เพียงตัวแยกประเภทและทั้งมวลสำหรับทั้งสองอย่างเท่านั้น
‫และนั่นเป็นคำถามที่ดี
‫เหตุผลแรกคือเรื่องเวลา เราสามารถลองทำสิ่งเหล่านี้ทั้งหมดได้
‫และเหตุผลที่สองคือการเรียนรู้ของเครื่องมีชิ้นเล็กชิ้นน้อย
‫หากคุณมีข้อมูลที่มีโครงสร้าง ตารางหรือกรอบข้อมูลของ IKEA ให้ใช้วิธีการรวมกลุ่ม เช่น ฟอเรสต์แบบสุ่ม
‫ทำไม
‫เพราะมันจะทำได้ค่อนข้างดีถ้ามีลวดลาย
‫นี่คือเกร็ดเล็กๆ น้อยๆ ของที่นี่
‫โรคหัวใจ.
‫อาจจะเขียนเรื่องนี้ลงไป
‫ดังนั้นเราจึงรู้
‫ฉันจะใส่สิ่งนี้ในส่วนทรัพยากรเช่นกัน
‫Tidbit เป็นหนึ่งเดียวถ้าคุณมีข้อมูลที่มีโครงสร้างใช้วิธีการทั้งมวล และสองคือถ้าคุณมีข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง
‫ใช้การเรียนรู้เชิงลึกหรือถ่ายโอนการเรียนรู้
‫ตัวอย่างของข้อมูลที่มีโครงสร้างในขณะที่ข้อมูลในตารางแบบนี้คืออะไร
‫และถ้าเรามีข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น รูปภาพ เสียง หรือข้อความ หรืออะไรทำนองนั้น ให้ใช้การเรียนรู้เชิงลึกหรือถ่ายทอดการเรียนรู้
‫ตอนนี้เรายังไม่ครอบคลุมถึงการเรียนรู้เชิงลึกหรือถ่ายทอดการเรียนรู้ แต่เนื่องจากเราได้จัดโครงสร้างข้อมูลแล้ว เค บางอย่างใน data frame เกร็ดเล็กๆ
‫น้อยๆ ที่มี use ensemble method ซึ่งเป็นเหตุให้เราเลิกกัน คุณรู้อะไรไหม ฉันจะไม่ลองทำสิ่งเหล่านี้
‫ฉันจะไปที่กลุ่มลักษณนามโดยตรง ตรงไปยังฟอเรสต์สุ่ม เพราะฟอเรสต์สุ่มขึ้นชื่อในเรื่องความแข็งแกร่งและความสามารถในการค้นหารูปแบบ
‫ตอนนี้.
‫ว้าย
‫เราได้ครอบคลุมมาก
‫เราเคยดูเรื่องนี้แล้ว
‫แผนที่แมชชีนเลิร์นนิงถ้าเขายังดูเรื่องนี้อยู่ พระเจ้าช่วย เกิดอะไรขึ้น?
‫ไม่ต้องกังวล ฉันใช้เวลาสักครู่กว่าจะคิดออก แต่เมื่อฉันรู้ว่าเดี๋ยวก่อน
‫ขั้นตอนแรกคือการรับข้อมูล
‫พิจารณาปัญหาหลักที่เรากำลังพยายามแก้ไข
‫มักจะถดถอยหรือจำแนก
‫สิ่งเหล่านี้เป็นสองสิ่งที่คุณพบบ่อยที่สุด และจากนั้นเริ่มตอบคำถาม ดำเนินการผ่านมัน
‫จากนั้นใช้กรอบงานเล็กๆ น้อยๆ อย่างง่ายๆ เช่นนี้เพื่อเริ่มเรียกใช้การประมาณการเรียนรู้ของเครื่องหรือโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องกับข้อมูลของคุณและ
‫ได้รับการตอบรับจากมันอย่างรวดเร็ว
‫นั่นเป็นส่วนที่สำคัญที่สุด
‫ฉันหมายถึงนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องกำลังลดเวลาระหว่างการทดลองของคุณ
‫สิ่งที่เราจะทำตอนนี้คือเราได้เห็นวิธีเลือกแบบจำลองแล้ว
‫เราจะเข้าสู่ส่วนถัดไป ซึ่งเหมาะกับแบบจำลองกับข้อมูล จากนั้นจึงใช้แบบจำลองนี้ในการทำนาย
‫เพราะนั่นคือแก่นแท้ของการเรียนรู้ของเครื่องจริงๆ ใช่ไหม
‫ค้นหารูปแบบในข้อมูลแล้วใช้รูปแบบเหล่านั้นเพื่อคาดการณ์ข้อมูลในอนาคตที่โมเดลไม่เคยเห็นมาก่อน
‫พักผ่อนให้เต็มที่ แล้วพบกันใหม่ในวิดีโอหน้าครับ