‫OK, donc dans la dernière section, nous avons vu comment choisir une estimation ou un modèle d'apprentissage automatique pour le problème sur lequel
‫nous travaillons.
‫Avons-nous un problème de régression?
‫Avons-nous un problème de classification?
‫Et nous avons suivi cet organigramme et nous avons essayé un tas de modèles différents, tels que
‫l'EVC linéaire et les classificateurs d'ensemble, a. k. une. le classificateur d'ensemble aléatoire ou le classificateur de forêt aléatoire qui
‫est vu.
‫Et maintenant, dans cette section, nous allons jeter un œil à notre liste de ce que nous
‫couvrons.
‫Nous avons donc coché cela et je ne peux donc pas encore apprendre le flux de travail.
‫Nous avons déjà vu la préparation des données.
‫Nous avons vu choisir le bon algorithme d'estimation pour nos problèmes.
‫Euh hein.
‫Maintenant, nous pouvons entendre trois adapter l'algorithme de barre oblique du modèle et l'utiliser pour faire des prédictions sur nos données.
‫Maintenant, nous avons en quelque sorte vu cela, mais nous avons vu la première moitié.
‫Nous avons vu nourrir le modèle.
‫Mais nous allons jeter un œil aux deux.
‫Nous allons chercher à alimenter le modèle et ensuite l'utiliser pour faire des prédictions sur nos données.
‫Donc, ce que nous pourrions faire, c'est utiliser l'algorithme de barre oblique du modèle sur nos données et l'utiliser pour faire des prédictions.
‫Merveilleux, et puis ici, nous allons probablement faire la section trois, le premier point est l'ajustement du modèle aux
‫données.
‫Maintenant, nous avons en quelque sorte un code qui nous aidera déjà pour cela.
‫Et encore une fois, pas là-dedans.
‫Je ne suis pas un fan du copier-coller du code, mais dans l'intérêt du temps, car sinon, nous sommes
‫littéralement en train de tout retaper dans cette cellule.
‫Mais j'espère que vous l'avez peut-être déjà fait.
‫Donc si non, vous pouvez le taper.
‫Je vais le copier ici.
‫Et la ligne principale qui nous préoccupe ici est l'ajustement.
‫Donc, si nous tapons ici, ajustez le modèle aux données.
‫Je vais donc passer en revue ce que nous avons ici parce que nous ne l'avons pas tapé.
‫Nous avons enfreint notre règle.
‫Mais c'est tout droit de Skyland Ensemble.
‫Importer un classificateur de forêt aléatoire.
‫C'est dire, hé, bibliothèque d'ensemble ascalon.
‫Importez le modèle de classificateur de forêt aléatoire.
‫Nous avons mis en place une graine aléatoire.
‫Nous avons divisé nos données en X et Y.
‫Donc X est une variable caractéristique ou les caractéristiques ou les données.
‫Ce sont des noms différents.
‫Donc j'ai mis ici en fait.
‫Peut-être ici.
‫X équivaut à des pages, à des variables de fonctionnalité, à des données qui ne sont que des noms différents pour X et Y à des étiquettes
‫ou à des cibles ou à des variables cibles.
‫Donc des noms différents pour.
‫C'est juste ainsi si vous voyez où vous êtes, voyez des noms différents pour ces deux noms de variables communs X et
‫Y que vous verrez dans Python, mais ce sont des noms différents comme vous serez
‫ils seront visée.
‫À droite.
‫Et alors, que fait-il quand il passe par ici ?
‫Jetons donc un œil à X dans le visuel ici.
‫À droite.
‫Ne pas rester coincé dans la théorie des choses.
‫Alors pourquoi pas la tête ?
‫C'est notre X et Y et que transmettons-nous pendant que nous passons les données d'entraînement et
‫l'entraînement X et l'entraînement Y à notre classificateur ?
‫C'est donc la fonction d'ajustement.
‫C'est ce qui nous préoccupe, l'ajustement du modèle aux données.
‫Que fait-il réellement ?
‫Eh bien, lorsque nous passons X et Y pour l'ajustement, le modèle passera en revue tous les exemples
‫dans X, les données d'apprentissage dans notre cas et verra quelle est leur étiquette Y correspondante et essaiera de comprendre les
‫modèles qui mènent.
‫Donc différentes combinaisons de nombres ici.
‫Ce qui conduit à avoir un un comme étiquette ou un zéro comme étiquette dans le cas de l'extrémité inférieure de celui-ci.
‫Pas la queue.
‫Ouais.
‫Ou un zéro comme étiquette qui tient en un mot.
‫À droite.
‫Et comment le modèle d'apprentissage automatique, dans notre cas, un classificateur de forêt aléatoire, comment cela
‫va-t-il être différent selon le modèle que vous utilisez et en expliquant les détails.
‫Alors rappelez-vous tous ces modèles verts ici, un modèle d'apprentissage automatique différent et expliquer les détails
‫de chacun nécessiterait un manuel complet ou un cours vidéo beaucoup plus long.
‫À droite.
‫Pour l'instant, pour devenir un praticien, pour commencer à appliquer du code d'apprentissage automatique.
‫La chose la plus importante dont vous pouvez vous souvenir est que c'est un peu comme si vous aviez trouvé des modèles si
‫vous aviez suffisamment de temps.
‫Vous examineriez les variables caractéristiques de X, l'âge, le sexe, le cholestérol.
‫Je ne sais pas vraiment ce que sont les autres.
‫Ce sont juste des attributs de santé différents.
‫Et vous verriez quelles valeurs différentes de celles-ci conduisent à des valeurs différentes dans y un pour les
‫maladies cardiaques ou zéro pour les maladies cardiaques non comme ce concept, quel que soit le problème, est similaire dans tout
‫l'apprentissage automatique.
‫Donc, pendant l'entraînement, c'est ce qu'est la fonction, un autre terme pour l'ajustement.
‫Nous voulons donc une formation.
‫D'accord, c'est pourquoi nous utilisons un modèle de formation, de formation et d'apprentissage automatique.
‫Le modèle va trouver des modèles ici et ensuite pendant les tests ici ou lorsqu'un
‫modèle d'apprentissage automatique est en production, il va utiliser les modèles, donc utilisez les modèles que le modèle a appris.
‫C'est le cœur de tout l'apprentissage automatique, n'est-ce pas, la façon dont nous devenons des praticiens de cela commence
‫en diagnostiquant d'abord le problème avec lequel nous travaillons, puis en trouvant un modèle.
‫Maintenant, vous pouvez plonger aussi profondément que vous le souhaitez pour comprendre les rouages de ce que fait un classificateur de
‫forêt aléatoire ou ce que fait un agresseur de forêt aléatoire.
‫C'est peut-être une extension sur laquelle nous travaillons à l'avenir.
‫Mais pour l'instant, c'est l'essentiel, n'est-ce pas ?
‫Si vous voulez savoir quel modèle d'apprentissage automatique faut-il des données ?
‫Il trouve des modèles, puis il comprend dans l'apprentissage supervisé.
‫Il détermine comment ces modèles se rapportent aux étiquettes.
‫C'est tout en un mot.
‫Si vous le souhaitez, vous pouvez plonger aussi profondément que vous le souhaitez dans chacun de ces modèles, sans vous concentrer sur cela
‫pour ce cours.
‫Et rappelez-vous, notre objectif est d'écrire du code d'apprentissage automatique plutôt que de plonger dans la théorie.
‫Si vous le souhaitez, je vais laisser quelques ressources supplémentaires sur des plongées approfondies dans le modèle de forêt aléatoire, qui est
‫celui que nous avons utilisé.
‫Mais pour l'instant, nous avons enfin vu à quel point nous avons bien entendu ce qu'est l'essentiel de l'apprentissage automatique, trouver des modèles
‫dans les données.
‫On va voir comment on peut.
‫Il s'agit de trois points pour faire des prédictions à l'aide d'un modèle d'apprentissage automatique.
‫Alors maintenant que nos modèles ont appris des modèles dans les données en appelant la fonction d'ajustement, comment pouvons-nous utiliser ce qu'il a appris pour
‫faire des prédictions sur des données que le modèle n'a pas vues ?
‫On verra ça dans la prochaine vidéo.