‫Được chứ.
‫Vì vậy, trong phần trước, chúng ta đã biết cách chọn một ước tính hoặc mô hình học máy cho vấn đề mà chúng ta
‫đang giải quyết.
‫Chúng ta có một vấn đề hồi quy?
‫Chúng ta có một vấn đề phân loại?
‫Và chúng tôi đã theo dõi sơ đồ này và chúng tôi đã thử một loạt các mô hình khác nhau như SVC tuyến tính
‫và bộ phân loại tập hợp, a. k. một. bộ phân loại nhóm ngẫu nhiên hoặc bộ phân loại rừng ngẫu nhiên.
‫Đó là nó.
‫Và bây giờ trong phần này, chúng ta sẽ xem xét hoặc thực sự hãy xem lại những gì chúng ta đang đề cập trong
‫danh sách.
‫Vì vậy, chúng tôi đã đánh dấu điều này và đó là quy trình làm việc tìm hiểu khách hàng của chúng tôi.
‫Chuẩn rồi.
‫Chúng tôi thấy việc chuẩn bị dữ liệu đã sẵn sàng.
‫Chuẩn rồi.
‫Chúng tôi đã thấy việc chọn thuật toán gạch chéo ước tính phù hợp cho các vấn đề của chúng tôi.
‫Aha.
‫Bây giờ chúng tôi đến đây.
‫Ba phù hợp với thuật toán gạch chéo mô hình và sử dụng nó để đưa ra dự đoán trên dữ liệu của chúng tôi.
‫Bây giờ, chúng tôi đã thực sự thấy điều này tốt, chúng tôi đã xem nửa đầu, chúng tôi đã thấy việc cho người mẫu ăn.
‫Nhưng chúng ta sẽ xem xét cả hai.
‫Chúng tôi sẽ xem xét việc điều chỉnh mô hình và sau đó sử dụng nó để đưa ra dự đoán trên dữ liệu của chúng tôi.
‫Vì vậy, những gì chúng tôi có thể làm là đi thứ ba là điều chỉnh thuật toán cắt mô hình trên dữ liệu của chúng tôi và sử dụng nó để đưa ra dự đoán.
‫Tuyệt vời.
‫Và dưới đây, chúng ta có thể sẽ làm Phần 3. 1 là điều chỉnh mô hình với dữ liệu.
‫Bây giờ chúng tôi đã có một số mã sẽ giúp chúng tôi thực hiện việc này.
‫Và một lần nữa, không phải vì tôi không phải là người thích sao chép mã dán, mà là vì lợi ích của thời gian bởi vì nếu
‫không, chúng ta sẽ nhập lại mọi thứ trong ô này theo đúng nghĩa đen.
‫Nhưng tôi tin rằng bạn có thể đã làm được điều đó.
‫Vì vậy, nếu không, bạn có thể gõ lại.
‫Tôi sẽ sao chép nó ở đây.
‫Và dòng chính mà chúng tôi quan tâm ở đây là sự phù hợp.
‫Vì vậy, nếu chúng ta nhập vào đây, chúng ta sẽ điều chỉnh mô hình với dữ liệu.
‫Vì vậy, tôi sẽ chỉ trình bày lại những gì chúng tôi có ở đây bởi vì chúng tôi đã không gõ nó ra.
‫Chúng tôi đã phá vỡ quy tắc của mình.
‫Nhưng không sao đâu.
‫Từ SRC, hãy tìm hiểu bộ phân loại rừng nhập ngẫu nhiên theo nhóm.
‫Đây là nói hey k học thư viện tập hợp nhập mô hình phân loại rừng ngẫu nhiên.
‫Chúng tôi đã thiết lập một hạt giống ngẫu nhiên, chúng tôi đã chia dữ liệu của mình thành x và y.
‫Vì vậy, x là một biến đặc trưng hoặc các tính năng hoặc dữ liệu.
‫Chúng là những cái tên khác nhau.
‫Vì vậy, chúng tôi có thể đưa vào đây hoặc thực sự.
‫Có thể lên đây.
‫X bằng các đối tượng địa lý, biến đối tượng địa lý, dữ liệu.
‫Chúng chỉ là các tên khác nhau cho x và y bằng nhãn hoặc mục tiêu hoặc biến mục tiêu.
‫Vì vậy, các tên khác nhau cho.
‫Đây chỉ là vì vậy nếu bạn thấy bạn đang đi đâu và về, hãy xem các tên khác nhau cho hai X và Y, những
‫tên biến phổ biến mà bạn sẽ thấy trong Python.
‫Nhưng chúng khác nhau, giống như những cái tên mà bạn sẽ là chúng sẽ được nhắc đến.
‫Đúng.
‫Và vì vậy phù hợp đang làm gì khi nó đi qua đây?
‫Vì vậy, chúng ta hãy nhìn vào X.
‫Chúng tôi muốn nói đến hình ảnh ở đây, phải không?
‫Chúng ta không bị mắc kẹt trong lý thuyết về mọi thứ, vậy tại sao nó lại đi đầu?
‫Đây là X và Y của chúng ta.
‫Và chúng ta đang vượt qua cái gì?
‫Chà, chúng tôi đang chuyển nó dữ liệu đào tạo và đào tạo X và đào tạo Y cho bộ phân loại của chúng tôi.
‫Vì vậy, đây là chức năng phù hợp.
‫Đây là điều chúng tôi quan tâm, điều chỉnh mô hình phù hợp với dữ liệu.
‫Sự phù hợp thực sự làm gì?
‫Chà, khi chúng ta chuyển X và Y cho phù hợp, nó sẽ khiến mô hình xem qua tất cả các ví dụ trong
‫x, dữ liệu đào tạo trong trường hợp của chúng ta và xem nhãn Y tương ứng của chúng là gì và cố gắng tìm ra các
‫mẫu dẫn đến cho các kết hợp số khác nhau ở đây.
‫Điều gì dẫn đến việc có một là một nhãn hoặc một số 0 là một nhãn?
‫Trong trường hợp đầu cuối này, tại sao không có đuôi?
‫Vâng, hoặc số 0 như một nhãn hiệu vừa vặn.
‫Đúng.
‫Và cách mô hình học máy trong trường hợp của chúng ta là một bộ phân loại rừng ngẫu nhiên, cách thực hiện
‫điều này sẽ khác nhau tùy thuộc vào mô hình bạn sử dụng và giải thích chi tiết.
‫Vì vậy, hãy nhớ tất cả các mô hình màu xanh lá cây này ở đây là các mô hình học máy khác nhau và giải
‫thích chi tiết của từng mô hình sẽ yêu cầu toàn bộ sách giáo khoa hoặc một khóa học video dài hơn nhiều.
‫Đúng?
‫Bây giờ, để trở thành một học viên, hãy bắt đầu áp dụng mã học máy.
‫Điều quan trọng nhất bạn có thể nhớ là nó tương tự như cách bạn tìm ra các mẫu.
‫Nếu bạn có đủ thời gian, bạn sẽ xem xét các biến đặc điểm trong X, tuổi, giới tính, cholesterol.
‫Tôi không chắc thực sự những thứ còn lại là gì.
‫Chúng chỉ là các thuộc tính sức khỏe khác nhau và bạn sẽ thấy những giá trị khác nhau của những giá trị này
‫dẫn đến những giá trị khác nhau trong y một đối với bệnh tim hoặc 0 đối với không phải bệnh tim.
‫Được rồi.
‫Khái niệm này, bất kể vấn đề là gì, là tương tự trong tất cả học máy.
‫Vì vậy, trong quá trình đào tạo, hàm phù hợp là gì và thuật ngữ khác của phù hợp.
‫Vì vậy, chúng tôi muốn đào tạo.
‫Được chứ.
‫Đó là lý do tại sao chúng tôi đang sử dụng mô hình đào tạo, đào tạo máy học.
‫Mô hình sẽ tìm các mẫu ở đây và sau đó trong quá trình thử nghiệm ở đây hoặc khi một mô hình học máy
‫đang được sản xuất, nó sẽ sử dụng các mẫu đó.
‫Vì vậy, hãy sử dụng các mẫu mà mô hình đã học.
‫Đó là mấu chốt của tất cả học máy, phải không?
‫Cách chúng ta trở thành những người thực hành điều này là bắt đầu bằng cách chẩn đoán đầu tiên chúng ta đang giải quyết vấn
‫đề gì, sau đó đi vào và tìm ra một mô hình.
‫Giờ đây, bạn có thể đi sâu đến mức bạn muốn để thực sự tìm ra những điểm mấu chốt về những gì một bộ phân loại rừng ngẫu nhiên làm
‫hoặc những gì một khu rừng ngẫu nhiên hoặc kẻ xâm lược làm.
‫Đó có thể là một phần mở rộng mà chúng tôi sẽ phát triển trong tương lai, nhưng hiện tại, đó là mấu chốt của nó, phải không?
‫Nếu bạn muốn tìm hiểu mô hình học máy hoạt động như thế nào, nó sẽ lấy một số dữ liệu, nó tìm ra các mẫu và
‫sau đó tìm ra hoặc trong quá trình học có giám sát, nó sẽ tìm ra cách các mẫu đó liên quan đến các nhãn.
‫Tóm lại là vậy.
‫Nếu bạn muốn, bạn có thể đi sâu tùy thích vào từng mô hình này.
‫Không tập trung vào điều đó cho khóa học này.
‫Và hãy nhớ rằng, trọng tâm của chúng tôi là viết mã máy học thay vì đi sâu vào lý thuyết, nếu bạn thích,
‫hoặc để lại một số tài nguyên bổ sung cho một số nghiên cứu sâu vào mô hình rừng ngẫu nhiên, đó là mô hình
‫chúng tôi đang sử dụng.
‫Nhưng bây giờ chúng ta cuối cùng đã thấy hoặc chúng ta đã nghe điểm mấu chốt của học máy là gì, tìm kiếm các mẫu trong
‫dữ liệu.
‫Chúng tôi sẽ xem làm thế nào chúng tôi có thể.
‫Đây là 3. 2 đưa ra dự đoán bằng cách sử dụng mô hình học máy.
‫Vì vậy, bây giờ các mô hình của chúng tôi đã học được các mẫu trong dữ liệu bằng cách gọi hàm fit, làm thế nào chúng tôi có thể sử dụng những
‫gì đã học để đưa ra một số dự đoán về dữ liệu mà mô hình chưa thấy?
‫Chúng ta sẽ xem xét điều đó trong video tiếp theo.