‫Como você deve ter adivinhado, o método de previsão também pode ser usado em algoritmos de regressão.
‫Então, vamos experimentar.
‫Usamos o mesmo conjunto de dados que usamos antes, portanto, prevejo que também pode ser usado para modelos de regressão.
‫Transforme isso em redução e vamos dar uma olhada em nosso quadro de dados de habitação.
‫Lembre-se.
‫Habitação def maravilhosa.
‫Então, aqui temos alguns recursos que vimos antes, que estamos tentando prever um valor de
‫destino.
‫Então, vamos escrever que poderíamos copiar o código de antes, mas vamos praticar um
‫pouco.
‫Então, vamos obter nosso algoritmo de conjunto.
‫Vamos usar a regressão de florestas aleatórias porque estamos usando uma tentativa de prever um número que é um problema
‫de regressão.
‫Definiremos a semente aleatória exatamente como configuramos antes de criar os dados.
‫Portanto, X é igual a abrigar Def Dot Drop, nos livraremos da variável de destino porque queremos usar todos os
‫recursos aqui para prever o destino.
‫Portanto, o eixo é igual a um, e isso é muito comum no que você terá que fazer.
‫Como você viu no vídeo até agora, em vídeos e projetos futuros está colocando seus dados
‫em recursos e rótulos.
‫Então, vamos criar os rótulos, esse é o alvo.
‫Agora vamos nos dividir em conjuntos de treinamento e teste.
‫Então, divida em conjuntos de treinamento e teste.
‫Teremos x train x test y train y test e então teremos a divisão de teste de trem.
‫E isso pode ser x y.
‫O tamanho do teste é igual a zero vírgula dois e, em seguida, criará a instância do modelo, que será o modelo igual à regressão
‫da floresta aleatória para ajudar se eu pudesse soletrar e uma estimativa é qual é o número de lembrar da floresta
‫aleatória.
‫Se você mergulhar, se você mergulhar em alguma documentação florestal aleatória, a estimativa é definida por.
‫Então, eu poderia aprender que esse valor é 100 por padrão, mas você pode aumentar para mil.
‫Você pode colocar isso em 200.
‫Você pode colocar isso em 10.
‫E com a floresta aleatória novamente, isso significa apenas quantos pequenos modelos estamos usando para criar um modelo de
‫conjunto para prever em nossos dados?
‫Portanto, vou deixá-lo como o padrão, que será uma estimativa igual a 100.
‫Isso é bom.
‫E essa é a beleza de S. K. A linha é que poderemos usar o método de previsão em um
‫algoritmo de regressão.
‫E muitos dos algoritmos e estimativa está dentro da linha de soquete já têm ótimos parâmetros padrão para
‫testá-los com os padrões.
‫E se eles não funcionarem muito bem, você sempre pode alterar os parâmetros aqui.
‫Vou deixar você mergulhar na documentação para ver o que pode mudar lá.
‫Vamos sair disso e fazer previsões.
‫Por que Preds?
‫Como você acha que poderíamos usar nosso modelo para fazer previsões?
‫Por que o modelo da Parade Ankle prevê, Oh, exatamente como no conjunto de dados de teste, vamos ver o que acontece.
‫Oh, o que obtivemos como um erro não ajustado?
‫O que você acha que é dessa instância de regressão de florestas aleatórias ainda não foi ajustado.
‫Ajuste de carvão, é claro, não podemos fazer previsões ainda.
‫O que nós temos que fazer?
‫Bem, instanciamos um modelo, mas não ajustamos os dados.
‫Então, nos agradeça, Caroline, por isso.
‫Vamos ajustar o modelo.
‫Para os dados, e vamos ajustar o modelo, em que vamos fazer o ajuste?
‫Os recursos de treinamento e os rótulos de treinamento.
‫E agora devemos ser capazes de fazer previsões.
‫Espere alguns segundos porque o alojamento do EFF, lembre-se, tem 20.000 linhas.
‫A grama da floresta aleatória está construindo 100 pequenos modelos.
‫Oh Linda.
‫Vamos agora ver o porquê.
‫Preds Por que os Preds primeiro?
‫10
‫Maravilhoso.
‫Eles estão no mesmo?
‫Então, aqui está outra coisa sobre o aprendizado de máquina.
‫Execute todas as comparações quando tentarmos avaliar essas previsões, porque é isso que queremos fazer a seguir.
‫Queremos avaliar essas previsões.
‫Eles estão no mesmo formato que nossa variável de destino?
‫Porque queremos comparar maçãs com maçãs.
‫Portanto, nossa variável-alvo é quatro vírgula cinco, mas isso é centenas de milhares.
‫Então, nossas previsões?
‫Queremos que eles estejam no mesmo formato do destino.
‫Então, vamos dar uma olhada em algumas das primeiras 10 variáveis de destino.
‫Por que testar podemos transformar isso?
‫Isso está embaralhado, então podemos transformá-lo em um array vazio?
‫Desculpe, isso já é uma série.
‫Então, o que podemos fazer é transformar isso em um array.
‫Aqui vamos nós.
‫Não acho que precisamos disso entre colchetes, na verdade.
‫Aprendendo na hora aqui, ok, lindo, então isso é bem parecido com estes.
‫Agora vamos dar uma olhada em mais métricas de avaliação de regressão em um segundo, mas como podemos
‫avaliar nosso modelo?
‫As previsões do nosso modelo que estão no conjunto de dados de teste, então, se você fez algumas previsões no conjunto de dados
‫de teste, como podemos avaliar como você acha que poderíamos avaliá-las?
‫Bem, poderíamos compará-los porque vamos dar uma olhada na extensão do motivo dos Preds, nos desfiles e na extensão do teste
‫do porquê.
‫Isso significa que há um valor para cada valor de teste.
‫Há uma previsão que nosso modelo fez para cada valor de teste.
‫Assim.
‫Hum.
‫Que?
‫Quero que você dê uma olhada antes de chegarmos às métricas de avaliação, é apenas ter uma métrica de avaliação de
‫regressão.
‫Basta dar uma olhada nisso.
‫Você poderia até ir lá.
‫Métricas de regressão de aprendizado de máquina ou métricas de avaliação de regressão de Kaylon e pontuação bonita.
‫Vamos dar uma olhada nisso em um momento, mas vou apenas dar uma pequena dica.
‫Eu gostaria que você começasse a se desafiar com essas coisas.
‫Então você vai notar uma pequena tendência com todos esses vídeos saindo porque vou desafiá-lo
‫antes do próximo vídeo.
‫Então, vamos pensar em como podemos compará-los.
‫Então poderíamos se este valor fosse igual a este cinco e poderíamos menos.
‫E então poderíamos fazer o mesmo com isso menos aquilo, a partir daquilo menos aquilo, daquilo, daquilo a partir
‫daquilo e fazer isso para todo o array.
‫E então talvez tire a média de todas essas diferenças.
‫Agora, o que acabamos de descrever é um erro absoluto médio.
‫Então, vamos dar uma olhada nisso.
‫A diferença média entre os valores previstos e os valores reais.
‫Portanto, compare as previsões com a verdade.
‫Iremos partir da importação da matriz de pontos do Skyline, significa erro absoluto e, em seguida, significa absoluto.
‫Poderíamos eliminar tudo isso manualmente e, em seguida, encontrar a média.
‫Mas a beleza do aprendizado psíquico, como você viu, é que muitas funções importantes de aprendizado de
‫máquina, incluindo modelos e modelos de avaliação, estão integradas.
‫Então, vamos dar uma olhada nisso.
‫Oh Linda.
‫Então o que isso quer dizer?
‫Bem, porque usamos o erro médio absoluto.
‫Isso significa que, em média, Maine é igual à média.
‫Em média, cada uma das previsões do nosso modelo é 0. 3 para diferente do valor de teste real.
‫Claro, pode haver algumas previsões que são mais do que esse valor.
‫Pode haver algumas previsões menores do que esse valor, piores do que o valor mais branco ou diferentes do
‫valor mais branco.
‫Mas vamos voltar à nossa variável de destino.
‫Se dermos uma olhada em vamos alojar DEF Preds é igual a y Preds e então vamos alojar def em frente.
‫O que estamos perdendo aqui?
‫O comprimento do valor não corresponde.
‫Oh, precisamos do conjunto de dados de teste.
‫Você tem razão.
‫Então não vai funcionar de verdade, vai?
‫Hum.
‫Como podemos comparar isso?
‫Vamos apenas ver o alvo.
‫Então, vamos criar.
‫Vamos alojar o alvo DMF.
‫Vamos apenas ver a coluna de destino.
‫Portanto, as previsões do nosso modelo porque os Preds são em média 0. 3 para diferente, então pode ser mais ou menos.
‫Esses valores alvo.
‫Mas é assim que fazemos previsões com nossa estimativa de empréstimo psíquico como em modelos que podemos usar para prever a
‫função.
‫E, mais tarde, veremos um pouco mais sobre como avaliamos essas previsões.
‫Lembre-se de que o ponto crucial da avaliação é comparar as previsões do nosso modelo com o que ele deveria ter previsto.
‫Agora, existem muitas maneiras diferentes de fazer isso.
‫Veremos isso nos próximos vídeos.
‫Eu te vejo lá.