‫كما قد تكون خمنت ، يمكن استخدام طريقة التنبؤ في خوارزميات الانحدار أيضًا.
‫لذلك دعونا نجرب ذلك.
‫نحن نستخدم نفس مجموعة البيانات التي استخدمناها من قبل ، لذلك يمكن أيضًا استخدام توقع Go لنماذج الانحدار.
‫حوّل ذلك إلى تخفيض السعر ودعنا نلقي نظرة على إطار بيانات الإسكان لدينا.
‫أذكر أنفسنا بإسكان DF رائعة.
‫إذن لدينا هنا بعض الميزات التي رأيناها من قبل والتي نحاول التنبؤ بقيمة مستهدفة.
‫لذلك دعونا فقط نكتب.
‫يمكننا الصعود ونسخ الكود من قبل ، لكن دعونا نحصل على القليل من التدريب.
‫لذلك دعونا نحصل على خوارزمية المجموعة الخاصة بنا.
‫سنستخدم الانحدار العشوائي للغابات لأننا نستخدم محاولة التنبؤ برقم يمثل مشكلة
‫انحدار.
‫سنقوم بتعيين البذور العشوائية تمامًا مثل ما قمنا بإعداده قبل أن نبدأ في إنشاء البيانات.
‫لذا فإن X تساوي إسقاط نقطة DF للإسكان.
‫سنتخلص من المتغير الهدف لأننا نريد استخدام جميع الميزات هنا للتنبؤ بالهدف.
‫لذا فإن المحور يساوي واحدًا وهذا شائع جدًا لما يجب عليك القيام به كما رأيته في الفيديو حتى الآن في
‫مقاطع الفيديو المستقبلية والمشاريع المستقبلية هو تحويل بياناتك إلى ميزات وتسميات.
‫لذلك سننشئ الملصقات ، وهذا هو الهدف الذي سنقسمه الآن إلى مجموعات تدريب واختبار
‫، لذا ننقسم إلى مجموعات تدريب واختبار.
‫سيكون لدينا اختبار x ، اختبار x ، اختبار y ، تدريب ، اختبار y ثم سيكون لدينا تقسيم اختبار القطار ويمكن أن يكون
‫حجم الاختبار x ، y يساوي 0. 2.
‫وبعد ذلك سننشئ مثيل النموذج الذي سيكون نموذجًا يساوي عشوائيًا للغابات إعادة المعتدي.
‫ما الذي سيساعدني إذا كان بإمكاني التهجئة وتقديرنا وهو الرقم.
‫تذكر الغابة العشوائية إذا كان لديك DivX إذا كنت قد غصت في بعض وثائق الغابة العشوائية وقمت بتقدير
‫مجموعة من قبل حتى أتمكن من معرفة أن هذا هو 100 افتراضيًا ، ولكن يمكنك وضع هذا على 1000 ، يمكنك وضع هذا في 200
‫، يمكنك وضع هذا في عشرة.
‫ومع الغابة العشوائية ، مرة أخرى ، هذا يعني فقط عدد النماذج الصغيرة التي نستخدمها لإنشاء نموذج
‫مجموعة واحد للتنبؤ ببياناتنا؟
‫لذا سأتركها على أنها القيمة الافتراضية ، والتي ستكون تقديرًا يساوي 100.
‫هذا جيّد.
‫ومن ميزات SQ المنفردة أننا سنكون قادرين على استخدام الطريقة التنبؤية على خوارزمية
‫الانحدار والعديد من الخوارزميات والتقدير ضمنها.
‫لذلك أتعلم بالفعل وجود معلمات افتراضية رائعة.
‫لذا جربها باستخدام الإعدادات الافتراضية وإذا لم تعمل جيدًا ، يمكنك دائمًا تغيير المعلمات
‫هنا.
‫سأدعك تتعمق في الوثائق لترى ما قد تغيره هناك.
‫دعنا نخرج من ذلك ونقوم بالتنبؤات.
‫نعم عرض كيف تعتقد أنه يمكننا استخدام نموذجنا لعمل تنبؤات؟
‫يتنبأ نموذج Y pred يساوي أوه ، تمامًا مثل ذلك الموجود في مجموعة بيانات الاختبار.
‫دعونا نرى ما سيحدث.
‫أوه ماذا حصلنا.
‫خطأ غير ملائم.
‫ماذا تعتقد؟
‫هذا من هذا التراجع العشوائي للغابات؟
‫لم يتم تركيب المثيل حتى الآن.
‫نداء صالح.
‫نعم، بالتأكيد.
‫لا يمكننا عمل تنبؤات حتى الآن.
‫ماذا علينا أن نفعل؟
‫حسنًا ، لقد أنشأنا نموذجًا مثيلاً له ، لكننا لم نلائمه مع البيانات.
‫لذا شكراً لنا كارولين على ذلك.
‫دعونا نلائم النموذج.
‫إلى البيانات وسنذهب إلى النموذج المناسب.
‫ما الذي سوف نلائمه؟
‫ميزات التدريب وعلامات التدريب.
‫والآن يجب أن نكون قادرين على عمل تنبؤات.
‫انتظر بضع ثوان ، لأن الإسكان DF تذكر 20000 صف.
‫يقوم الانحدار العشوائي للغابات ببناء 100 نموذج صغير.
‫اوه جميل.
‫دعنا الآن نلقي نظرة على سبب استخدام Preds.
‫لماذا بريدز العشرة الأولى.
‫رائع.
‫هل هم في نفس الشيء؟
‫إذن ، هذا شيء آخر عن التعلم الآلي ، أليس كذلك؟
‫كل المقارنات عندما نحاول تقييم هذه التنبؤات لأن هذا ما نريد القيام به بعد ذلك.
‫نريد تقييم هذه التنبؤات.
‫هل هي بنفس تنسيق المتغير المستهدف لأننا نريد مقارنة التفاح بالتفاح.
‫إذن المتغير المستهدف لدينا هو 4. 5 ، ولكن هذا بمئات الآلاف.
‫إذن ، توقعاتنا ، نريدها أن تكون بنفس تنسيق الهدف.
‫لذلك دعونا نلقي نظرة على بعض المتغيرات العشرة الأولى المستهدفة لماذا الاختبار قد نقوم بتحويل ذلك إلى هذا
‫الترتيب العشوائي حتى نتمكن من تحويل ذلك إلى مصفوفة MP.
‫آسف هذا بالفعل هذا هو مسلسل.
‫لذا ما يمكننا فعله هو تحويل هذا إلى مصفوفة.
‫هناك نذهب.
‫أوه ، لا أعتقد أننا بحاجة إلى هؤلاء بين قوسين ، في الواقع.
‫التعلم على الطاير هنا.
‫حسنا جميلة.
‫لذلك يبدو هذا مشابهًا جدًا لهؤلاء.
‫الآن سنلقي نظرة على المزيد من مقاييس تقييم الانحدار في ثانية ، ولكن كيف يمكننا
‫تقييم نموذجنا؟
‫تنبؤات نموذجنا ، أي على مجموعة بيانات الاختبار.
‫لذا إذا قمت ببعض التنبؤات على مجموعة بيانات الاختبار ، فكيف يمكننا برأيك
‫تقييمها؟
‫حسنًا ، يمكننا مقارنتها لأننا دعونا نلقي نظرة على طول سبب Preds ، ولماذا Preds وطول سبب الاختبار.
‫هذا يعني أن هناك قيمة واحدة لكل قيمة اختبار.
‫هناك توقع واحد قدمه نموذجنا لكل قيمة اختبار.
‫لذا.
‫همم.
‫ماذا؟
‫أريدك أن تلقي نظرة قبل أن نصل إلى مقاييس التقييم ، ما عليك سوى إلقاء نظرة.
‫مقاييس تقييم الانحدار.
‫فقط الق نظرة على ذلك.
‫يمكنك حتى الذهاب.
‫هناك نذهب.
‫مقاييس الانحدار للتعلم الآلي أو تقييم الانحدار.
‫حسنًا ، المقاييس والتسجيل.
‫جميلة.
‫سنلقي نظرة على هذا بعد قليل ، لكنني سأعطيكم تلميحًا بسيطًا.
‫أود أن تبدأ في تحدي نفسك بهذه الأشياء.
‫لذلك ستلاحظ اتجاهًا بسيطًا مع ظهور جميع مقاطع الفيديو هذه ، وهو أنني سأقوم بتحديك
‫قبل الفيديو التالي.
‫لذا دعونا نفكر في كيفية المقارنة بين هذه القيم حتى نتمكن من طرحها إذا كانت هذه القيمة مماثلة لهذا
‫الملف ، ومن ثم يمكننا فعل الشيء نفسه مع هذا.
‫ناقص ذلك من ذلك ، من ذلك ، من ذلك ، من ذلك.
‫وافعل ذلك للمصفوفة بأكملها ثم ربما تأخذ متوسط كل هذه الاختلافات.
‫الآن ما وصفناه للتو هناك يعني خطأ مطلق.
‫لذلك دعونا نلقي نظرة على ذلك.
‫متوسط الفرق بين القيم المتوقعة والقيم الحقيقية.
‫لذا قارن بين التنبؤات والحقيقة.
‫سننتقل من استيراد المصفوفة العددية يعني الخطأ المطلق ثم نعني المطلق.
‫يمكننا طرح كل هذه الأرقام يدويًا ثم إيجاد المتوسط.
‫لكن جمال التعلم النفسي كما رأيت ، هو أن العديد من وظائف التعلم الآلي المهمة ، بما
‫في ذلك النماذج ونماذج التقييم ، مدمجة فيها.
‫لذلك دعونا نلقي نظرة على هذا.
‫اوه جميل.
‫فماذا يعني هذا؟
‫حسنًا ، لأننا استخدمنا يعني الخطأ المطلق.
‫هذا يعني أنه في المتوسط ، المتوسط هو نفسه المتوسط.
‫في المتوسط ، كل واحدة من تنبؤات النماذج لدينا تساوي 0. 32 تختلف عن قيمة الاختبار الفعلية.
‫الآن ، بالطبع ، قد تكون هناك بعض التوقعات التي هي أكثر من هذه القيمة.
‫قد تكون هناك بعض التوقعات التي تقل عن هذه القيمة ، أو أسوأ من قيمة اختبار Y أو تختلف عن
‫قيمة اختبار Y.
‫لكن دعنا نعود إلى المتغير المستهدف.
‫إذا ألقينا نظرة على دعنا نذهب إلى الإسكان فوارق DF تساوي Y هوامش ثم نذهب إلى رأس DF.
‫مذا نحتاج هنا؟
‫طول القيمة غير متطابق.
‫أوه ، نحن بحاجة إلى مجموعة بيانات الاختبار بشكل صحيح.
‫لذلك لن ينجح الأمر حقًا ، أليس كذلك؟
‫همم.
‫كيف يمكننا مقارنة هذه؟
‫دعنا فقط ننظر إلى الهدف.
‫لذلك سنقوم بإنشاء هدف DF الخاص بالإسكان.
‫سنقوم فقط بعرض العمود الهدف.
‫لذا فإن تنبؤات نموذجنا Y هي في المتوسط 0. 32 مختلفة.
‫لذلك يمكن أن يكون زائد أو ناقص هذه القيم المستهدفة.
‫ولكن هذه هي الطريقة التي نتنبأ بها باستخدام مقدرات أو نماذج الأعاصير ، يمكننا استخدام وظيفة التنبؤ.
‫وبعد ذلك سنرى المزيد حول كيفية تقييمنا لتلك التنبؤات.
‫تذكر أن جوهر التقييم هو مقارنة تنبؤات نموذجنا بما كان يجب أن يتوقعه.
‫الآن ، هناك العديد من الطرق المختلفة للقيام بذلك.
‫سنرى ذلك في مقاطع الفيديو القادمة.
‫سأراك هناك.