‫ご想像の通り､ predictメソッドは回帰アルゴリズムにも使用することができます｡
‫では､ それを試してみましょう｡
‫以前と同じデータセットを使うので､ go predictは回帰モデルにも使えます｡
‫これをマークダウンに変換して､ 住宅データフレームを見てみましょう｡
‫住宅DFワンダフルを再認識する｡
‫ここでは､ 以前にも見たことのあるような､ 目標値を予測するための機能をいくつか持っています｡
‫では､ 書き出してみましょう｡
‫前のコードをコピーしてきてもいいのですが､ ちょっと練習してみましょう｡
‫では､ アンサンブルのアルゴリズムを考えてみましょう｡
‫ランダムフォレスト回帰を使うのは､ 回帰の問題である数値を予測しようとするためです｡
‫データを作成する前に設定したものと同じように､ ランダムシードを設定します｡
‫つまり､ XはハウジングDFのドット落ちと同じです｡
‫ターゲットの予測には､ ここにあるすべての特徴を使いたいので､ ターゲット変数を取り除くことにします｡
‫これは､ これまでのビデオで見てきたように､ これからのビデオやプロジェクトでは､
‫データをフィーチャーやラベルにすることが非常に一般的です｡
‫ラベルを作成し､ それをターゲットとして､ トレーニング・セットとテスト・セットに分割します｡
‫x train, x test, y, train, y testとし､ train test splitで､ x, y test size
‫equal 0とします｡ 2.
‫そして､ model equals random forest re aggressorとなるモデルインスタンスを作成します｡
‫私は呪文を唱えることができればどのようなヘルプと推定私たちは､ 番号です｡
‫DivXでランダムフォレストのドキュメントを読んで､
‫デフォルトで100になるように設定したのを覚えていますか｡
‫ランダムフォレストの場合は､ データを予測するための1つのアンサンブルモデルを作るために､ いくつの小さなモデルを使うかということです｡
‫だから､ デフォルトのまま､ イコール100として見積もりをすることにしています｡
‫それでいいんです｡
‫そして､ これがSQ loneの優れた点で､ 回帰アルゴリズムや多くのアルゴリズムで予測法を使い､
‫推定が内に入るということです｡
‫だから､ すでに素晴らしいデフォルトのパラメータを持っていることを学ぶことができます｡
‫デフォルトの状態で試してみて､ うまくいかない場合は､ いつでもここのパラメータを変更することができます｡
‫そこで何を変更するかは､ ドキュメントに潜って確認してもらうことにしよう｡
‫そこから抜け出して､ 予測をしてみましょう｡
‫Y Pres 私たちのモデルを使って､ どのように予測を立てることができると思いますか？
‫Y predはmodel predictと等しいああ､ ちょうどテストデータセットでそのように｡
‫どうなるか見てみましょう｡
‫ああ､ 私たちは何を得たのだろう｡
‫not fittedのエラーです｡
‫いかがでしょうか？
‫それはこのランダムフォレストの回帰から？
‫インスタンスはまだ装着されていません｡
‫フィット感を呼び出す｡
‫あ､ もちろんです｡
‫まだ予断を許さない状況です｡
‫どうすればいいんだろう？
‫さて､ モデルをインスタンス化しましたが､ データにフィットさせてはいません｡
‫それでは､ キャロラインさん､ ありがとうございました｡
‫モデルのフィッティングをしよう
‫データに､ モデルフィッティングを行う｡
‫何に装着するんだろう？
‫学習用特徴と学習用ラベル｡
‫そして今､ 私たちは予測を立てることができるはずです｡
‫DFの記憶している住宅は2万行なので､ 数秒待ってください｡
‫ランダムフォレスト回帰は､ 100個の小さなモデルを構築しています｡
‫おお､ 美しい｡
‫それでは､ なぜプレッズなのかを見てみましょう｡
‫プレッズのファーストテンの理由｡
‫素晴らしい｡
‫同じ中に入っているのでしょうか？
‫ここでもう一つ､ 機械学習について教えてください｡
‫私たちが次にやりたいことは､ この予測を評価しようとするときのすべての比較です｡
‫この予測を評価したいのです｡
‫比較対象が同じであれば､ 同じフォーマットで比較することができます｡
‫つまり､ ターゲットとなる変数は4です｡ 5ですが､ これは数十万単位です｡
‫ですから､ 予測はターゲットと同じフォーマットで行いたいのです｡
‫では､ 最初の10個のターゲット変数を見てみましょう｡ なぜ､ この変数をシャッフルして､
‫MP配列に変えることができるのか｡
‫それはもう､ ザッツシリーズですみません｡
‫そこで､ これを配列にすることが考えられます｡
‫これでよしとしよう｡
‫ああ......実は､ ブラケットにそういうものは必要ないと思っているんです｡
‫ここでは､ その場で学習します｡
‫なるほど､ 美しい｡
‫ということは､ これとかなり似ていますね｡
‫さて､ これからもっと回帰の評価指標を見ていきますが､ 私たちのモデルをどのように評価するのでしょうか？
‫私たちのモデルの予測は､ テストデータセット上でのものである｡
‫では､ テストデータセットで何らかの予測をした場合､ それをどのように評価すればいいのでしょうか｡
‫まあ､ なぜPreds､ なぜPreds､ なぜテストの長さを見てみましょうから､ 我々はそれらを比較することができます｡
‫つまり､ テスト値1つに対して､ 1つの値があるということです｡
‫私たちのモデルが､ すべてのテスト値に対して行った予測は1つです｡
‫だから
‫ふむ｡
‫何？
‫評価指標に入る前に､ ちょっと見ておいてほしいんです｡
‫回帰の評価指標｡
‫ちょっと見てみてください｡
‫行ってもいいくらいです｡
‫これでよしとしよう｡
‫機械学習やスコアライン回帰の評価のための回帰指標｡
‫まあ､ メトリクスとスコアリングですね｡
‫美しい｡
‫これから見ていきますが､ ちょっとだけヒントをあげましょう｡
‫そういうところからチャレンジしてほしいですね｡
‫このビデオでは､ 次のビデオの前に､ 皆さんに挑戦していただくことにしています｡
‫この値がこのファイルと同じであれば､ それをマイナスして､ 同じことをこのファイルでもできるように､
‫これらを比較する方法を考えてみましょう｡
‫あれからあれを引いて､ あれからあれを引いて､ あれからあれを引いて｡
‫そして､ それを配列全体に対して行い､ それらの差の平均を取るとよいでしょう｡
‫今､ 説明したのは平均絶対誤差です｡
‫では､ その様子を見てみましょう｡
‫予測値と真値との差の平均値｡
‫だから､ 予測と真実を比べてみてください｡
‫スカラー行列のインポート平均絶対誤差､ そして平均絶対と進んでいきます｡
‫これを全部手で引いて､ 平均を求めればいいんです｡
‫しかし､ ご覧いただいたようにサイキック学習の素晴らしさは､ モデルやモデルの評価など､
‫多くの重要な機械学習機能を内蔵していることです｡
‫では､ これを見てみましょう｡
‫ああ､ 美しい｡
‫では､ これはどういうことなのか｡
‫まあ､ 平均絶対誤差を使ったからなんですけどね｡
‫つまり､ 平均的に見れば､ 平均は平均と同じである｡
‫平均すると､ 我々のモデルの予測値はそれぞれ0である｡ 実際の検査値とは異なる32
‫さて､ もちろん､ この値以上の予測もあるかもしれません｡
‫この値より小さい予測値､ Yテスト値より悪い予測値､ Yテスト値と異なる予測値が存在する可能性があります｡
‫ただ､ ターゲット変数に戻りましょう｡
‫住宅DFスプレッド・イコール・Yスプレッドで､ 住宅DFヘッドとしますと｡
‫私たちはここで何を見逃しているのでしょうか？
‫値の長さが一致しない｡
‫ああ､ テストデータセットが必要なんですね｡
‫だから､ 本当にうまくいくわけがないんですね｡
‫うーん｡
‫これらをどのように比較すればいいのでしょうか｡
‫ターゲットだけを表示しよう｡
‫そこで､ レッツゴーハウジングのDFターゲットを作成します｡
‫対象列を表示するだけです｡
‫つまり､ 我々のモデルの予測するYスプレッドは平均して0である｡ 32種類｡
‫つまり､ この目標値よりプラスマイナスされる可能性があるわけです｡
‫しかし､ これはサイクロンの推定値やモデルで予測をする方法ですが､ predict関数を使うことができます｡
‫そして､ その予測をどのように評価するかについては､ 後ほどもう少し詳しく見ていきたいと思います｡
‫評価の要点は､ モデルの予測値と予測されるべき値とを比較することです｡
‫さて､ その方法にはいろいろなものがあります｡
‫これからの動画で見ていきます｡
‫現地でお会いしましょう｡