‫Tamamdır.
‫Böylece bir regresyon problemi için nasıl bir tahmin seçileceğini görmüş olduk.
‫Aynı şeyi bir sınıflandırma problemi için nasıl yapabiliriz?
‫Öncelikle, bir sınıflandırma problemi olan bir veri setini efsanelerimize geri alalım.
‫Bu yüzden veri istiyoruz.
‫Bunu yukarıda zaten içe aktarmıştık, ancak sadece elimizde olması için tekrar yapacağız.
‫Aynı kalp hastalığı, kalp hastalığı, nokta kafa olduğundan emin olmak için V olarak görün.
‫Harika.
‫Bu veri setini daha önce de görmüştük.
‫Bu hasta sütunlarını kullanmak istiyoruz.
‫Her satır bir hastadır, dolayısıyla her örnek bir hastadır.
‫Her bir sütun veya her bir özellik, söz konusu hastaya ait bir sağlık özelliğidir.
‫Ve hedef, bir veya sıfır, o hastanın kalp hastalığı olup olmadığıdır.
‫Yani model sınıflandırmamız, bir şeyin şu ya da bu olduğunu, kalp hastalığı olup olmadığını öngörüyor.
‫İhtiyacımız olan şey bu.
‫Şimdi yapacağımız şey, haritayı ziyaret etmek için kendimize bu küçük bağlantıyı bırakmak.
‫Bu yüzden buna dikkat edeceğiz.
‫Buraya mı gidiyoruz?
‫Dolayısıyla, sınıflandırma alanında bir şey istediğimizi biliyoruz, ancak yapacağımız şey en baştan
‫başlamak olacak.
‫Ve bunu takip edin.
‫O zaman başla.
‫50'den fazla örneğimiz var mı?
‫Pekala, kontrol edelim.
‫Her satır bir örnektir.
‫Bu yüzden Len'i istiyoruz.
‫Sıcak Hastalık 303.
‫Evet, yapabiliriz.
‫Kategori tahmininde mi bulunuyoruz?
‫Ateşli hastalık mıyız, değil miyiz?
‫Ateşli hastalık bana bir kategori gibi geliyor.
‫Evet.
‫Etiket verilerimiz var mı?
‫Evet.
‫100 K'nın altında örneğimiz var mı?
‫Evet.
‫Bu da ne?
‫Küçük yeşil bir kutuya ulaşıyoruz.
‫Çok güzel.
‫Yeşil kutuların tahminciler veya makine öğrenimi algoritmaları olduğunu unutmayın.
‫Bir bakalım.
‫Bu bize sorunlarımızı sınıflandırmamızı söylüyor.
‫Ve belki de ilk olarak doğrusal bir SVC deniyoruz.
‫Peki, tamam.
‫Sınıflandırma SVC ve doğrusal SVC.
‫Sınıflar bir veri seti üzerinde çok sınıflı sınıflandırma yapabiliyor mu?
‫Bu özellikle doğrusal SVC dedi.
‫Bir bakalım.
‫Doğrusal destek vektörü sınıflandırması, col doğrusal parametresi ile SVC'ye benzer, ancak lib SVM
‫yerine lib doğrusal açısından uygulanır.
‫Vay be.
‫Burada çok fazla terim var.
‫Ve çoğunu gerçekten anlamıyorum.
‫Ancak burada önemli olan şey, kod örneğine inersek.
‫Görebiliyoruz.
‫Skaler ve SVM'den doğrusal cvc xy0'ı içe aktarın.
‫X ve Y'yi kullandılar.
‫Sınıflandırıcı doğrusal SVC'ye eşittir.
‫Pekala, bu da benzer bir şey.
‫Belgelerin sözüne güvenmeyelim.
‫Kendimiz deneyelim.
‫İthal edeceğiz.
‫Aslında, kendimize haritaya danışan bir not bırakacağız ve denememizi söylüyor.
‫Doğrusal SVC.
‫Yani ilk uğrayacağımız liman orası olacak.
‫Doğrusal CVC'yi içe aktarın.
‫Bir sınıf tahmin edin.
‫Skyline Dot SVM'den gitmek istiyorum.
‫Ve aslında burada yaptığım şey temelde bunu yeniden yazmak ama bizim sorunumuz için.
‫Portland'daki spvm'de, SVC'de.
‫Doğrusal sv c'yi içe aktarın.
‫Harika.
‫Rastgele tohum ayarlayın ve rastgele tohum vermeyin ve 42 için beşimizi kullanıyoruz ve sonra verileri
‫oluşturacağız.
‫Bunu bir önceki bölümde görmüştük.
‫Birinci bölüm, randevunuzu alın.
‫X eşittir kalp hastalığı.
‫Sakın düşürme.
‫Eksen eşittir bir ve y eşittir kalp hastalığı üzerindeki hedef sütunundan kurtulmak istiyorum.
‫Hedef sütunu aslında neden güzel?
‫Ve sonra verileri ayırdığımızda.
‫X testi ya da tren yok önce gelir.
‫Ne aptalım, bunu şimdiye kadar yaklaşık 100 kez yaptım ve hala yanlış anlıyoruz.
‫İşte, gereken bu.
‫Uygulamaya başlamak için biraz pratik yapmak ya da çok pratik yapmak gerekir.
‫Makine öğrenimi uygulayıcısı olmaya başlayın.
‫Verilerle nasıl başa çıkılacağını bilmek.
‫Verilerin nasıl bölüneceğini bilmek.
‫Verilerin nasıl modelleneceğini bilmek.
‫Bunların hepsi deneme sınavı boyutunun bir parçası.
‫Evet, bu doğru.
‫Biz de bunu yapmak istiyoruz.
‫Doğrusal SBC'yi Instantiate edin, bu yüzden ona sınıflandırıcı doğrusal CVC'nin kısaltması olarak self diyeceğiz
‫ve aslında X train, y train istediğimiz bir sol don't fit diyeceğiz ve sonra self don't score X test,
‫y test dediğimiz gibi doğrusal değerlendirmeye gideceğiz.
‫Tamam.
‫Çok güzel.
‫Bunu iş başında söyleyelim.
‫Harika canlı doğrusal yakınsama başarısız.
‫Yineleme sayısını artırın.
‫Bu, böyle bir hatayla karşılaştığınızda benim yapabileceğim şeyin yakınsama uyarısı vermek olduğu
‫şeylerden biridir.
‫Bu mesajı Google'da arattım ve karşıma ne çıktığını gördüm çünkü bu konuda biraz deneyimim var.
‫Max gibi bir şey yapabilirim, 1000'e eşittir.
‫Ve hala oluyor, değil mi?
‫Bu yüzden yaptığımız iterasyon sayısını artırın, maksimuma çıktık, 1000'e eşittir.
‫Ama bu aslında ne kadar başlıyor?
‫Maksimum Yineleme oranları varsayılan olarak 1000'dir.
‫Bakalım, 10,000 hala orada.
‫Şimdilik bunu atlayalım.
‫Bir uyarı alıyoruz ve buraya bakıyoruz, puan 0'ın altında. 5.
‫Şimdi, bu neden kafamızda bir tetikleyici oluyor?
‫Çünkü verilerimize bakarsak.
‫Yapmayacağız.
‫Kalp hastalığı hedefi.
‫Kant'ınkine değer verme.
‫Bu yüzden sadece iki sınıf olduğunu söylüyoruz, bir veya sıfır.
‫Birinin kalp hastalığı var mı yok mu?
‫Doğru.
‫Yani bu ikili bir sınıflandırma problemi.
‫İkili, biri ya da diğeri anlamına gelir.
‫Ve modelimiz 0 puan alıyor. 47 belirli bir test verisi ve etiket üzerinde ortalama doğruluğu döndürür.
‫Dediğim gibi, ileride bir bölümde değerlendirme ölçütlerini inceleyeceğiz.
‫Ancak tahmin edebileceğiniz gibi modelimiz yalnızca %47 doğruluk oranıyla çalışıyor.
‫Peki bu bizi neden tetikliyor?
‫Çünkü sadece iki sınıf var.
‫Yani bir kişinin kalp hastası olup olmadığını tahmin ediyor olsaydık, ancak sağlık özelliklerine dayanarak,
‫sadece evet veya hayır tahmininde bulunurduk.
‫Yüzde 50 alırız.
‫Yazı tura atmak gibi bir şey.
‫Peki kafamızdaki bu tetikleyici şey nedir?
‫Bu uyarıyı düzeltmeden veya hiper parametreleri ayarlayarak modelimizi geliştirmeden,
‫doğrusal SVC modelimiz X ve Y arasındaki örüntüleri bulamayabilir.
‫Peki ne yapabiliriz?
‫Şüpheye düştüğünüzde grafiğe geri dönün.
‫Çalışmıyor.
‫Test verileriyle mi çalışıyoruz?
‫Çünkü biz sadece doğrusal olmayı deniyoruz.
‫Bu yüzden çalışmıyor diyeceğiz.
‫Test verilerinde mi çalışıyoruz?
‫Hayır.
‫Bu, K near'ın komşunun sınıflandırıcısı olduğunu söyleyecek, ancak bunu atlayacağım.
‫Topluluk Sınıflandırıcıları'na gideceğim.
‫Şimdi buna tıklayalım.
‫Neden bu?
‫Çünkü bunu daha önce de gördük.
‫Ensemble yöntemleri, Rastgele Ağaçlar Ormanı, Scale own ensemble from scale learn ensemble import random
‫forest classifier.
‫Regresyon problemimizi hatırlarsanız, rastgele orman saldırganı kullanmaya geçtiğimizde skorda
‫bir artış görmüştük.
‫Çünkü rastgele orman regresyonu çok iyi sonuç verdi.
‫Bizim için iyi haber, Random Forest Classifier adında bir dans partneri var.
‫Aslında bunu daha önce de görmüştük, ancak yapacağımız şey bunu doğrusal SVC ile karşılaştırmak.
‫Zaman kazanmak için bu kodu kopyalayacağım ve buraya getireceğim.
‫Bu yüzden bunu rastgele orman sınıflandırıcı olarak değiştirmek istiyoruz.
‫Aslında topluluk içe aktarımı, rastgele orman sınıflandırıcısı istiyoruz.
‫Harika.
‫Gerisini aynı tutabiliriz.
‫Bu hariç.
‫Bunu aslında rastgele orman sınıflandırıcımızın altına koymamız gerekiyor.
‫Ve rastgele orman sınıflandırıcısına gitmek istiyoruz.
‫Harika.
‫Biz de burada aynısını yapacağız.
‫Sadece notlarımızı düzenlemek, kodumuzu iletişimsel tutmak için.
‫Harika.
‫Peki şimdi burada ne olacağını düşünüyorsunuz?
‫Üç, iki, bir.
‫Bakalım.
‫Bir bağımsız değişken eksikken hata oluştu.
‫Neden?
‫Oh, işte başlıyoruz.
‫Unuttuğumuz şey buydu.
‫Eklemeyi unuttuk.
‫Uçtaki küçük parantezler bu uyarıdan kurtulmanın harika bir yoludur.
‫Bir tahmini değeri değiştirmemiz gerekiyor.
‫Burada bir tahminin varsayılan değerinin on inversiyon 0'dan değişeceğini görebiliriz. 2'den 100'e kadar.
‫Bu yüzden bir tahmini değiştirerek bundan kurtulacağız.
‫ABD 100'e eşittir.
‫Lezzetli.
‫Harika.
‫Peki burada ne oldu?
‫Farklı bir model kullandık.
‫Şimdi, doğrusal SVC %47 doğruluk elde etti ve rastgele orman sınıflandırıcımız %85 doğruluk elde etti.
‫Yani neredeyse, sadece başka bir model kullanarak neredeyse iki katına çıkıyor.
‫Doğru.
‫Bu yüzden neden rastgele ormanlar kullanmaya atladığımı anlayabilirsiniz.
‫Ve eğer geri dönersek.
‫Tek yaptığım başlamak oldu.
‫Ne tür bir sorunu çözmeye çalıştığımızı anladım.
‫Bunu siz de yapabilirsiniz.
‫Yani regresyon problemimiz için, bir şeyin sınıflandırma problemimiz için bir sayı olup olmadığını anlamaya
‫çalışıyorduk.
‫Bir etiket tahmin etmeye çalışıyorduk.
‫Yani etiket verilerimiz var?
‫Evet.
‫Kategori tahmininde mi bulunuyoruz?
‫Evet.
‫Ve şimdi doğrusal SEQ modelimiz çalışmıyordu, bu yüzden doğrudan topluluk sınıflandırıcılarına gittik.
‫Peki ya diğer modeller ne olacak diye düşünüyor olabilirsiniz.
‫Doğru.
‫Yani burada tüm bunları atladık, tüm bunları ve sadece gerçekten yüzeye dokunduk, sadece bunu ve her
‫ikisi için de topluluk sınıflandırıcılarını kullandık.
‫Ve bu harika bir soru.
‫İlk neden, yani zaman açısından, bunların hepsini gözden geçirip deneyebiliriz.
‫İkinci neden ise makine öğreniminde küçük bir haber.
‫Yapılandırılmış verileriniz, IKEA tablolarınız veya veri çerçeveleriniz varsa, rastgele orman gibi topluluk yöntemlerini kullanın.
‫Neden?
‫Çünkü kalıplar varsa oldukça iyi performans gösterecektir.
‫Burada bir haber var.
‫Kalp hastalığı.
‫Bunu yazabilirim.
‫Yani biliyoruz.
‫Bunu da kaynaklar bölümüne koyacağım.
‫Birincisi, yapılandırılmış verileriniz varsa topluluk yöntemlerini kullanın ve ikincisi, yapılandırılmamış verileriniz
‫varsa derin öğrenme veya transfer öğrenmeyi kullanın.
‫Şimdi bunun gibi bir tabloda yer alan yapılandırılmış veri örneği nedir?
‫Görüntü, ses veya metin gibi yapılandırılmamış verilerimiz varsa, derin öğrenme veya transfer
‫öğrenme kullanın.
‫Şimdi henüz derin öğrenme veya transfer öğrenmeyi ele almadık, ancak yapılandırılmış veriye sahip olduğumuz için a. k. Bir veri çerçevesindeki bir şey,
‫oradaki haber, topluluk yöntemlerini kullanmaktır, bu yüzden bir tür gittik, biliyor musun, bunların
‫hiçbirini denemeyeceğim.
‫Doğrudan topluluk sınıflandırıcılarına, doğrudan rastgele ormana gideceğim, çünkü
‫rastgele orman sağlamlığı ve örüntü bulma yeteneği ile bilinir.
‫Şimdi.
‫Vay be.
‫Çok şey konuştuk.
‫Buna bir göz attık.
‫Makine öğrenimi haritası, eğer hala buna bakıyorsa, Tanrım, neler oluyor?
‫Merak etmeyin, benim de bunu anlamam biraz zaman aldı, ancak şunu fark ettiğimde gerçekten tıkladım:
‫Bekle, ilk adım sadece verileri almak.
‫Çözmeye çalıştığımız ana sorunu belirleyin.
‫Genellikle regresyon veya sınıflandırma.
‫Bunlar karşılaşacağınız en yaygın iki tanesidir ve ardından soruları yanıtlamaya başlayın, bunları
‫gözden geçirin ve ardından verileriniz üzerinde makine öğrenimi tahmini veya makine öğrenimi modeli çalıştırmaya başlamak ve bunlardan hızlı
‫bir şekilde geri bildirim almak için bunun kadar basit bir şey olan küçük bir çerçeve kullanın.
‫En önemli kısmı da bu.
‫Yani, bir veri bilimci ya da makine öğrenimi mühendisi deneyleriniz arasındaki süreyi kısaltıyor.
‫Şimdi yapacağımız şey, bir modelin nasıl seçileceğini görmek.
‫Bir sonraki bölüme geçeceğiz, bu da verilere bir model uydurmak ve ardından bunu tahminlerde bulunmak
‫için kullanmak, çünkü makine öğreniminin özü gerçekten bu, değil mi?
‫Verilerdeki kalıpları bulmak ve daha sonra bu kalıpları bir modelin daha önce görmediği gelecekteki veriler üzerinde tahminler yapmak
‫için kullanmak.
‫Kısa bir ara verin, bir sonraki videoda görüşmek üzere.