‫Come avrai intuito, il metodo di previsione può essere utilizzato anche su algoritmi di regressione.
‫Quindi proviamolo.
‫Usiamo lo stesso set di dati che usiamo prima, quindi prevedo che possa essere utilizzato anche per i modelli di regressione.
‫Trasformalo in un markdown e diamo un'occhiata al nostro frame di dati abitativi.
‫Ricorda a noi stessi.
‫Alloggio sicuramente meraviglioso.
‫Quindi qui abbiamo alcune caratteristiche che abbiamo visto prima, che stiamo cercando di prevedere un valore
‫target.
‫Quindi scriviamo solo che potremmo andare su e copiare il codice da prima, ma facciamo un po'
‫di pratica.
‫Quindi prendiamo il nostro algoritmo di insieme.
‫Useremo le foreste casuali che regrediscono perché stiamo usando un tentativo di prevedere un numero che è un problema
‫di regressione.
‫Imposteremo il seme casuale proprio come quello che abbiamo impostato prima di creare i dati.
‫Quindi X è uguale a Housing Def Dot Drop, elimineremo la variabile target perché vogliamo usare tutte le
‫funzionalità qui per prevedere il target.
‫Quindi l'asse è uguale a uno, e questo è molto comune di ciò che dovrai fare.
‫Come hai visto finora nel video, nei video futuri e nei progetti futuri i tuoi dati verranno inseriti
‫in funzioni ed etichette.
‫Quindi creeremo le etichette, quindi questo è l'obiettivo.
‫Ora ci dividiamo in set di treni e test.
‫Quindi diviso in set di allenamento e test.
‫Avremo x train x test y train y test e quindi avremo il test del treno diviso.
‫E questo può essere x y.
‫La dimensione del test è uguale a zero virgola due e quindi creerà l'istanza del modello, che sarà il modello uguale alla regressione
‫casuale della foresta per aiutare se potessi scrivere e una stima è quale è il numero di ricordi della foresta
‫casuale.
‫Se ti immergi, se ti immergi in qualche foresta casuale la documentazione e la stima sono impostate da.
‫Quindi potrei imparare che questo è 100 per impostazione predefinita, ma puoi metterlo fino a mille.
‫Puoi metterlo a 200.
‫Puoi mettere questo a 10.
‫E con la foresta casuale di nuovo, ciò significa solo quanti piccoli modelli stiamo usando per creare un modello
‫di insieme da prevedere sui nostri dati?
‫Quindi lo lascerò come predefinito, che sarà una stima uguale a 100.
‫Va bene.
‫Ed è questo il bello di S. K. La linea è che saremo in grado di utilizzare il metodo di previsione su
‫un algoritmo di regressione.
‫E molti degli algoritmi e delle stime all'interno della linea socket hanno già ottimi parametri predefiniti per provarli
‫con i valori predefiniti.
‫E se non funzionano molto bene, puoi sempre modificare i parametri qui.
‫Ti lascerò immergere nella documentazione per vedere cosa potresti cambiare lì.
‫Usciamo da questo e facciamo previsioni.
‫Perché Pred?
‫Come pensi che potremmo usare il nostro modello per fare previsioni?
‫Perché il modello di Parade Ankle prevede, Oh, proprio come nel set di dati del test, vediamo cosa succede.
‫Oh, cosa abbiamo ottenuto un errore non montato?
‫Cosa pensi che provenga da questa istanza di regressione casuale delle foreste non è ancora stata adattata.
‫Naturalmente, non possiamo ancora fare previsioni.
‫Cosa dobbiamo fare?
‫Bene, abbiamo istanziato un modello, ma non ci siamo adattati ai dati.
‫Quindi grazie, Caroline, per questo.
‫Andiamo a montare il modello.
‫Per i dati, e andremo ad adattarci al modello, su cosa lo adatteremo?
‫Le caratteristiche di formazione e le etichette di formazione.
‫E ora dovremmo essere in grado di fare previsioni.
‫Aspetta qualche secondo perché l'alloggiamento dell'EFF, ricorda, è di 20000 righe.
‫L'erba casuale della foresta sta costruendo 100 piccoli modelli.
‫Oh, bello.
‫Diamo ora un'occhiata al perché.
‫Preds Perché Preds prima?
‫10.
‫Meraviglioso.
‫Sono nella stessa cosa?
‫Quindi ecco un'altra cosa sull'apprendimento automatico.
‫Esegui tutti i confronti quando proviamo a valutare queste previsioni, perché è quello che vogliamo fare dopo.
‫Vogliamo valutare queste previsioni.
‫Sono nello stesso formato della nostra variabile target?
‫Perché vogliamo confrontare le mele con le mele.
‫Quindi la nostra variabile target è quattro virgola cinque, ma è in centinaia di migliaia.
‫Quindi le nostre previsioni?
‫Vogliamo che siano nello stesso formato dell'obiettivo.
‫Quindi diamo un'occhiata ad alcune delle prime 10 variabili target.
‫Perché testare potremmo trasformarlo in?
‫È mescolato, quindi potremmo trasformarlo in un array vuoto?
‫Mi dispiace, è già una serie.
‫Quindi quello che potremmo fare è trasformarlo in un array.
‫Ci siamo.
‫Non credo che abbiamo bisogno di quelli tra parentesi, in realtà.
‫Imparare al volo qui, OK, bello, quindi questo sembra abbastanza simile a questi.
‫Ora daremo un'occhiata a più metriche di valutazione della regressione in un secondo, ma come possiamo valutare
‫il nostro modello?
‫Le previsioni del nostro modello che si trovano sul set di dati di test, quindi se hai fatto alcune previsioni sul set
‫di dati di test, come possiamo, come pensi che potremmo valutarle?
‫Bene, potremmo confrontarli perché diamo un'occhiata alla lunghezza del perché Preds, perché le parate e la lunghezza del
‫perché test.
‫Quindi questo significa che c'è un valore per ogni valore di test.
‫C'è una previsione che il nostro modello ha fatto per ogni valore di test.
‫Così.
‫Hmm.
‫Che cosa?
‫Voglio che tu dia un'occhiata prima di arrivare alle metriche di valutazione, è solo avere una metrica di valutazione di
‫regressione.
‫Dai un'occhiata a quello.
‫Potresti anche andare lì andiamo.
‫Metriche di regressione dell'apprendimento automatico o metriche di valutazione della regressione di Kaylon e punteggio bellissimo.
‫Daremo un'occhiata a questo tra un momento, ma ti darò solo un piccolo suggerimento.
‫Vorrei che iniziassi a metterti alla prova con queste cose.
‫Quindi noterai una piccola tendenza con tutti questi video in uscita perché ti sfiderò prima
‫del prossimo video.
‫Quindi pensiamo a come potremmo confrontare questi.
‫Quindi potremmo se questo valore è lo stesso di questo cinque e potremmo meno.
‫E poi potremmo fare lo stesso con questo meno quello, da quel meno quello, da quello, quello
‫da quello e farlo per l'intero array.
‫E poi magari prendi la media di tutte queste differenze.
‫Ora, quello che abbiamo appena descritto è un errore medio assoluto.
‫Quindi diamo un'occhiata a questo.
‫La differenza media tra i valori previsti e i valori reali.
‫Quindi confronta le previsioni con la verità.
‫Andremo dall'importazione della matrice di punti Skyline significa errore assoluto e quindi significa assoluto.
‫Potremmo meno tutti questi a mano e poi trovare la media.
‫Ma la bellezza dell'apprendimento psichico, come hai visto, è che molte importanti funzioni di apprendimento automatico,
‫inclusi modelli e modelli di valutazione, sono integrate.
‫Quindi diamo un'occhiata a questo.
‫Oh, bello.
‫Che cosa significa questo?
‫Bene, perché abbiamo usato l'errore assoluto medio.
‫Ciò significa che in media, il Maine è uguale alla media.
‫In media, ciascuna delle previsioni del nostro modello è 0. 3 a diverso dal valore di prova effettivo.
‫Naturalmente, potrebbero esserci alcune previsioni che sono più di questo valore.
‫Potrebbero esserci alcune previsioni inferiori a questo valore, peggiori del valore più bianco o diverse dal valore
‫più bianco.
‫Ma torniamo alla nostra variabile target.
‫Se diamo un'occhiata, andiamo ad alloggiare DEF Preds uguale a y Preds e poi andiamo ad alloggiare in anticipo.
‫Cosa ci manca qui?
‫La lunghezza del valore non corrisponde.
‫Oh, ci serve il set di dati del test.
‫Hai ragione.
‫Quindi non funzionerà davvero, vero?
‫Hmm.
‫Come possiamo confrontare questi?
‫Vediamo solo l'obiettivo.
‫Quindi creeremo.
‫Andiamo ad alloggiare il bersaglio DMF.
‫Visualizzeremo solo la colonna di destinazione.
‫Quindi le previsioni del nostro modello perché i Pred sono in media 0. 3 a diverso, quindi potrebbe essere più o meno.
‫Questi valori obiettivo.
‫Ma è così che facciamo previsioni con la nostra stima del prestito psichico come sui modelli che possiamo usare per prevedere la
‫funzione.
‫E poi, più avanti, vedremo un po' di più su come valutiamo queste previsioni.
‫Ricorda, il punto cruciale della valutazione è confrontare le previsioni del nostro modello con ciò che avrebbe dovuto prevedere.
‫Ora ci sono molti modi diversi per farlo.
‫Lo vedremo nei prossimi video.
‫Ci vediamo lì.