‫Zoals je misschien al geraden had, kan de voorspellingsmethode ook worden gebruikt op regressie-algoritmen.
‫Laten we dat dus eens proberen.
‫We gebruiken dezelfde dataset die we eerder gebruiken, dus ik voorspel dat deze ook kan worden gebruikt voor regressiemodellen.
‫Verander dat in afwaardering en laten we eens kijken naar ons huisvestingsgegevensframe.
‫Herinner ons eraan.
‫Huisvesting zeker geweldig.
‫Dus hier hebben we een aantal functies die we eerder hebben gezien, waarmee we een doelwaarde proberen te
‫voorspellen.
‫Dus laten we gewoon opschrijven dat we naar boven kunnen gaan en de code van eerder kopiëren, maar laten we een
‫beetje oefenen.
‫Dus laten we ons ensemble-algoritme nemen.
‫We gaan de willekeurige forests-regressie gebruiken omdat we proberen een getal te voorspellen dat een regressieprobleem
‫is.
‫We stellen de willekeurige seed in zoals we die hebben ingesteld voordat we de gegevens gaan maken.
‫Dus X is gelijk aan het huisvesten van Def Dot Drop, we zullen de doelvariabele verwijderen omdat we alle functies hier
‫willen gebruiken om het doel te voorspellen.
‫Dus as is gelijk aan één, en dit is heel gewoon wat je moet doen.
‫Zoals je tot nu toe in de video hebt gezien, worden in toekomstige video's en toekomstige projecten je gegevens in
‫functies en labels verwerkt.
‫Dus we zullen de labels maken, dan is dat het doel.
‫We gaan nu opsplitsen in trein- en testsets.
‫Dus opgesplitst in trainings- en testsets.
‫We hebben x trein x test y trein y test en dan hebben we een treintest gesplitst.
‫En dat kan x y zijn.
‫De testgrootte is gelijk aan nul komma twee en zal vervolgens de modelinstantie maken, die het model zal zijn gelijk aan willekeurige bosregressie
‫om te helpen als ik kon spellen en een schatting is wat het aantal is dat het willekeurige bos
‫onthoudt.
‫Als je duikt, als je in een willekeurige bosdocumentatie duikt en de schatting wordt bepaald door.
‫Dus ik zou kunnen leren dat dit standaard 100 is, maar je kunt dit op duizend zetten.
‫Je kunt dit op 200 zetten.
‫Dit kun je op 10 zetten.
‫En nogmaals, met het willekeurige bos, betekent dat gewoon hoeveel kleine modellen we gebruiken om één ensemblemodel te maken
‫om op onze gegevens te voorspellen?
‫Dus ik laat het gewoon als standaard, wat een schatting zal zijn als gelijk aan 100.
‫Dat is prima.
‫En dat is het mooie van S. K. De regel is dat we de voorspellingsmethode kunnen gebruiken op
‫een regressie-algoritme.
‫En veel van de algoritmen en schattingen binnen de socket-lijn hebben al geweldige standaardparameters om ze uit te
‫proberen met de standaardinstellingen.
‫En als ze niet erg goed werken, kun je de parameters hier altijd wijzigen.
‫Ik laat je in de documentatie duiken om te zien wat je daar zou kunnen veranderen.
‫Laten we daar uit komen en voorspellingen doen.
‫Waarom Pred?
‫Hoe denk je dat we ons model kunnen gebruiken om voorspellingen te doen?
‫Waarom het model van Parade Ankle voorspelt: Oh, net zo op de testdataset, laten we eens kijken wat er gebeurt.
‫Oh, wat kregen we een niet-gepaste fout?
‫Wat denk je dat van deze willekeurige forests-regressie-instantie is, is nog niet gemonteerd.
‫Coal fit, natuurlijk kunnen we nu nog geen voorspellingen doen.
‫Wat moeten we doen?
‫We hebben een model gemaakt, maar we hebben de gegevens niet aangepast.
‫Dus dank ons, Caroline, daarvoor.
‫Laten we het model gaan passen.
‫Op de data, en we gaan model fit maken, waar gaan we het op passen?
‫De trainingsfuncties en de trainingslabels.
‫En nu zouden we voorspellingen moeten kunnen doen.
‫Wacht een paar seconden, want het huisvesten van de EFF, onthoud, is 20000 rijen.
‫Willekeurig bosgras bouwt 100 kleine modellen.
‫Oh mooi.
‫Laten we nu eens kijken waarom.
‫Preds Waarom Preds eerst?
‫10.
‫Prachtig.
‫Zitten ze in hetzelfde?
‫Dus hier is nog iets over machine learning.
‫Voer alle vergelijkingen uit wanneer we deze voorspellingen proberen te evalueren, want dat is wat we hierna willen doen.
‫We willen deze voorspellingen evalueren.
‫Zijn ze in hetzelfde formaat als onze doelvariabele?
‫Omdat we appels met appels willen vergelijken.
‫Dus onze doelvariabele is vier komma vijf, maar dit is in honderdduizenden.
‫Dus onze voorspellingen?
‫We willen dat ze in hetzelfde formaat zijn als het doelwit.
‫Laten we dus eens kijken naar enkele van de eerste 10 doelvariabelen.
‫Waarom testen waar we dat in zouden kunnen veranderen?
‫Dat is geschud, dus kunnen we dat veranderen in een lege array?
‫Sorry, dat is al een serie.
‫Dus wat we zouden kunnen doen, is dit in een array veranderen.
‫Daar gaan we.
‫Ik denk niet dat we die tussen haakjes nodig hebben, eigenlijk.
‫Hier on-the-fly leren, OK, mooi, dus dit lijkt er veel op.
‫Nu gaan we zo meteen kijken naar meer regressie-evaluatiestatistieken, maar hoe kunnen we ons
‫model evalueren?
‫De voorspellingen van ons model die op de testdataset staan, dus als je enkele voorspellingen hebt gedaan op de testdataset,
‫hoe kunnen we dan denken dat we deze kunnen evalueren?
‫We zouden ze kunnen vergelijken, want laten we eens kijken naar de lengte van waarom Preds, waarom parades en de lengte van
‫waarom testen.
‫Dus dat betekent dat er één waarde is voor elke testwaarde.
‫Er is één voorspelling die ons model heeft gedaan voor elke testwaarde.
‫Dus.
‫Hm.
‫Wat?
‫Ik wil dat je een kijkje neemt voordat we bij de evaluatiestatistieken komen, het is gewoon een
‫regressie-evaluatiestatistieken.
‫Kijk daar maar eens naar.
‫Je zou zelfs kunnen gaan, daar gaan we.
‫Regressiestatistieken van machine learning of Kaylon-regressie-evaluatiestatistieken en mooie scores.
‫We gaan dit zo bekijken, maar ik zal je een kleine hint geven.
‫Ik zou graag willen dat je jezelf met deze dingen gaat uitdagen.
‫Dus je zult een kleine trend opmerken met al deze video's die uitkomen, want ik ga je uitdagen
‫voor de volgende video.
‫Dus laten we eens nadenken over hoe we deze kunnen vergelijken.
‫Dus we zouden kunnen als deze waarde hetzelfde is als deze vijf en het zou kunnen verminderen.
‫En dan zouden we hetzelfde kunnen doen met dit minus dat, van dat minus dat, van dat, dat van
‫dat en dat doen voor de hele array.
‫En dan misschien het gemiddelde nemen van al die verschillen.
‫Wat we daar zojuist hebben beschreven, is een absolute fout.
‫Dus laten we daar eens naar kijken.
‫Het gemiddelde verschil tussen de voorspelde waarden en de werkelijke waarden.
‫Vergelijk de voorspellingen dus met de waarheid.
‫We gaan van Skyline Dot-matriximport gemiddelde absolute fout en bedoelen dan absoluut.
‫We zouden deze allemaal met de hand kunnen minen en dan het gemiddelde kunnen vinden.
‫Maar het mooie van paranormaal leren is, zoals je hebt gezien, dat er veel belangrijke functies
‫voor machine learning zijn ingebouwd, waaronder modellen en evaluatiemodellen.
‫Dus laten we hier eens naar kijken.
‫Oh mooi.
‫Dus wat betekent dit?
‫Nou, omdat we gemiddelde absolute fout hebben gebruikt.
‫Dit betekent dat Maine gemiddeld hetzelfde is als gemiddeld.
‫Gemiddeld is elk van de voorspellingen van ons model 0. 3 tot verschillend van de werkelijke testwaarde.
‫Natuurlijk kunnen er enkele voorspellingen zijn die hoger zijn dan deze waarde.
‫Er kunnen enkele voorspellingen zijn die lager zijn dan deze waarde, slechter zijn dan de witste waarde of afwijken van
‫de witste waarde.
‫Maar laten we even teruggaan naar onze doelvariabele.
‫Als we kijken naar let's go housing DEF Preds is gelijk aan y Preds en dan gaan we zeker verder met huisvesting.
‫Wat missen we hier?
‫Lengte van waarde komt niet overeen.
‫Oh, we hebben de testdataset nodig.
‫Je hebt gelijk.
‫Dus het gaat niet echt werken, toch?
‫Hm.
‫Hoe kunnen we deze vergelijken?
‫Laten we eens kijken naar het doel.
‫Dus we gaan creëren.
‫Laten we het DMF-doel gaan huisvesten.
‫We bekijken alleen de doelkolom.
‫Dus de voorspellingen van ons model waarom Preds gemiddeld 0 zijn. 3 naar verschillend, dus het kan plus of min zijn.
‫Deze streefwaarden.
‫Maar dat is hoe we voorspellingen doen met onze schatting van de psychische lening, zoals op modellen die we kunnen gebruiken om de functie te
‫voorspellen.
‫En later zullen we wat meer zien over hoe we die voorspellingen evalueren.
‫Onthoud dat de kern van evaluatie is om de voorspellingen van ons model te vergelijken met wat het had moeten voorspellen.
‫Nu zijn er veel verschillende manieren om dat te doen.
‫Dat gaan we zien in de komende video's.
‫Ik zie je daar.