‫OK, então, na última seção, vimos como escolher uma estimativa ou modelo de aprendizado de máquina para o problema em que
‫estamos trabalhando.
‫Temos um problema de regressão?
‫Temos um problema de classificação?
‫E seguimos esse fluxograma e testamos vários modelos diferentes, como EVC Linear
‫e classificadores de conjunto, a. k. uma. o classificador de conjunto aleatório ou o classificador de floresta aleatório que
‫é visto.
‫E agora nesta seção, vamos dar uma olhada ou revisitar nossa lista do que estamos cobrindo.
‫Então, já marcamos isso e não consigo aprender o fluxo de trabalho ainda.
‫Já vimos como os dados estão prontos.
‫Vimos como escolher o algoritmo de estimativa correto para nossos problemas.
‫Uh huh.
‫Agora estamos OK em ouvir três se ajustarem ao algoritmo de barra do modelo e usá-lo para fazer previsões sobre nossos dados.
‫Bem, nós meio que vimos isso, mas vimos a primeira metade.
‫Vimos alimentar o modelo.
‫Mas vamos dar uma olhada em ambos.
‫Vamos ver como alimentar o modelo e depois usá-lo para fazer previsões sobre nossos dados.
‫Então, o que podemos fazer é ir três com o algoritmo de barra do modelo em nossos dados e usá-lo para fazer previsões.
‫Maravilhoso, e aqui, provavelmente faremos a Seção três, ponto um, é ajustar o modelo aos
‫dados.
‫Agora nós meio que temos um código que já vai nos ajudar nisso.
‫E, novamente, não está lá.
‫Não sou fã de copiar e colar código, mas por uma questão de tempo, porque, caso
‫contrário, estaríamos literalmente redigitando tudo nesta célula.
‫Mas acredito que você já tenha feito isso.
‫Então, se não, você pode digitar.
‫Vou copiar isso aqui.
‫E a linha principal que nos preocupa aqui é o ajuste.
‫Portanto, se digitarmos aqui, ajuste o modelo aos dados.
‫Então, vou apenas dar uma olhada no que temos aqui porque não o digitamos.
‫Quebramos nossa regra.
‫Mas tudo bem com o Skyland Ensemble.
‫Importar classificador de floresta aleatório.
‫Isso quer dizer, hey, ascalon ensemble library.
‫Importe o modelo de classificador de floresta aleatório.
‫Configuramos uma semente aleatória.
‫Dividimos nossos dados em X e Y.
‫Portanto, X é uma variável de recurso ou os recursos ou os dados.
‫Eles são nomes diferentes.
‫Então eu coloquei aqui, na verdade.
‫Talvez aqui em cima.
‫X é igual a páginas, variáveis de recurso, os dados são apenas nomes diferentes para X e Y é igual a
‫rótulos ou destinos ou variáveis de destino.
‫Nomes tão diferentes para.
‫Isso é apenas para se você ver por onde anda, ver nomes diferentes para esses dois nomes de variáveis comuns X e
‫Y que você verá em Python, mas esses são nomes diferentes como você será, eles
‫serão referente à.
‫Direito.
‫E então o que ele está fazendo quando passa por aqui?
‫Então, vamos dar uma olhada no X dentro do visual aqui.
‫Direito.
‫Não ficar preso na teoria das coisas.
‫Então, por que não ir?
‫Este é o nosso X e Y e o que estamos passando enquanto passamos os dados de treinamento e
‫o treinamento X e o treinamento Y para o nosso classificador?
‫Portanto, esta é a função de ajuste.
‫É com isso que estamos preocupados, ajustar o modelo aos dados.
‫O que isso realmente faz?
‫Bem, quando passamos X e Y para caber, isso fará com que o modelo passe por todos os
‫exemplos em X, os dados de treinamento em nosso caso, veja qual é o rótulo Y correspondente e tente descobrir os
‫padrões que levam.
‫Tão diferentes combinações de números aqui.
‫O que leva a ter um como rótulo ou zero como rótulo no caso da extremidade inferior deste.
‫Não cauda.
‫Sim.
‫Ou um zero como um rótulo que se encaixa em uma casca de noz.
‫Direito.
‫E como o modelo de aprendizado de máquina, no nosso caso, um classificador de floresta aleatório, como isso
‫faz isso vai ser diferente dependendo do modelo que você usa e explicando os detalhes.
‫Portanto, lembre-se de todos esses modelos verdes aqui, um modelo de aprendizado de máquina diferente, e explicar os
‫detalhes de cada um exigiria um livro inteiro ou um curso em vídeo muito mais longo.
‫Direito.
‫Por enquanto, para se tornar um profissional, comece a aplicar o código de aprendizado de máquina.
‫A coisa mais importante que você pode lembrar é que é meio semelhante a como você descobriria padrões
‫se tivesse tempo suficiente.
‫Você observaria as variáveis de recursos em X, a idade, o sexo, o colesterol.
‫Não tenho certeza de quais são os outros.
‫Eles são apenas atributos de saúde diferentes.
‫E você veria quais valores diferentes desses levam a valores diferentes em y um para doenças
‫cardíacas ou zero para não doenças cardíacas como esse conceito, independentemente do problema, é semelhante em todo o aprendizado
‫de máquina.
‫Portanto, durante o treinamento, que é a função, outro termo para ajuste.
‫Então, queremos treinamento.
‫Ok, é por isso que estamos usando treinamento, treinamento, modelo de aprendizado de máquina.
‫O modelo encontrará padrões aqui e depois durante os testes aqui ou quando um
‫modelo de aprendizado de máquina estiver em produção, ele usará os padrões, portanto, use os padrões que o modelo aprendeu.
‫Esse é o ponto crucial de todo o aprendizado de máquina, certo, a maneira como nos tornamos praticantes disso é
‫começando primeiro diagnosticando o problema com o qual estamos trabalhando e, em seguida, encontrando um modelo.
‫Agora, você pode mergulhar tão fundo quanto quiser para descobrir os detalhes básicos do que um classificador de floresta aleatório
‫faz ou o que um agressor de floresta aleatório faz.
‫Isso pode ser um pouco uma extensão em que trabalharemos no futuro.
‫Mas, por enquanto, esse é o ponto crucial, certo?
‫Se você quiser descobrir qual é o modelo de aprendizado de máquina, são necessários alguns dados?
‫Ele encontra padrões e então os descobre na aprendizagem supervisionada.
‫Ele descobre como esses padrões se relacionam com os rótulos.
‫É isso em poucas palavras.
‫Se quiser, você pode mergulhar o mais fundo que quiser em cada um desses modelos, sem se concentrar nisso para
‫este curso.
‫E lembre-se, nosso foco é escrever código de aprendizado de máquina em vez de mergulhar na teoria.
‫Se quiser, deixarei alguns recursos extras em alguns mergulhos profundos no modelo de floresta aleatório, que é
‫o que estamos usando.
‫Mas, por enquanto, finalmente vimos como ouvimos bem qual é o ponto crucial do aprendizado de máquina: encontrar padrões
‫nos dados.
‫Vamos ver como podemos.
‫Este é o três pontos para fazer previsões usando um modelo de aprendizado de máquina.
‫Portanto, agora que nossos modelos aprenderam padrões nos dados chamando a função de ajuste, como podemos usar o que aprendemos para
‫fazer algumas previsões sobre os dados que o modelo não viu?
‫Vamos dar uma olhada nisso no próximo vídeo.