‫好吧, 我会的
‫在上一节中, 我们看到了如何为我们正在处理的问题选择一个估计或机器学习模型｡
‫我们有回归问题吗？
‫我们有分类问题吗？
‫我们按照这个流程图, 尝试了一系列不同的模型, 比如线性SVC和集成分类器｡
‫k､ a.一个 随机集成分类器或随机森林分类器｡
‫就这样了｡
‫在这一部分中, 我们将看一下或重新回顾一下我们的课程清单｡
‫我们已经勾选了这一点, 这是我们的客户学习工作流程｡
‫是的｡
‫我们已经了解了如何准备数据｡
‫是的｡
‫我们已经看到了为我们的问题选择正确的估计斜线算法｡
‫-你好
‫现在我们到这里了｡
‫三个拟合模型斜线算法, 并使用它对我们的数据进行预测｡
‫现在, 我们已经看过了, 我们看过了前半部分, 我们看过了给模型喂食｡
‫但我们要同时看一下｡
‫我们将研究如何拟合模型, 然后使用它对数据进行预测｡
‫所以我们要做的第三件事就是在我们的数据上拟合模型斜线算法, 并用它来做预测｡
‫好极了｡
‫然后在这下面, 我们可能会做第三部分｡ 1正在将模型拟合到数据｡
‫现在我们已经有了一些代码可以帮助我们解决这个问题｡
‫再说一次, 不是因为我不喜欢复制粘贴代码, 而是因为时间的关系,
‫否则我们就得在这个单元格里重新输入所有的代码｡
‫但我相信你可能已经这么做了｡
‫如果没有, 您可以重新输入｡
‫我把它复制到这里｡
‫我们主要关心的是合身性｡
‫所以如果我们在这里输入, 我们就可以把模型拟合到数据上｡
‫所以我将重新介绍一下我们在这里得到的内容, 因为我们没有把它打出来｡
‫我们打破了规矩｡
‫不过没关系｡
‫从SRC学习集成导入随机森林分类器｡
‫这是说嘿k学集成库导入的随机森林分类器模型｡
‫我们已经设置了一个随机种子, 我们已经把数据分成了x和y｡
‫所以x是一个特征变量或特征或数据｡
‫他们是不同的名字｡
‫所以我们可以在这里或者实际上｡
‫也许在这里｡
‫X等于特征､ 特征变量､ 数据｡
‫它们只是x和y等于标签或目标或目标变量的不同名称｡
‫所以不同的名字｡
‫这只是为了让你看看你在哪里, 看到这两个X和Y的不同名称, 你会在Python中看到的常见变量名｡
‫但这些是不同的, 就像你的名字, 他们会提到｡
‫好吧, 我知道了
‫那么当它经过这里的时候, 飞度在做什么呢？
‫让我们来看看X｡
‫我们是说视觉上的, 对吧？
‫我们又不是陷在理论的东西里, 那么为什么要搞它的头呢？
‫这是我们的X和Y
‫我们要传递什么信息？
‫我们把训练数据, 训练X和训练Y传递给分类器.
‫这就是拟合函数｡
‫这就是我们所关心的, 使模型适合数据｡
‫fit实际上是做什么的？
‫当我们传递X和Y进行拟合时,
‫它会使模型遍历x中的所有示例, 在我们的例子中是训练数据, 看看它们对应的Y标签是什么, 并试图找出导致不同数字组合的模式｡
‫是什么导致标签是1还是0？
‫在这种情况下的底部结束, 为什么不尾巴？
‫是的, 或者一个零作为一个标签, 是适合在一个简单的外壳｡
‫好吧, 我知道了
‫在我们的例子中, 机器学习模型是随机森林分类器, 这是如何实现的,
‫这将取决于您使用的模型和解释的细节｡
‫请记住, 所有这些绿色的是不同的机器学习模型,
‫解释每一个的细节需要一本教科书或一个更长的视频课程｡
‫对不对？
‫现在, 成为一个从业者, 开始应用机器学习代码｡
‫你能记住的最重要的一点是, 这有点类似于你如何找出模式｡
‫如果你有足够的时间, 你会看看X的特征变量, 年龄, 性别, 胆固醇｡
‫我不知道剩下的是什么｡
‫它们只是不同的健康属性, 你会看到这些不同的值会导致不同的值, 1代表心脏病,
‫0代表没有心脏病｡
‫好吧, 我会的
‫不管问题是什么, 这个概念在所有机器学习中都是相似的｡
‫所以在训练过程中, 这就是拟合函数和拟合的其他术语｡
‫所以我们需要训练｡
‫好吧, 我会的
‫这就是为什么我们使用训练, 训练机器学习模型｡
‫模型将在这里找到模式, 然后在这里进行测试, 或者当机器学习模型投入生产时,
‫它将使用这些模式｡
‫因此, 请使用模型已学习的模式｡
‫这就是机器学习的关键所在, 对吧？
‫我们成为这方面的实践者的方法是首先诊断我们正在处理的问题, 然后找到一个模型｡
‫现在, 您可以尽可能深入地了解随机森林分类器的具体功能, 或者随机森林或攻击者的具体功能｡
‫这可能是我们未来工作的一个扩展, 但现在, 这是它的关键, 对吗？
‫如果你想弄清楚机器学习模型是做什么的, 它会收集一些数据, 找到模式,
‫然后弄清楚或者在监督学习中, 它会弄清楚这些模式是如何与标签联系起来的｡
‫简单来说就是这样｡
‫如果您愿意, 您可以尽可能深入地了解这些模型｡
‫本课程不关注这一点｡
‫请记住, 我们的重点是编写机器学习代码,
‫而不是深入研究理论, 如果你愿意的话, 或者留下一些额外的资源来深入研究随机森林模型, 这是我们一直在使用的模型｡
‫但现在我们终于看到或听到了机器学习的关键是什么, 在数据中寻找模式｡
‫我们要看看我们能做些什么｡
‫这是3号｡ 2使用机器学习模型进行预测｡
‫既然我们的模型已经通过调用fit函数学习了数据中的模式, 那么我们如何使用它学习到的内容对模型没有看到的数据进行预测呢？
‫我们将在下一个视频中了解这一点｡