‫ตอนนี้เวทย์มนตร์เริ่มต้นขึ้นจริงๆ
‫และฉันรู้สึกตื่นเต้นมากสำหรับสิ่งนี้เพราะเหตุใด
‫นี่คือสิ่งที่เราสร้างขึ้นมา
‫พวกเราได้รับการฝึกฝน
‫เราได้ทำรหัสทั้งหมดแล้ว
‫เรากำลังดำเนินการกับข้อมูล กรอกข้อมูลที่ขาดหายไป แปลงเป็นตัวเลข
‫เราได้รับการฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องนับไม่ถ้วน
‫ที่จริงน่าจะประมาณห้าหรือหกในสมุดบันทึกนี้
‫แต่ในที่สุด เราก็จะใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ได้รับการฝึกฝนมาเพื่อคาดการณ์
‫นี่คือที่มาของความมหัศจรรย์ในการเรียนรู้ของเครื่องจริงๆ ใช่ไหม
‫สิ่งที่เราจะทำคือ เราจะนำแบบจำลองของเรามาไว้ตรงนี้ แบบที่เราฝึกไว้
‫เราสามารถเรียกใช้อีกครั้ง
‫นี่จะให้คะแนนเราตรงนี้
‫นี่คือการฝึกอบรม CLF เกี่ยวกับชุดข้อมูลโรคหัวใจที่ X บอกแบบจำลองของเราเพื่อค้นหารูปแบบระหว่างรถไฟ
‫X และรถไฟ Y
‫ตอนนี้สิ่งที่เราจะทำ เราได้เห็นคะแนน C แล้ว
‫ตอนนี้กำลังประเมินแบบจำลองในชุดข้อมูลทดสอบ เพื่อไม่ให้มีข้อมูลมาก่อน
‫เบื้องหลังของคะแนนจริงๆ ก็คือ ตัวแบบกำลังคาดการณ์ข้อมูลการทดสอบ
‫X จริง ๆ แล้วทำบางอย่างเช่น Y สเปรด แล้วเปรียบเทียบกับการทดสอบ Y
‫สปอยล์ ระวัง จริง ๆ แล้วเราเคยคาดการณ์ไว้แล้ว แต่ตอนนี้เราจะเห็นพวกเขาในเนื้อหนังแล้ว
‫ไปที่นี่กันเถอะ
‫ไม่เป็นไร.
‫ความคิดเห็น.
‫ใช้แบบจำลองที่ได้รับการฝึกฝนมาในการทำนาย
‫ตอนนี้ มีสองวิธีในการคาดการณ์จริง โดยมีสองวิธีในการคาดคะเนที่เราต้องการใช้
‫หนึ่งคือฟังก์ชันทำนาย
‫อันที่จริง ยังมีมากกว่านี้อีกเล็กน้อย แต่นี่คือฟังก์ชันหลักในการทำนาย
‫จากนั้นสองตัวคือฟังก์ชันทำนาย proba
‫ฉันจะดูการทำนายก่อนเพราะนี่คือหลักที่คุณต้องการใช้
‫เราจะทำสิ่งนี้ได้อย่างไร?
‫สิ่งที่สวยงามก็เพราะความงามของ API เงินกู้กายสิทธิ์
‫ใช่ไหม
‫มันได้รับการออกแบบมาอย่างน่าอัศจรรย์ เมื่อคุณทำสิ่งใดสิ่งหนึ่ง นั่นคือเหตุผลที่เราสามารถย่อยแบบจำลองของเราได้อย่างง่ายดายก่อนที่จะพูดเชิงเส้นสำหรับตัวแยกประเภทฟอเรสต์แบบสุ่ม
‫ไม่ว่าเราจะมีรูปแบบใดที่นี่ ก็จะมีฟังก์ชันพอดี ฟังก์ชันคะแนนเพื่อประเมิน
‫และฟังก์ชันคาดการณ์อย่างเป็นธรรมชาติ ให้ลองเรียกตัวเองว่าอย่าคาดเดา
‫ตอนนี้คุณคิดว่าการทำนายอาจต้องใช้อะไรบ้างถ้าเรากำลังพยายามทำนายที่นี่
‫พยายามทำนายว่ามีใครเป็นโรคหัวใจหรือไม่
‫เราควรให้แบบจำลองของเราทำนายเกี่ยวกับอะไร
‫สิ่งสำคัญในที่นี้คือการจดจำว่าแบบจำลองของเราได้เรียนรู้อะไร
‫และในกรณีของเรา มีการเรียนรู้เกี่ยวกับคุณลักษณะเหล่านี้
‫เรียนรู้เกี่ยวกับพารามิเตอร์ร่างกายที่แตกต่างกันเหล่านี้หรือพารามิเตอร์ด้านสุขภาพของผู้ป่วย
‫ดังนั้นจึงสมเหตุสมผลที่ฟังก์ชันการทำนาย
‫เพื่อให้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงของเราสามารถคาดการณ์ได้ จะต้องผ่านมันไป
‫ข้อมูลที่คล้ายคลึงกัน จริงๆ แล้วเป็นข้อมูลเดียวกันหรือรูปแบบเดียวกันกับข้อมูลที่ได้เรียนรู้
‫ลองยกตัวอย่าง
‫หากวิธีนี้ใช้ไม่ได้ผล เราจะสร้างอันที่ใช้ไม่ได้ในตอนแรก และ p dot array แล้วใส่สิ่งที่สุ่มเข้ามาที่นี่
‫พ.ศ. 2327 สามสี่
‫ฉันกำลังดูสี่ แต่กดต่อไป
‫เรื่องยาว.
‫กะสั้นนี้ไม่ทำงาน
‫อืม.
‫ทำไมค่าที่ผิดพลาด?
‫ไปลงที่นี่กันเถอะ
‫คาดหวังอาร์เรย์ 2d แต่ได้อาร์เรย์ D หนึ่งรายการแทน
‫มันแสดงให้เราเห็นอาร์เรย์ของเรา
‫เราใส่เข้าไป
‫กำหนดรูปร่างข้อมูลของคุณใหม่โดยใช้อาร์เรย์ใดก็ได้
‫กำหนดรูปร่างใหม่หากข้อมูลของคุณมีคุณลักษณะเดียวหรืออัตรา หรือปรับรูปร่างหนึ่งเชิงลบหากมีตัวอย่างเดียว
‫แต่สิ่งที่เราทำได้ เรามีข้อมูลบางส่วนในรูปทรงที่ถูกต้องอยู่แล้ว และอยู่ในรูปของการทดสอบ X
‫มาดูกันเลย
‫มาเตือนตัวเองก่อนที่เราจะเหนี่ยวไก รูปทรงของการทดสอบ X เพราะจำไว้ว่า แบบจำลองของเราได้ฝึกเกี่ยวกับข้อมูลการฝึก
‫และมันไม่เคยเห็นข้อมูลการทดสอบมาก่อน
‫ดังนั้นถ้าเราต้องการจะทำนายก็ต้องอยู่ในรูปแบบนี้
‫มาทำกัน
‫อ่าาา
‫นี้มีลักษณะอย่างไร?
‫สิ่งนี้เตือนคุณถึงอะไรเมื่อเราคาดการณ์ที่นี่
‫อาจจะไม่มากเกินไปเพราะมันเป็นเพียงอาร์เรย์ของเลขศูนย์และหนึ่ง และไม่เป็นไรถ้าคุณกำลังคิดอย่างนั้น
‫แต่ถ้าเรามาดูกันว่าทำไมการทดสอบ
‫ที่จริงเราก็มีสิ่งเดียวกันเป๊ะๆ
‫บางทีถ้าเราไปเป็นรังสี ดูว่ามันจะจัดรูปแบบในลักษณะเดียวกันหรือไม่
‫บูม.
‫เราจะไปที่นั่น.
‫ตอนนี้สิ่งที่เราทำคือเราได้คาดการณ์ข้อมูลการทดสอบเพื่อทำนายว่ามีคนเป็นโรคหัวใจหรือไม่
‫ดังนั้นศูนย์หรือหนึ่ง
‫ขณะนี้ ป้ายกำกับของเราอยู่ในรูปแบบเดียวกับป้ายกำกับทดสอบ ดังนั้นการคาดคะเนของเราจึงอยู่ในรูปแบบเดียวกับป้ายกำกับทดสอบของเรา
‫ตอนนี้เป็นบิตของคำหนึ่ง แต่คุณจะเห็นว่าทำไมสิ่งนี้จึงสำคัญ
‫ตอนนี้เราสามารถเปรียบเทียบคำทำนายกับความจริงได้
‫ในกรณีของเรา นี่คือความจริง
‫ถูกต้อง.
‫ป้ายทดสอบ นี่คือที่ที่เราแบ่งข้อมูลของเราที่ตั้งไว้ด้านบนนี้
‫เราแยกมันที่นี่
‫และนี่คือคำทำนายของเรา
‫ดังนั้นสิ่งนี้จะสมเหตุสมผลขึ้นเล็กน้อยเมื่อเราใส่มันลงในโค้ด
‫ดังนั้นเปรียบเทียบการคาดคะเนกับฉลากความจริงเพื่อประเมินแบบจำลอง
‫เป็นวิธีปฏิบัติที่ดีที่จะบันทึกการคาดคะเนเป็นค่าสเปรด y
‫นี่คือสิ่งที่คุณอาจเห็นในเอกสารประกอบ
‫Clf ทำนาย x ทดสอบ และตอนนี้สิ่งที่เราจะทำคือ NP ค่าเฉลี่ย y สเปรด เท่ากับ y ทดสอบ
‫บูม.
‫แล้วตอนนี้เรามาทำอะไรที่นี่?
‫เรากำลังคาดการณ์ที่นี่ด้วยแบบจำลองของเรา และเรากำลังเปรียบเทียบการคาดคะเนกับป้ายกำกับความจริงพื้นฐาน
‫และที่จริงแล้ว ฉันใช้คำอื่นที่นี่
‫ความจริงพื้น.
‫นั่นเป็นอีกชื่อหนึ่งว่าทำไม
‫ฉันกำลังเปรียบเทียบกับฉลากความจริงจากชุดข้อมูลเดิมของเรา
‫เอาอันนั้นลง
‫เหตุใดจึงเรียกว่าความจริงพื้น
‫บางทีฉันน่าจะใส่มันไว้กับระบบการตั้งชื่อของเรา
‫แต่ตัวเลขนี้ทำให้เรานึกถึงที่ไหน?
‫ดีนี้มาจากไหนก่อน?
‫เราจะเห็นคะแนน ll การทดสอบ x การทดสอบ y
‫พวกมันเป็นสิ่งเดียวกัน
‫สวยงาม.
‫ที่เรากำลังคำนวณอยู่นี้คือความแม่นยำหรือแค่เปรียบเทียบว่าโมเดลทำกับแผนที่นี้ได้ดีแค่ไหน หมายความว่าเรากำลังจะไป
‫เฮ้ สำหรับแต่ละตัวอย่างในนี้ โมเดลของเราทำนายฉลากนั้นจริง ๆ เพื่อที่เราจะผ่านมันได้ด้วยตนเองและ
‫ไป ศูนย์ศูนย์ ใช่
‫หนึ่ง.
‫ฉันเข้าใจผิดอย่างหนึ่ง
‫ได้อันนั้นถูกต้อง
‫คุณเข้าใจถูกแล้ว
‫ได้อันนั้นถูกต้อง
‫และคุณสามารถจินตนาการได้ถ้าคุณมีป้ายกำกับต่างๆ นับพันรายการ
‫ดังนั้นเราจะไม่ทำด้วยตนเองเหมือนกับว่าเราเคยทำอย่างนั้น
‫มีอีกวิธีหนึ่งในการทำเช่นนี้
‫เราสามารถไปจาก Skyline Metrics ความแม่นยำในการนำเข้า คะแนน
‫อีกครั้ง เราจะพูดถึงเมตริกใน
‫ฉันคิดว่านี่เป็นส่วนถัดไปที่เรากำลังก้าวไปข้างหน้า
‫ฉันกำลังจะตรวจสอบสิ่งที่เรากำลังครอบคลุม
‫เราอาจจะทำอย่างนั้นตอนนี้
‫ใช่.
‫การประเมินแบบจำลองเป็นส่วนถัดไป แต่สำหรับตอนนี้ ให้ลองดูที่นี่
‫คะแนนความแม่นยำ
‫เหตุใดการทดสอบ Y จึงแพร่กระจายในตอนนี้
‫คุณคิดว่าสิ่งนี้จะเกิดขึ้นหากเรากำลังตรวจสอบคะแนนความถูกต้อง หากเรากลับมาที่นี่และกดแท็บ
‫shift จะส่งค่าความแม่นยำเฉลี่ยในข้อมูลการทดสอบและป้ายกำกับที่ระบุ
‫ตอนนี้เราดำเนินการบูมนี้ สิ่งเดียวกัน
‫สามวิธีที่แตกต่างกันตรงนี้ ในการทำสิ่งเดียวกัน ถ้าเราไปที่นี่
‫ทำไม
‫จริง.
‫เห็นไหม ฉันได้ชื่อจริงมาจากที่ใด ใช่ไหม?
‫ความจริงพื้น.
‫ในกรณีของเรา ป้ายกำกับ Y true ของเราหรือป้ายกำกับที่มาพร้อมกับชุดข้อมูลของเรานั้นอยู่ในข้อมูลการทดสอบและป้ายกำกับการคาดคะเนของเราจะถูกบันทึกไว้ในสเปรด
‫y
‫พวกเขาใช้ y pred ที่นี่ใน docstring
‫นี่คือคะแนนการจำแนกประเภทความถูกต้อง
‫สวยงาม.
‫นั่นเป็นวิธีหนึ่งในการทำนายด้วยแบบจำลองการจัดหมวดหมู่ของเรา
‫ทีนี้ลองดูบนนี้กันว่าเราบอกว่ามีสองวิธีในการทำนายและทำนายโพรบ
‫เราจะแสดงความคิดเห็นเล็กน้อยสำหรับตัวเราเอง
‫ทำการทำนายด้วยตัวทำนายล่วงหน้า
‫ตอนนี้ ฉันจะพูดสิ่งนี้ในวิดีโอหน้าใช่ไหม
‫เพื่อให้แน่ใจว่าสิ่งนี้จะไม่ยาวเกินไป
‫แต่มิฉะนั้น ฉันจะฝึกฝนเล็กน้อยในการคาดการณ์ ดูว่าคุณสามารถเรียกใช้ฟังก์ชันการทำนายด้วยชุดข้อมูล
‫X ในรูปแบบเดียวกับข้อมูลที่ฝึกได้หรือไม่
‫แล้วพบกันใหม่ในวิดีโอหน้าครับ