‫Oke, jadi di bagian terakhir, kita melihat cara memilih perkiraan atau model pembelajaran mesin untuk masalah yang sedang
‫kita kerjakan.
‫Apakah kita memiliki masalah regresi?
‫Apakah kita memiliki masalah klasifikasi?
‫Dan kami mengikuti diagram alur ini dan kami mencoba banyak model yang berbeda, seperti Linear
‫EVC dan pengklasifikasi ansambel, a. k. sebuah. pengklasifikasi ensemble acak atau pengklasifikasi hutan acak yang
‫terlihat.
‫Dan sekarang di bagian ini, kita akan melihat atau benar-benar meninjau kembali daftar apa yang kita liput.
‫Jadi kami telah menandai ini dan jadi saya belum bisa mempelajari alur kerja.
‫Kami telah melihat menyiapkan data.
‫Kami telah melihat memilih algoritme perkiraan yang tepat untuk masalah kami.
‫Uh huh.
‫Sekarang kita boleh mendengar tiga cocok dengan algoritma garis miring dan menggunakannya untuk membuat prediksi pada data kita.
‫Sekarang, kita sebenarnya sudah melihat ini, tapi kita sudah melihat babak pertama.
‫Kami telah melihat memberi makan model.
‫Tapi kita akan melihat keduanya.
‫Kami akan melihat memberi makan model dan kemudian menggunakannya untuk membuat prediksi pada data kami.
‫Jadi yang mungkin kita lakukan adalah melakukan tiga dengan model algoritma slash pada data kita dan menggunakannya untuk membuat prediksi.
‫Luar biasa, dan kemudian di bawah sini, kita mungkin akan melakukan Bagian tiga poin satu menyesuaikan model dengan
‫data.
‫Sekarang kita sudah memiliki beberapa kode yang akan membantu kita untuk ini.
‫Dan sekali lagi, tidak di sana.
‫Saya bukan penggemar menyalin kode tempel, tetapi untuk kepentingan waktu, karena jika tidak, kami hanya akan mengetik
‫ulang semua yang ada di sel ini.
‫Tapi saya percaya Anda mungkin sudah melakukan itu.
‫Jadi jika tidak, Anda bisa mengetiknya.
‫Aku akan menyalinnya di sini.
‫Dan hal utama yang kami khawatirkan di sini adalah kecocokannya.
‫Jadi jika kita mengetik di sini, sesuaikan model dengan data.
‫Jadi saya hanya akan membahas apa yang kami dapatkan di sini karena kami tidak mengetiknya.
‫Kami melanggar aturan kami.
‫Tapi tidak apa-apa dari Skyland Ensemble.
‫Impor pengklasifikasi hutan acak.
‫Ini mengatakan, hei, perpustakaan ansambel ascalon.
‫Impor model pengklasifikasi hutan acak.
‫Kami telah menyiapkan benih acak.
‫Kami telah membagi data kami menjadi X dan Y.
‫Jadi X adalah variabel fitur atau fitur atau data.
‫Mereka berbeda nama.
‫Jadi saya taruh di sini sebenarnya.
‫Mungkin di atas sini.
‫X sama dengan halaman, variabel fitur, data hanyalah nama yang berbeda untuk X dan Y sama dengan label
‫atau target atau variabel target.
‫Jadi nama yang berbeda untuk.
‫Ini hanya jika Anda melihat di mana Anda keluar dan sekitar, lihat nama yang berbeda untuk dua nama variabel umum X dan
‫Y ini yang akan Anda lihat di Python, tetapi ini berbeda seperti nama yang akan
‫Anda tuju dirujuk.
‫Benar.
‫Dan jadi apa yang dilakukannya ketika melewati sini?
‫Jadi mari kita lihat X dalam visual di sini.
‫Benar.
‫Tidak terjebak dalam teori hal.
‫Jadi mengapa tidak kepala?
‫Ini adalah X dan Y kami dan apa yang kami teruskan saat kami meneruskan data pelatihan
‫dan pelatihan X dan pelatihan Y ke pengklasifikasi kami?
‫Jadi ini adalah fungsi fit.
‫Inilah yang kami khawatirkan, menyesuaikan model dengan data.
‫Apa yang sebenarnya dilakukan?
‫Nah, ketika kita melewati X dan Y agar sesuai, itu akan menyebabkan model melalui semua contoh
‫di X, data pelatihan dalam kasus kita dan melihat apa label Y yang sesuai dan mencoba mencari tahu pola
‫yang mengarah.
‫Jadi kombinasi angka yang berbeda di sini.
‫Apa yang menyebabkan memiliki satu sebagai label atau nol sebagai label dalam kasus ujung bawah ini.
‫Bukan ekor.
‫Ya.
‫Atau nol sebagai label yang cocok secara singkat.
‫Benar.
‫Dan bagaimana model pembelajaran mesin, dalam kasus kami, pengklasifikasi hutan acak, bagaimana ini
‫akan berbeda tergantung pada model yang Anda gunakan dan menjelaskan detailnya.
‫Jadi ingat semua yang hijau di sini, model pembelajaran mesin yang berbeda dan menjelaskan detail masing-masing
‫dan setiap model akan membutuhkan seluruh buku teks atau kursus video yang lebih lama.
‫Benar.
‫Untuk sekarang menjadi seorang praktisi, untuk mulai menerapkan kode pembelajaran mesin.
‫Hal terpenting yang dapat Anda ingat adalah bahwa ini mirip dengan bagaimana Anda akan mengetahui pola jika
‫Anda punya cukup waktu.
‫Anda akan melihat variabel fitur di X, usia, jenis kelamin, kolesterol.
‫Saya tidak yakin sebenarnya apa yang lainnya.
‫Mereka hanya atribut kesehatan yang berbeda.
‫Dan Anda akan melihat perbedaan nilai apa yang mengarah ke nilai berbeda di y satu
‫untuk penyakit jantung atau nol untuk bukan penyakit jantung seperti konsep ini, terlepas dari masalahnya, serupa di semua
‫pembelajaran mesin.
‫Jadi selama latihan, yang fungsinya apa, istilah lain untuk fit.
‫Jadi kami ingin pelatihan.
‫Oke, itu sebabnya kami menggunakan pelatihan, pelatihan, model pembelajaran mesin.
‫Model akan menemukan pola di sini dan kemudian selama pengujian di sini atau
‫ketika model pembelajaran mesin dalam produksi, itu akan menggunakan pola, jadi gunakan pola yang telah dipelajari model.
‫Itulah inti dari semua pembelajaran mesin, benar, cara kita menjadi praktisi ini dimulai dengan
‫mendiagnosis masalah apa yang sedang kita kerjakan dan kemudian menemukan model.
‫Sekarang, Anda dapat menyelam sedalam yang Anda inginkan untuk benar-benar mencari tahu apa yang dilakukan oleh pengklasifikasi hutan
‫acak atau apa yang dilakukan oleh agresor hutan acak.
‫Itu mungkin sedikit ekstensi yang kami kerjakan di masa depan.
‫Tapi untuk saat ini, itu intinya, kan?
‫Jika Anda ingin mengetahui model pembelajaran mesin apa yang membutuhkan beberapa data?
‫Ia menemukan pola dan kemudian menemukan dalam pembelajaran yang diawasi.
‫Ini mencari tahu bagaimana pola-pola itu berhubungan dengan label.
‫Itu saja.
‫Jika Anda mau, Anda bisa menyelam sedalam yang Anda suka ke masing-masing model ini, tidak berfokus pada itu untuk
‫kursus ini.
‫Dan ingat, fokus kami adalah menulis kode pembelajaran mesin daripada menyelami teori.
‫Jika Anda suka, saya akan meninggalkan beberapa sumber daya tambahan pada beberapa penyelaman mendalam ke model hutan acak,
‫yang telah kita gunakan.
‫Namun untuk saat ini, kami akhirnya melihat seberapa baik kami mendengar apa inti dari pembelajaran mesin, menemukan pola
‫dalam data.
‫Kita akan melihat bagaimana kita bisa.
‫Ini adalah tiga poin untuk membuat prediksi menggunakan model pembelajaran mesin.
‫Jadi sekarang model kita telah mempelajari pola dalam data dengan memanggil fungsi fit, bagaimana kita bisa menggunakan apa yang dipelajari
‫untuk membuat beberapa prediksi pada data yang belum dilihat model?
‫Kita lihat saja di video selanjutnya.