‫Wie Sie vielleicht schon vermutet haben, kann die Vorhersagemethode auch für Regressionsalgorithmen verwendet werden.
‫Also probieren wir das aus.
‫Wir verwenden den gleichen Datensatz, den wir zuvor verwendet haben, sodass er meiner Meinung nach auch für Regressionsmodelle verwendet werden kann.
‫Verwandeln Sie das in einen Markdown und werfen wir einen Blick auf unseren Gehäusedatenrahmen.
‫Erinnern Sie uns daran.
‫Gehäuse auf jeden Fall wunderbar.
‫Hier haben wir also einige Funktionen, die wir schon einmal gesehen haben, mit denen wir versuchen, einen Zielwert
‫vorherzusagen.
‫Schreiben wir also einfach auf, dass wir den Code von vorhin kopieren könnten, aber üben wir
‫ein wenig.
‫Holen wir uns also unseren Ensemble-Algorithmus.
‫Wir werden die Random Forests nach oben regressieren, weil wir versuchen, eine Zahl vorherzusagen, bei der es sich um ein
‫Regressionsproblem handelt.
‫Wir setzen den zufälligen Seed genau so, wie wir ihn eingerichtet haben, bevor wir die Daten erstellen.
‫X ist also gleichbedeutend mit dem Unterbringen von Def Dot Drop, wir werden die Zielvariable loswerden, weil wir hier alle Funktionen
‫verwenden möchten, um das Ziel vorherzusagen.
‫Die Achse ist also gleich eins, und dies ist sehr üblich, was Sie tun müssen.
‫Wie Sie bisher im Video gesehen haben, werden Ihre Daten in zukünftigen Videos und zukünftigen Projekten in
‫Funktionen und Labels integriert.
‫Also erstellen wir die Labels, dann ist das das Ziel.
‫Wir werden uns jetzt in Zug- und Testsets aufteilen.
‫Also in Trainings- und Testsets aufteilen.
‫Wir haben x train x test y train y test und dann haben wir train test split.
‫Und das kann x y sein.
‫Die Testgröße entspricht null Komma zwei und erstellt dann die Modellinstanz, die Modell entspricht Random Forest Regress ist, um
‫zu helfen, wenn ich buchstabieren könnte und eine Schätzung lautet, wie viele Random Forests gespeichert
‫werden.
‫Wenn Sie tauchen, wenn Sie in einen zufälligen Wald eintauchen, wird die Dokumentation und Schätzung festgelegt.
‫Ich könnte also lernen, dass dies standardmäßig 100 ist, aber Sie können dies auf tausend stellen.
‫Sie können dies auf 200 setzen.
‫Sie können dies auf 10 setzen.
‫Und mit dem Random Forest bedeutet das nur, wie viele kleine Modelle wir verwenden, um ein Ensemble-Modell
‫zu erstellen, um unsere Daten vorherzusagen?
‫Also belasse ich es einfach als Standard, was eine Schätzung von 100 ist.
‫Das ist gut.
‫Und das ist das Schöne an S. K. Linie ist, dass wir die Vorhersagemethode für einen Regressionsalgorithmus
‫verwenden können.
‫Und viele der Algorithmen und Schätzungen in der Socket-Zeile haben bereits großartige Standardparameter, um sie mit
‫den Standardeinstellungen auszuprobieren.
‫Und wenn sie nicht sehr gut funktionieren, können Sie die Parameter hier jederzeit ändern.
‫Ich werde Sie in die Dokumentation eintauchen lassen, um zu sehen, was Sie dort ändern könnten.
‫Lass uns da raus und Vorhersagen treffen.
‫Warum Preds?
‫Wie könnten wir Ihrer Meinung nach unser Modell nutzen, um Vorhersagen zu treffen?
‫Warum das Modell von Parade Ankle vorhersagt: Oh, einfach so auf dem Testdatensatz, mal sehen, was passiert.
‫Oh, was haben wir für einen nicht angepassten Fehler erhalten?
‫Was denkst du, dass von dieser Random Forests Regress-Instanz noch nicht angepasst ist.
‫Kohle fit, natürlich können wir noch keine Vorhersagen machen.
‫Was müssen wir machen?
‫Nun, wir haben ein Modell instanziiert, aber nicht an die Daten angepasst.
‫Danke, Caroline, dafür.
‫Lassen Sie uns das Modell anpassen.
‫An die Daten, und wir werden die Modellanpassung vornehmen, worauf werden wir sie anpassen?
‫Die Trainingsfunktionen und die Trainingsetiketten.
‫Und jetzt sollten wir in der Lage sein, Vorhersagen zu treffen.
‫Warten Sie ein paar Sekunden, denn das Gehäuse des EFF umfasst 20000 Zeilen.
‫Zufälliges Waldgras baut 100 kleine Modelle.
‫Ach schön.
‫Schauen wir uns jetzt an, warum.
‫Preds Warum Preds zuerst?
‫10.
‫Wunderbar.
‫Sind die gleich?
‫Hier ist noch etwas zum maschinellen Lernen.
‫Führen Sie alle Vergleiche durch, wenn wir versuchen, diese Vorhersagen auszuwerten, denn das wollen wir als nächstes tun.
‫Wir wollen diese Vorhersagen auswerten.
‫Haben sie das gleiche Format wie unsere Zielvariable?
‫Weil wir Äpfel mit Äpfeln vergleichen wollen.
‫Unsere Zielvariable ist also vier Komma fünf, aber das sind Hunderttausende.
‫Also unsere Vorhersagen?
‫Wir möchten, dass sie das gleiche Format wie das Ziel haben.
‫Schauen wir uns also einige der ersten 10 Zielvariablen an.
‫Warum testen wir das vielleicht?
‫Das ist gemischt, also könnten wir daraus ein leeres Array machen?
‫Sorry, das ist schon die Serie.
‫Was wir also tun könnten, ist, daraus ein Array zu machen.
‫Na, bitte.
‫Ich glaube nicht, dass wir die in Klammern eigentlich brauchen.
‫Hier im Handumdrehen lernen, OK, schön, also sieht das hier ziemlich ähnlich aus.
‫Jetzt werden wir uns gleich weitere Regressionsbewertungsmetriken ansehen, aber wie können wir unser
‫Modell bewerten?
‫Die Vorhersagen unseres Modells im Test-Dataset. Wenn Sie also einige Vorhersagen zum Test-Dataset gemacht haben, wie
‫können wir diese Ihrer Meinung nach auswerten?
‫Nun, wir könnten sie vergleichen, denn schauen wir uns die Länge der Preds, der Paraden und der Dauer des
‫Tests an.
‫Das bedeutet, dass es für jeden Testwert einen Wert gibt.
‫Es gibt eine Vorhersage, die unser Modell für jeden Testwert gemacht hat.
‫So.
‫Hmm.
‫Was?
‫Ich möchte, dass Sie nachschlagen, bevor wir zu den Bewertungsmetriken kommen.
‫Schau dir das einfach an.
‫Du könntest sogar dorthin gehen, wir gehen.
‫Regressionsmetriken des maschinellen Lernens oder Kaylon-Regressionsbewertungsmetriken und schönes Scoring.
‫Wir werden uns das gleich ansehen, aber ich gebe Ihnen nur einen kleinen Hinweis.
‫Ich möchte, dass Sie anfangen, sich mit diesen Dingen selbst herauszufordern.
‫Du wirst also bei all diesen Videos einen kleinen Trend bemerken, denn ich werde dich vor
‫dem nächsten Video herausfordern.
‫Überlegen wir also, wie wir diese vergleichen können.
‫Wir könnten also, wenn dieser Wert derselbe wie diese fünf ist, und ihn abrechnen.
‫Und dann könnten wir dasselbe mit diesem minus dem machen, von dem minus das, von dem, das von
‫dem und das für das gesamte Array.
‫Und dann vielleicht den Durchschnitt all dieser Unterschiede nehmen.
‫Was wir gerade dort beschrieben haben, ist der absolute Fehler.
‫Schauen wir uns das also an.
‫Die durchschnittliche Differenz zwischen den vorhergesagten Werten und den wahren Werten.
‫Vergleichen Sie also die Vorhersagen mit der Wahrheit.
‫Wir gehen von Skyline-Dot-Matrix-Import mit dem absoluten Fehler und dann mit dem absoluten Wert aus.
‫Wir könnten all diese von Hand abrechnen und dann den Durchschnitt ermitteln.
‫Aber das Schöne am psychischen Lernen besteht, wie Sie gesehen haben, darin, dass viele wichtige Funktionen
‫des maschinellen Lernens, einschließlich Modellen und Bewertungsmodellen, integriert sind.
‫Schauen wir uns das also an.
‫Ach schön.
‫Was bedeutet das?
‫Nun, weil wir den mittleren absoluten Fehler verwendet haben.
‫Dies bedeutet, dass Maine im Durchschnitt gleich ist.
‫Im Durchschnitt ist jede Vorhersage unseres Modells 0. 3 zu unterschiedlich vom tatsächlichen Prüfwert.
‫Natürlich kann es einige Vorhersagen geben, die über diesem Wert liegen.
‫Es kann einige Vorhersagen geben, die kleiner als dieser Wert sind, schlechter als der weißeste Wert sind oder sich vom
‫weißesten Wert unterscheiden.
‫Aber kehren wir einfach zu unserer Zielvariablen zurück.
‫Wenn wir uns Let's go Housing DEF Preds gleich y Preds anschauen und dann gehen wir Housing def voraus.
‫Was fehlt uns hier?
‫Länge des Werts stimmt nicht überein.
‫Oh, wir brauchen den Testdatensatz.
‫Du hast recht.
‫Es wird also nicht wirklich funktionieren, oder?
‫Hmm.
‫Wie können wir diese vergleichen?
‫Sehen wir uns einfach das Ziel an.
‫Also werden wir erstellen.
‫Lassen Sie uns das DMF-Ziel aufnehmen.
‫Wir werden nur die Zielspalte anzeigen.
‫Die Vorhersagen unseres Modells, warum Preds im Durchschnitt 0 sind. 3 zu unterschiedlich, also könnte es plus oder minus sein.
‫Diese Zielwerte.
‫Aber so machen wir Vorhersagen mit unserer psychischen Kreditschätzung wie mit Modellen, mit denen wir die Funktion vorhersagen
‫können.
‫Und später werden wir etwas mehr darüber erfahren, wie wir diese Vorhersagen auswerten.
‫Denken Sie daran, dass der Kern der Bewertung darin besteht, die Vorhersagen unseres Modells mit dem zu vergleichen, was es hätte vorhersagen sollen.
‫Nun gibt es viele verschiedene Möglichkeiten, dies zu tun.
‫Das werden wir in den kommenden Videos sehen.
‫Ich sehe dich dort.