‫OK, dus in het laatste gedeelte hebben we gezien hoe we een schatting of machine learning-model kunnen kiezen voor het probleem waaraan
‫we werken.
‫Hebben we een regressieprobleem?
‫Hebben we een classificatieprobleem?
‫En we volgden dit stroomschema en probeerden een heleboel verschillende modellen uit, zoals
‫lineaire EVC en ensembleclassifiers, a. k. A. de willekeurige ensemble-classificatie of de willekeurige forest-classificatie die wordt
‫gezien.
‫En nu, in deze sectie, gaan we onze lijst met wat we behandelen bekijken of zelfs herzien.
‫Dus we hebben dit afgevinkt en dus kan ik de workflow nog niet leren.
‫We hebben de gegevens al klaar zien komen.
‫We hebben gezien dat we het juiste schattingsalgoritme voor onze problemen hebben gekozen.
‫Uh Huh.
‫Nu kunnen we horen dat drie passen in het slash-algoritme van het model en het gebruiken om voorspellingen te doen over onze gegevens.
‫We hebben dit eigenlijk een beetje gezien, maar we hebben de eerste helft gezien.
‫We hebben het model zien voeden.
‫Maar we gaan beide bekijken.
‫We gaan kijken naar het voeden van het model en het vervolgens gebruiken om voorspellingen te doen over onze gegevens.
‫Dus wat we zouden kunnen doen is gaan drie is met het model slash-algoritme op onze gegevens en het gebruiken om voorspellingen te doen.
‫Prachtig, en dan hieronder, zullen we waarschijnlijk sectie drie, punt één, het model aanpassen aan de
‫gegevens.
‫Nu hebben we een soort code die ons hier al mee helpt.
‫En nogmaals, niet daarbinnen.
‫Ik ben geen fan van het kopiëren en plakken van code, maar in het belang van de tijd, omdat
‫we anders letterlijk alles in deze cel overtypen.
‫Maar ik vertrouw erop dat je dat misschien al hebt gedaan.
‫Dus zo niet, dan kun je het uittypen.
‫Ik ga dat hier kopiëren.
‫En de belangrijkste regel waar we ons zorgen over maken, is de pasvorm.
‫Dus als we hier typen, pas het model dan aan de gegevens aan.
‫Dus ik zal gewoon doornemen wat we hier hebben omdat we het niet hebben getypt.
‫We hebben onze regel overtreden.
‫Maar dat is geen probleem van Skyland Ensemble.
‫Willekeurige bosclassificatie importeren.
‫Dit zegt, hé, Ascalon ensemble bibliotheek.
‫Importeer het willekeurige bosclassificatiemodel.
‫We hebben een willekeurig zaadje opgezet.
‫We hebben onze gegevens opgesplitst in X en Y.
‫Dus X is een kenmerkvariabelen of de kenmerken of de gegevens.
‫Het zijn verschillende namen.
‫Dus ik heb het hier eigenlijk geplaatst.
‫Misschien hier boven.
‫X is gelijk aan pagina's, kenmerkvariabelen, gegevens zijn gewoon verschillende namen voor X en Y is gelijk aan
‫labels of doelen of doelvariabelen.
‫Dus verschillende namen voor.
‫Dit is gewoon zo als je ziet waar je op pad bent, verschillende namen ziet voor deze twee X- en Y-gemeenschappelijke variabelenamen die
‫je in Python zult zien, maar deze zijn verschillend, zoals namen die je zult zijn, ze zullen
‫zijn verwezen naar.
‫Rechts.
‫En wat doet het dan als het hier doorheen gaat?
‫Dus laten we eens kijken naar X in het visuele hier.
‫Rechts.
‫Niet blijven hangen in de theorie der dingen.
‫Dus waarom niet hoofd?
‫Dit zijn onze X en Y en wat geven we door terwijl we de trainingsgegevens en
‫training X en training Y doorgeven aan onze classifier?
‫Dit is dus de fit-functie.
‫Dit is waar we ons zorgen over maken, het model aanpassen aan de gegevens.
‫Wat doet het eigenlijk?
‫Welnu, wanneer we X en Y doorgeven om te passen, zal het model alle voorbeelden in X,
‫de trainingsgegevens in ons geval, doornemen en zien wat hun corresponderende Y-label is en proberen de patronen te achterhalen
‫die leiden.
‫Dus verschillende combinaties van getallen hier.
‫Wat leidt tot een één als label of een nul als label in het geval van de onderkant hiervan.
‫Niet staart.
‫Ja.
‫Of een nul als label dat in een notendop past.
‫Rechts.
‫En hoe het machine learning-model, in ons geval een willekeurige bosclassificatie, hoe dit zal verschillen,
‫hangt af van het model dat u gebruikt en legt de details uit.
‫Dus onthoud al deze groene hier, verschillende modellen voor machinaal leren en het uitleggen van de
‫details van elk zou een heel leerboek of een veel langere videocursus vereisen.
‫Rechts.
‫Voor nu om een beoefenaar te worden, om machine learning-code toe te passen.
‫Het belangrijkste dat je je kunt herinneren, is dat het een beetje lijkt op hoe je patronen zou ontdekken
‫als je genoeg tijd had.
‫Je zou kijken naar de kenmerkvariabelen in X, de leeftijd, het geslacht, het cholesterol.
‫Ik weet niet zeker wat de rest van deze zijn.
‫Het zijn gewoon verschillende gezondheidskenmerken.
‫En je zou zien welke verschillende waarden hiervan leiden tot verschillende waarden in de
‫ene voor hartaandoeningen of nul voor niet-hartaandoeningen. Dit concept, ongeacht het probleem, is vergelijkbaar in alle
‫machine learning.
‫Dus tijdens de training, wat de functie is, een andere term voor fit.
‫Dus we willen een opleiding.
‫Oké, daarom gebruiken we het model voor training, training en machine learning.
‫Het model zal hier en dan patronen vinden tijdens het testen hier of wanneer
‫een machine learning-model in productie is, het gaat de patronen gebruiken, dus gebruik de patronen die het model heeft geleerd.
‫Dat is de crux van machine learning, juist, de manier waarop we dit gaan beoefenen, begint door eerst
‫te diagnosticeren met welk probleem we werken en dan een model te vinden.
‫Nu kun je zo diep duiken als je wilt om erachter te komen wat een willekeurige
‫bosclassificator doet of wat een willekeurige bosagressor doet.
‫Dat is misschien een beetje een uitbreiding waar we in de toekomst aan werken.
‫Maar voor nu, dat is de crux ervan, toch?
‫Als je wilt weten wat een machine learning-model is, zijn er dan wat gegevens nodig?
‫Het vindt patronen en zoekt het vervolgens uit in begeleid leren.
‫Het zoekt uit hoe die patronen zich verhouden tot de labels.
‫Dat is het in een notendop.
‫Als je wilt, kun je zo diep duiken als je wilt in elk van deze modellen, daar hoef je je voor deze cursus niet
‫op te focussen.
‫En onthoud dat onze focus ligt op het schrijven van machine learning-code in plaats van in de theorie te duiken.
‫Als je wilt, laat ik wat extra middelen achter voor wat diepe duiken in het willekeurige bosmodel,
‫dat we hebben gebruikt.
‫Maar voor nu hebben we eindelijk gezien hoe goed we hebben gehoord wat de kern is van machine learning, het vinden van
‫patronen in gegevens.
‫We gaan kijken hoe we kunnen.
‫Dit zijn drie punten om voorspellingen te doen met behulp van een machine learning-model.
‫Dus nu onze modellen patronen in de gegevens hebben geleerd door de fit-functie aan te roepen, hoe kunnen we wat het heeft geleerd gebruiken
‫om voorspellingen te doen over gegevens die het model niet heeft gezien?
‫Daar gaan we de volgende video naar kijken.