‫Comme vous l'avez peut-être deviné, la méthode de prédiction peut également être utilisée sur les algorithmes de régression.
‫Alors essayons ça.
‫Nous utilisons le même ensemble de données que nous utilisions auparavant, donc je prédis qu'il peut également être utilisé pour les modèles de régression.
‫Transformez cela en démarque et examinons notre cadre de données sur le logement.
‫Rappelons-nous.
‫Logement def merveilleux.
‫Nous avons donc ici des fonctionnalités que nous avons déjà vues, que nous essayons de prédire une valeur
‫cible.
‫Donc, écrivons simplement que nous pourrions remonter et copier le code d'avant, mais ayons un peu
‫de pratique.
‫Voyons donc notre algorithme d'ensemble.
‫Nous allons utiliser les forêts aléatoires pour régresser parce que nous essayons de prédire un nombre qui est un problème
‫de régression.
‫Nous allons définir la graine aléatoire exactement comme ce que nous avons configuré avant de créer les données.
‫Donc X est égal au logement Def Dot Drop, nous allons nous débarrasser de la variable cible car nous voulons utiliser toutes
‫les fonctionnalités ici pour prédire la cible.
‫Donc axe est égal à un, et c'est très courant de ce que vous aurez à faire.
‫Comme vous l'avez vu dans la vidéo jusqu'à présent, dans les futures vidéos et futurs projets, vos données sont introduites dans
‫des fonctionnalités et des étiquettes.
‫Nous allons donc créer les étiquettes, puis c'est la cible.
‫Nous allons maintenant nous séparer en ensembles de train et de test.
‫Alors divisez-vous en ensembles d'entraînement et de test.
‫Nous aurons x train x test y train y test et ensuite nous aurons train test split.
‫Et cela peut être x y.
‫La taille du test est égale à zéro virgule deux, puis créera l'instance de modèle, qui sera le modèle égal à une régression
‫de forêt aléatoire pour aider si je pouvais épeler et une estimation est le nombre de rappels de la forêt
‫aléatoire.
‫Si vous plongez, si vous plongez dans une documentation forestière aléatoire et que l'estimation est définie par.
‫Je pourrais donc apprendre que c'est 100 par défaut, mais vous pouvez le mettre jusqu'à mille.
‫Vous pouvez le mettre à 200.
‫Vous pouvez mettre cela à 10.
‫Et avec la forêt aléatoire encore, cela signifie simplement combien de petits modèles utilisons-nous pour créer un modèle d'ensemble
‫à prédire sur nos données ?
‫Je vais donc le laisser par défaut, ce qui sera une estimation égale à 100.
‫C'est très bien.
‫Et c'est la beauté de S. K. Line est que nous allons pouvoir utiliser la méthode de prédiction sur un
‫algorithme de régression.
‫Et beaucoup d'algorithmes et d'estimations dans la ligne de socket ont déjà d'excellents paramètres par défaut pour les essayer avec
‫les valeurs par défaut.
‫Et s'ils ne fonctionnent pas très bien, vous pouvez toujours modifier les paramètres ici.
‫Je vous laisse plonger dans la documentation pour voir ce que vous pourriez y changer.
‫Sortons de là et faisons des prédictions.
‫Pourquoi Preds ?
‫Comment pensez-vous que nous pourrions utiliser notre modèle pour faire des prédictions ?
‫Pourquoi le modèle de Parade Ankle prédit, Oh, juste comme ça sur l'ensemble de données de test, voyons ce qui se passe.
‫Oh, qu'avons-nous obtenu une erreur non ajustée?
‫Que pensez-vous qui provient de cette instance de régression de forêts aléatoires n'est pas encore ajusté.
‫Ajustement du charbon, bien sûr, nous ne pouvons pas encore faire de prédictions.
‫Qu'avons nous à faire?
‫Eh bien, nous avons instancié un modèle, mais nous n'avons pas ajusté les données.
‫Alors merci, Caroline, pour ça.
‫Allons adapter le modèle.
‫Aux données, et nous allons modéliser l'ajustement, sur quoi allons-nous les adapter ?
‫Les fonctionnalités de formation et les étiquettes de formation.
‫Et maintenant, nous devrions être en mesure de faire des prédictions.
‫Attendez quelques secondes car le logement de l'EFF, rappelez-vous, fait 20000 lignes.
‫L'herbe forestière aléatoire construit 100 petits modèles.
‫Oh, magnifique.
‫Voyons maintenant pourquoi.
‫Preds Pourquoi les Preds en premier ?
‫dix.
‫Merveilleux.
‫Sont-ils dans le même ?
‫Voici donc une autre chose à propos de l'apprentissage automatique.
‫Exécutez toutes les comparaisons lorsque nous essayons d'évaluer ces prédictions, car c'est ce que nous voulons faire ensuite.
‫Nous voulons évaluer ces prédictions.
‫Sont-ils dans le même format que notre variable cible ?
‫Parce que nous voulons comparer des pommes avec des pommes.
‫Notre variable cible est donc quatre virgule cinq, mais c'est en centaines de milliers.
‫Alors nos pronostics ?
‫Nous voulons qu'ils soient dans le même format que la cible.
‫Voyons donc quelques-unes des 10 premières variables cibles.
‫Pourquoi tester nous pourrions transformer cela en ?
‫C'est mélangé, donc nous pourrions le transformer en un tableau vide?
‫Désolé, c'est déjà le c'est une série.
‫Donc, ce que nous pourrions faire, c'est transformer cela en un tableau.
‫On y va.
‫Je ne pense pas que nous ayons besoin de ceux entre parenthèses, en fait.
‫Apprendre à la volée ici, d'accord, magnifique, donc cela ressemble assez à ceux-ci.
‫Maintenant, nous allons jeter un œil à plus de métriques d'évaluation de régression dans une seconde, mais comment pourrions-nous
‫évaluer notre modèle ?
‫Les prédictions de notre modèle qui se trouvent sur l'ensemble de données de test, donc si vous avez fait des prédictions sur
‫l'ensemble de données de test, comment pouvons-nous les évaluer ?
‫Eh bien, nous pourrions les comparer car jetons un coup d'œil au pourquoi des Preds, aux parades du pourquoi et à la durée du test
‫du pourquoi.
‫Cela signifie donc qu'il y a une valeur pour chaque valeur de test.
‫Il y a une prédiction que notre modèle a faite pour chaque valeur de test.
‫Donc.
‫Hmm.
‫Quoi?
‫Je veux que vous jetiez un coup d'œil avant d'en arriver aux métriques d'évaluation, c'est juste une métrique d'évaluation de
‫régression.
‫Jetez un œil à ça.
‫Vous pouvez même y aller, nous y allons.
‫Métriques de régression de l'apprentissage automatique ou métriques d'évaluation de la régression Kaylon et notation magnifique.
‫Nous allons y jeter un œil dans un instant, mais je vais juste vous donner un petit indice.
‫J'aimerais que vous commenciez à vous remettre en question avec ces choses.
‫Vous allez donc remarquer une petite tendance avec toutes ces vidéos qui sortent car je vais vous mettre au
‫défi avant la prochaine vidéo.
‫Alors réfléchissons à la façon dont nous pourrions les comparer.
‫Donc, nous pourrions si cette valeur est la même que ce cinq et pourrait la moins.
‫Et puis nous pourrions faire la même chose avec ce moins cela, à partir de ce moins cela, à partir de cela, cela à
‫partir de cela et faire cela pour l'ensemble du tableau.
‫Et puis peut-être prendre la moyenne de toutes ces différences.
‫Or, ce que nous venons de décrire est une erreur absolue moyenne.
‫Voyons donc cela.
‫La différence moyenne entre les valeurs prédites et les valeurs réelles.
‫Comparez donc les prédictions à la vérité.
‫Nous allons passer de l'importation de la matrice de points Skyline à une erreur absolue, puis à une erreur absolue.
‫Nous pourrions déduire tout cela à la main et ensuite trouver la moyenne.
‫Mais la beauté de l'apprentissage psychique, comme vous l'avez vu, réside dans le fait que de nombreuses fonctions importantes d'apprentissage
‫automatique, y compris les modèles et les modèles d'évaluation, sont intégrées.
‫Voyons donc cela.
‫Oh, magnifique.
‫Qu'est-ce que cela signifie?
‫Eh bien, parce que nous avons utilisé une erreur absolue moyenne.
‫Cela signifie qu'en moyenne, le Maine est le même que la moyenne.
‫En moyenne, chacune des prédictions de notre modèle est de 0. 3 à différent de la valeur de test réelle.
‫Bien sûr, certaines prédictions peuvent être supérieures à cette valeur.
‫Certaines prédictions peuvent être inférieures à cette valeur, pires que la valeur la plus blanche ou différentes de la valeur
‫la plus blanche.
‫Mais revenons simplement à notre variable cible.
‫Si nous regardons Let's go Housing DEF Preds est égal à y Preds, puis nous allons logement DEF Preds.
‫Qu'est-ce qui nous manque ici?
‫La longueur de la valeur ne correspond pas.
‫Oh, nous avons besoin de l'ensemble de données de test.
‫Tu as raison.
‫Donc ça ne va pas vraiment marcher, n'est-ce pas ?
‫Hmm.
‫Comment peut-on les comparer ?
‫Regardons juste la cible.
‫Alors on va créer.
‫Allons loger la cible DMF.
‫Nous allons simplement afficher la colonne cible.
‫Donc, les prédictions de notre modèle pour lesquelles les Preds sont en moyenne à 0. 3 à différent, donc ça pourrait être plus ou moins.
‫Ces valeurs cibles.
‫Mais c'est ainsi que nous faisons des prédictions avec notre estimation de prêt psychique comme sur des modèles que nous pouvons utiliser pour prédire la
‫fonction.
‫Et puis plus tard, nous verrons un peu plus sur la façon dont nous évaluons ces prédictions.
‫N'oubliez pas que l'essentiel de l'évaluation est de comparer les prédictions de notre modèle à ce qu'il aurait dû prévoir.
‫Maintenant, il existe de nombreuses façons différentes de le faire.
‫On verra ça dans les prochaines vidéos.
‫On se verra là bas.