‫ตกลง.
‫ในส่วนที่แล้ว เราเห็นวิธีเลือกแบบจำลองประมาณการหรือแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับปัญหาที่เรากำลังดำเนินการอยู่
‫เรามีปัญหาการถดถอยหรือไม่?
‫เรามีปัญหาการจัดหมวดหมู่หรือไม่?
‫และเราทำตามแผนผังลำดับงานนี้ และเราได้ลองใช้แบบจำลองต่างๆ มากมาย เช่น SVC เชิงเส้นและตัวแยกประเภททั้งมวล
‫เค ก. ลักษณนามสุ่มกลุ่มหรือลักษณนามฟอเรสต์สุ่ม
‫แค่นั้นแหละ.
‫และตอนนี้ในหัวข้อนี้ เราจะมาดูหรือทบทวนสิ่งที่เรากำลังพูดถึง
‫ดังนั้นเราจึงเลือกสิ่งนี้ และลูกค้าของเราเรียนรู้เวิร์กโฟลว์
‫ใช่.
‫เราได้เห็นการเตรียมข้อมูลให้พร้อมแล้ว
‫ใช่.
‫เราได้เห็นการเลือกอัลกอริทึมสแลชโดยประมาณที่ถูกต้องสำหรับปัญหาของเรา
‫อ่าาา
‫ตอนนี้เรามาถึงที่นี่แล้ว
‫สามพอดีกับอัลกอริทึมสแลชโมเดลและใช้เพื่อคาดการณ์ข้อมูลของเรา
‫ตอนนี้ เราได้เห็นสิ่งนี้แล้วจริงๆ เราได้เห็นครึ่งแรกแล้ว เราได้เห็นการป้อนโมเดล
‫แต่เราจะดูทั้งสองอย่าง
‫เราจะพิจารณาความเหมาะสมของแบบจำลองแล้วใช้เพื่อคาดการณ์ข้อมูลของเรา
‫สิ่งที่เราควรทำคือไปที่ 3 ให้พอดีกับอัลกอริธึมสแลชโมเดลกับข้อมูลของเราและใช้เพื่อคาดการณ์
‫มหัศจรรย์.
‫และใต้นี้ เราน่าจะทำภาค 3 1 กำลังปรับโมเดลให้เข้ากับข้อมูล
‫ตอนนี้เรามีโค้ดบางอย่างที่จะช่วยเราในเรื่องนี้แล้ว
‫และอีกครั้ง ฉันไม่ได้ชอบการคัดลอกและวางโค้ด แต่สนใจเรื่องเวลา เพราะไม่เช่นนั้น
‫เราจะพิมพ์ทุกอย่างในเซลล์นี้ใหม่ทั้งหมด
‫แต่ฉันเชื่อว่าคุณอาจทำอย่างนั้นแล้ว
‫ดังนั้นหากไม่ใช่ คุณสามารถพิมพ์ซ้ำได้
‫ฉันจะคัดลอกมันมาที่นี่
‫และประเด็นหลักที่เรากังวลคือความพอดี
‫ดังนั้นถ้าเราพิมพ์ตรงนี้ เราจะปรับโมเดลให้เข้ากับข้อมูล
‫ผมจะทบทวนสิ่งที่เรามีตรงนี้ใหม่ เพราะเราไม่ได้พิมพ์ออกมา
‫เราทำผิดกฎของเรา
‫แต่ไม่เป็นไร
‫จาก SRC เรียนรู้ทั้งมวลนำเข้าลักษณนามฟอเรสต์แบบสุ่ม
‫นี่กำลังบอกว่า เฮ้ k เรียนรู้ไลบรารีทั้งมวล นำเข้าโมเดลตัวแยกประเภทฟอเรสต์แบบสุ่ม
‫เราได้ตั้งค่าสุ่มเมล็ดพันธุ์ เราแยกข้อมูลออกเป็น x และ y
‫ดังนั้น x เป็นตัวแปรคุณลักษณะหรือคุณลักษณะหรือข้อมูล
‫พวกมันชื่อต่างกัน
‫ดังนั้นเราอาจใส่ที่นี่หรือจริงๆ
‫อาจจะอยู่บนนี้
‫X เท่ากับคุณสมบัติ ตัวแปรคุณสมบัติ ข้อมูล
‫พวกมันเป็นเพียงชื่อที่แตกต่างกันสำหรับ x และ y เท่ากับเลเบลหรือเป้าหมายหรือตัวแปรเป้าหมาย
‫ชื่อที่แตกต่างกันมากสำหรับ
‫นี่เป็นเพียงดังนั้น หากคุณเห็นว่าคุณอยู่ที่ไหน ดูชื่อที่แตกต่างกันสำหรับ X และ Y สองตัวนี้ ซึ่งเป็นชื่อตัวแปรทั่วไปที่คุณจะเห็นใน
‫Python
‫แต่สิ่งเหล่านี้แตกต่างกัน เช่นชื่อที่คุณจะถูกอ้างถึง
‫ถูกต้อง.
‫แล้วพอดีจะทำอย่างไรเมื่อมันผ่านที่นี่?
‫มาดู X กัน
‫เราหมายถึงภาพที่นี่ใช่มั้ย?
‫เราไม่ได้ติดอยู่กับทฤษฎีของสิ่งต่าง ๆ แล้วทำไมมันถึงมุ่งหน้าไป?
‫นี่คือ X และ Y ของเรา
‫แล้วเราผ่านอะไรมาบ้าง?
‫เรากำลังส่งข้อมูลการฝึก และการฝึก X และการฝึก Y ไปยังตัวแยกประเภท
‫นี่คือฟังก์ชันพอดี
‫นี่คือสิ่งที่เรากังวล การปรับโมเดลให้เข้ากับข้อมูล
‫Fit ทำอะไรได้บ้าง?
‫เมื่อเราผ่าน X และ Y เพื่อให้พอดี มันจะทำให้โมเดลผ่านตัวอย่างทั้งหมดใน x ข้อมูลการฝึกในกรณีของเรา
‫และดูว่าเลเบล Y ที่สอดคล้องกันคืออะไร และพยายามหารูปแบบที่นำไปสู่ ไปจนถึงผลรวมของตัวเลขต่างๆ
‫ได้ที่นี่
‫อะไรนำไปสู่การมีหนึ่งเป็นป้ายกำกับหรือศูนย์เป็นป้ายกำกับ
‫ในกรณีปลายล่างนี้ทำไมไม่หาง?
‫ใช่หรือศูนย์เป็นป้ายกำกับที่กระชับ
‫ถูกต้อง.
‫และวิธีที่โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงในกรณีของเราเป็นตัวจำแนกฟอเรสต์แบบสุ่ม สิ่งนี้จะแตกต่างกันอย่างไร
‫ขึ้นอยู่กับรุ่นที่คุณใช้และอธิบายรายละเอียด
‫ดังนั้น โปรดจำไว้ว่าสีเขียวเหล่านี้ทั้งหมดนี้เป็นโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่แตกต่างกัน และการอธิบายรายละเอียดของแต่ละรายการจะต้องใช้หนังสือเรียนทั้งเล่มหรือหลักสูตรวิดีโอที่ยาวกว่ามาก
‫ใช่ไหม
‫สำหรับตอนนี้ ในการเป็นผู้ปฏิบัติงาน เพื่อเริ่มใช้รหัสการเรียนรู้ของเครื่อง
‫สิ่งที่สำคัญที่สุดที่คุณจำได้คือมันคล้ายกับวิธีที่คุณคิดรูปแบบ
‫หากคุณมีเวลามากพอ คุณควรดูตัวแปรคุณลักษณะใน X อายุ เพศ คอเลสเตอรอล
‫ฉันไม่แน่ใจว่าจริง ๆ แล้วสิ่งเหล่านี้คืออะไร
‫สิ่งเหล่านี้เป็นคุณลักษณะด้านสุขภาพที่แตกต่างกัน และคุณจะเห็นว่าค่าต่างๆ เหล่านี้นำไปสู่ค่าที่ต่างกันใน
‫y หนึ่งสำหรับโรคหัวใจหรือศูนย์สำหรับไม่ใช่โรคหัวใจ
‫ไม่เป็นไร.
‫แนวคิดนี้ โดยไม่คำนึงถึงปัญหา มีความคล้ายคลึงกันในการเรียนรู้ของเครื่องทั้งหมด
‫ดังนั้นระหว่างการฝึก ซึ่งเป็นหน้าที่ของ Fit และอีกคำหนึ่งเพื่อความพอดี
‫ดังนั้นเราจึงต้องการการฝึกอบรม
‫ตกลง.
‫นั่นเป็นเหตุผลที่เราใช้การฝึกอบรม การฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง
‫โมเดลจะค้นหารูปแบบที่นี่ และระหว่างการทดสอบที่นี่ หรือเมื่อโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องอยู่ในระหว่างการผลิต
‫จะใช้รูปแบบดังกล่าว
‫ดังนั้นให้ใช้รูปแบบที่แบบจำลองได้เรียนรู้
‫นั่นคือจุดสำคัญของการเรียนรู้ของเครื่องทั้งหมดใช่ไหม
‫วิธีที่เราเป็นผู้ปฏิบัติในเรื่องนี้เริ่มต้นด้วยการวินิจฉัยปัญหาที่เรากำลังดำเนินการอยู่ก่อน
‫จากนั้นจึงเข้ามาหาแบบจำลอง
‫ตอนนี้คุณสามารถดำดิ่งลงไปได้ลึกเท่าที่คุณต้องการหาจุดอ่อนของตัวจำแนกประเภทป่าแบบสุ่มหรือสิ่งที่ป่าสุ่มหรือผู้รุกรานทำ
‫นั่นอาจเป็นส่วนเสริมที่เรากำลังดำเนินการอยู่ในอนาคต แต่สำหรับตอนนี้ นั่นคือปมของมันใช่ไหม
‫หากคุณต้องการทราบว่าโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงทำอะไรได้บ้าง มันใช้ข้อมูลบางส่วน ค้นหารูปแบบ จากนั้นจึงค้นหาหรือในการเรียนรู้ภายใต้การดูแล
‫จะค้นหาว่ารูปแบบเหล่านั้นเกี่ยวข้องกับป้ายกำกับอย่างไร
‫ที่มันสั้น
‫หากคุณต้องการ คุณสามารถเจาะลึกลงไปในแต่ละโมเดลเหล่านี้ได้มากเท่าที่คุณต้องการ
‫ไม่เน้นที่หลักสูตรนี้
‫และจำไว้ว่า จุดเน้นของเราคือการเขียนโค้ดแมชชีนเลิร์นนิง แทนที่จะดำดิ่งลงไปในทฤษฎี ถ้าคุณต้องการ
‫หรือปล่อยให้ทรัพยากรเพิ่มเติมบางส่วนในการดำดิ่งลึกลงไปในแบบจำลองแบบสุ่มของฟอเรสต์ ซึ่งเป็นแบบที่เราใช้อยู่
‫แต่สำหรับตอนนี้ เราก็ได้เห็นหรือได้ยินมาว่าหัวใจของการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร การหารูปแบบในข้อมูล
‫เราจะมาดูกันว่าเราจะทำได้อย่างไร
‫นี่คือ 3 2 คาดการณ์โดยใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง
‫ดังนั้น เมื่อแบบจำลองของเราได้เรียนรู้รูปแบบในข้อมูลโดยการเรียกฟังก์ชันพอดี เราจะใช้สิ่งที่เรียนรู้เพื่อคาดการณ์ข้อมูลที่แบบจำลองไม่เห็นได้อย่างไร
‫เราจะมาดูกันในวิดีโอหน้า