‫Okay, im letzten Abschnitt haben wir gesehen, wie man für das Problem, an dem wir arbeiten, eine Schätzung oder ein Modell für maschinelles
‫Lernen wählt.
‫Haben wir ein Regressionsproblem?
‫Haben wir ein Klassifizierungsproblem?
‫Und wir sind diesem Flussdiagramm gefolgt und haben eine Reihe verschiedener Modelle ausprobiert, wie zum
‫Beispiel Linear EVC und Ensemble-Klassifikatoren, a. k. A. der zufällige Ensemble-Klassifikator oder der zufällige Gesamtstruktur-Klassifikator, der angezeigt
‫wird.
‫Und jetzt werden wir in diesem Abschnitt einen Blick auf unsere Liste werfen, die wir behandeln.
‫Wir haben das also abgehakt und ich kann den Workflow noch nicht lernen.
‫Wir haben schon gesehen, wie die Daten vorbereitet wurden.
‫Wir haben gesehen, wie wir den richtigen Schätzalgorithmus für unsere Probleme auswählen.
‫Ähm.
‫Jetzt können wir hören, dass drei den Slash-Algorithmus des Modells anpassen und ihn verwenden, um Vorhersagen zu unseren Daten zu treffen.
‫Nun, wir haben das tatsächlich gesehen, aber wir haben die erste Hälfte gesehen.
‫Wir haben gesehen, wie das Modell gefüttert wurde.
‫Aber wir werden uns beide anschauen.
‫Wir werden uns die Fütterung des Modells ansehen und es dann verwenden, um Vorhersagen zu unseren Daten zu treffen.
‫Was wir also tun könnten, ist, den Modell-Slash-Algorithmus für unsere Daten zu verwenden und ihn zu verwenden, um Vorhersagen zu treffen.
‫Wunderbar, und dann werden wir hier wahrscheinlich Abschnitt drei, Punkt eins tun, das Modell an die Daten
‫anpassen.
‫Jetzt haben wir irgendwie Code, der uns schon dabei hilft.
‫Und wieder nicht drin.
‫Ich bin kein Fan davon, Code zu kopieren, aber aus Zeitgründen, weil wir sonst buchstäblich
‫alles in dieser Zelle neu eingeben.
‫Aber ich vertraue darauf, dass Sie das vielleicht schon getan haben.
‫Wenn nicht, können Sie es eingeben.
‫Das kopiere ich hier rein.
‫Und die Hauptlinie, über die wir uns hier Sorgen machen, ist die Passform.
‫Wenn wir hier etwas eingeben, passen Sie das Modell an die Daten an.
‫Also gehe ich einfach durch, was wir hier haben, weil wir es nicht abgetippt haben.
‫Wir haben unsere Regel gebrochen.
‫Aber das ist in Ordnung vom Skyland Ensemble.
‫Importieren Sie einen zufälligen Waldklassifizierer.
‫Das heißt, hey, Ascalon-Ensemble-Bibliothek.
‫Importieren Sie das Random Forest-Klassifikatormodell.
‫Wir haben einen zufälligen Seed eingerichtet.
‫Wir haben unsere Daten in X und Y aufgeteilt.
‫X ist also eine Feature-Variable oder die Features oder die Daten.
‫Es sind verschiedene Namen.
‫Also habe ich mich hier reingesetzt.
‫Vielleicht hier oben.
‫X entspricht Seiten, Feature-Variablen, Daten sind nur unterschiedliche Namen für X und Y entspricht Labels
‫oder Zielen oder Zielvariablen.
‫Also unterschiedliche Namen für.
‫Dies ist nur so, wenn Sie sehen, wo Sie unterwegs sind, sehen Sie unterschiedliche Namen für diese beiden gemeinsamen X- und
‫Y-Variablennamen, die Sie in Python sehen werden, aber dies sind unterschiedliche Namen, die Sie sein
‫werden bezogen auf.
‫Rechts.
‫Und was macht es, wenn es hier durchgeht?
‫Werfen wir also einen Blick auf X in Visual hier.
‫Rechts.
‫Nicht in der Theorie der Dinge stecken bleiben.
‫Warum also nicht Kopf?
‫Das ist unser X und Y und was geben wir weiter, während wir die Trainingsdaten und das Training
‫X und das Training Y an unseren Klassifikator weitergeben?
‫Das ist also die Fit-Funktion.
‫Darum geht es uns bei der Anpassung des Modells an die Daten.
‫Was macht es eigentlich?
‫Nun, wenn wir X und Y zur Anpassung übergeben, wird das Modell alle Beispiele in X
‫durchgehen, in unserem Fall die Trainingsdaten, und sehen, was ihr entsprechendes Y-Label ist, und versucht, die Muster herauszufinden,
‫die führen.
‫Also unterschiedliche Zahlenkombinationen hier.
‫Was führt dazu, dass im Fall des unteren Endes eine Eins als Label oder eine Null als Label verwendet wird.
‫Schwanz nicht.
‫Ja.
‫Oder eine Null als auf den Punkt gebrachtes Etikett.
‫Rechts.
‫Und wie das Modell des maschinellen Lernens, in unserem Fall ein Random Forest-Klassifikator, dies
‫tut, wird je nach verwendetem Modell und Erläuterung der Details unterschiedlich sein.
‫Denken Sie also an all diese grünen hier, ein anderes Machine-Learning-Modell und das Erklären der
‫Details jedes einzelnen würde ein ganzes Lehrbuch oder einen viel längeren Videokurs erfordern.
‫Rechts.
‫Um jetzt ein Praktiker zu werden, um mit der Anwendung von Machine-Learning-Code zu beginnen.
‫Das Wichtigste, an das Sie sich erinnern können, ist, dass es ähnlich ist, wie Sie Muster herausfinden würden, wenn
‫Sie genug Zeit hätten.
‫Sie würden sich die Merkmalsvariablen in X ansehen, das Alter, das Geschlecht, das Cholesterin.
‫Ich bin mir nicht sicher, was der Rest davon ist.
‫Sie sind nur verschiedene Gesundheitsattribute.
‫Und Sie würden sehen, welche unterschiedlichen Werte davon zu unterschiedlichen Werten in y eins für
‫Herzerkrankungen oder null für keine Herzerkrankungen führen, wie dieses Konzept, unabhängig vom Problem, im gesamten maschinellen Lernen
‫ähnlich ist.
‫Also beim Training, das ist die Funktion, ein anderer Begriff für Passform.
‫Wir wollen also eine Ausbildung.
‫Okay, deshalb verwenden wir Training, Training, Machine Learning-Modell.
‫Das Modell wird hier und dann Muster finden, während es hier getestet wird oder wenn ein
‫Modell für maschinelles Lernen in Produktion ist, verwendet es die Muster, also verwenden Sie die Muster, die das Modell gelernt hat.
‫Das ist der Kernpunkt des gesamten maschinellen Lernens, richtig, die Art und Weise, wie wir dies praktizieren, beginnt damit,
‫dass wir zuerst diagnostizieren, mit welchem Problem wir arbeiten, und dann ein Modell finden.
‫Jetzt können Sie so tief eintauchen, wie Sie möchten, um herauszufinden, was ein Random
‫Forest-Klassifikator oder ein Random Forest-Aggressor tut.
‫Das könnte eine kleine Erweiterung sein, an der wir in Zukunft arbeiten.
‫Aber im Moment ist das der Knackpunkt, oder?
‫Wenn Sie herausfinden möchten, für welches Modell für maschinelles Lernen einige Daten erforderlich sind?
‫Es findet Muster und findet es dann im überwachten Lernen heraus.
‫Es stellt fest, wie sich diese Muster auf die Etiketten beziehen.
‫Das ist es in Kürze.
‫Wenn Sie möchten, können Sie in jedes dieser Modelle so tief eintauchen, wie Sie möchten, ohne sich in diesem Kurs
‫darauf zu konzentrieren.
‫Und denken Sie daran, unser Fokus liegt darauf, Code für maschinelles Lernen zu schreiben, anstatt in die Theorie einzutauchen.
‫Wenn Sie möchten, werde ich einige zusätzliche Ressourcen für einige tiefe Einblicke in das Random Forest-Modell hinterlassen, das
‫wir bisher verwendet haben.
‫Aber im Moment haben wir endlich gesehen, wie gut wir gehört haben, was der Kern des maschinellen Lernens ist, Muster in
‫Daten zu finden.
‫Wir werden sehen, wie wir können.
‫Dies sind drei Punkte, um Vorhersagen mithilfe eines Modells für maschinelles Lernen zu treffen.
‫Nun, da unsere Modelle durch Aufrufen der Fit-Funktion Muster in den Daten gelernt haben, wie können wir das Gelernte verwenden, um
‫Vorhersagen über Daten zu treffen, die das Modell nicht gesehen hat?
‫Das schauen wir uns im nächsten Video an.