‫Como habrá adivinado, el método de predicción también se puede utilizar en algoritmos de regresión.
‫Así que probemos eso.
‫Usamos el mismo conjunto de datos que usamos antes, por lo que predigo que también se puede usar para modelos de regresión.
‫Convierta eso en una rebaja y echemos un vistazo a nuestro marco de datos de vivienda.
‫Recordarnos a nosotros mismos.
‫Vivienda def maravillosa.
‫Entonces, aquí tenemos algunas características que hemos visto antes, que estamos tratando de predecir un valor
‫objetivo.
‫Así que escribamos que podríamos subir y copiar el código de antes, pero tengamos un poco
‫de práctica.
‫Así que obtengamos nuestro algoritmo de conjunto.
‫Usaremos la regresión de bosques aleatorios porque estamos usando un intento de predecir un número que es un problema
‫de regresión.
‫Estableceremos la semilla aleatoria tal como lo configuramos antes de crear los datos.
‫Entonces, X es igual a Def Dot Drop, nos desharemos de la variable objetivo porque queremos usar todas las
‫funciones aquí para predecir el objetivo.
‫Entonces el eje es igual a uno, y esto es muy común de lo que tendrás que hacer.
‫Como ha visto en el video hasta ahora, en los videos futuros y los proyectos futuros es poner sus datos
‫en funciones y etiquetas.
‫Entonces crearemos las etiquetas, entonces ese es el objetivo.
‫Ahora vamos a dividirnos en trenes y conjuntos de prueba.
‫Así que divídalo en conjuntos de entrenamiento y prueba.
‫Tendremos x tren x prueba y tren y prueba y luego tendremos prueba de tren dividida.
‫Y eso puede ser x y.
‫El tamaño de la prueba es igual a cero punto dos y luego creará la instancia del modelo, que será el modelo igual a la
‫regresión del bosque aleatorio para ayudar si puedo deletrear y una estimación es cuál es el número de recordar el bosque
‫aleatorio.
‫Si bucea, si se sumerge en alguna documentación forestal aleatoria y la estimación se establece mediante.
‫Entonces podría aprender que esto es 100 por defecto, pero puede aumentarlo a mil.
‫Puedes poner esto en 200.
‫Puedes poner esto en 10.
‫Y con el bosque aleatorio nuevamente, eso solo significa ¿cuántos pequeños modelos estamos usando para crear un modelo de
‫conjunto para predecir en nuestros datos?
‫Así que lo dejaré como predeterminado, que será una estimación igual a 100.
‫Esta bien.
‫Y esa es la belleza de S. K. Line es que vamos a poder usar el método de predicción en un
‫algoritmo de regresión.
‫Y muchos de los algoritmos y la estimación están dentro de la línea de socket ya tienen excelentes parámetros predeterminados para probarlos
‫con los valores predeterminados.
‫Y si no funcionan muy bien, siempre puede modificar los parámetros aquí.
‫Te dejaré sumergirte en la documentación para ver qué puedes cambiar allí.
‫Salgamos de eso y hagamos predicciones.
‫¿Por qué Preds?
‫¿Cómo crees que podríamos usar nuestro modelo para hacer predicciones?
‫Por qué el modelo de Parade Ankle predice, Oh, así como en el conjunto de datos de prueba, veamos qué sucede.
‫Oh, ¿qué obtuvimos con un error no ajustado?
‫¿Qué crees que es de esta instancia de regresión de bosques aleatorios que aún no se ajusta?
‫El carbón encaja, por supuesto, todavía no podemos hacer predicciones.
‫¿Qué tenemos que hacer?
‫Bueno, hemos creado una instancia de un modelo, pero no nos hemos ajustado a los datos.
‫Así que gracias, Caroline, por eso.
‫Vamos a ajustar el modelo.
‫A los datos, y vamos a modelar el ajuste, ¿en qué lo vamos a encajar?
‫Las funciones de formación y las etiquetas de formación.
‫Y ahora deberíamos poder hacer predicciones.
‫Espere unos segundos porque el alojamiento del EFF, recuerde, es de 20000 filas.
‫La hierba del bosque aleatoria está construyendo 100 pequeños modelos.
‫Oh hermoso.
‫Veamos ahora por qué.
‫Preds ¿Por qué Preds primero?
‫10.
‫Maravilloso.
‫¿Están en lo mismo?
‫Entonces, aquí hay otra cosa sobre el aprendizaje automático.
‫Ejecute todas las comparaciones cuando intentemos evaluar estas predicciones, porque eso es lo que queremos hacer a continuación.
‫Queremos evaluar estas predicciones.
‫¿Están en el mismo formato que nuestra variable de destino?
‫Porque queremos comparar manzanas con manzanas.
‫Entonces, nuestra variable objetivo es cuatro coma cinco, pero esto es en cientos de miles.
‫¿Entonces nuestras predicciones?
‫Queremos que tengan el mismo formato que el objetivo.
‫Entonces, echemos un vistazo a algunas de las primeras 10 variables objetivo.
‫¿Por qué prueba podríamos convertir eso en?
‫Eso está barajado, ¿así que podríamos convertirlo en una matriz vacía?
‫Lo siento, eso ya es una serie.
‫Entonces, lo que podríamos hacer es convertir esto en una matriz.
‫Aquí vamos.
‫En realidad, no creo que los necesitemos entre paréntesis.
‫Aprendiendo sobre la marcha aquí, está bien, hermoso, entonces esto se parece bastante a estos.
‫Ahora vamos a echar un vistazo a más métricas de evaluación de regresión en un segundo, pero ¿cómo podríamos
‫evaluar nuestro modelo?
‫Las predicciones de nuestro modelo que se encuentran en el conjunto de datos de prueba, así que si hiciste algunas predicciones en
‫el conjunto de datos de prueba, ¿cómo crees que podríamos evaluarlas?
‫Bueno, podríamos compararlos porque echemos un vistazo a por qué Preds, por qué desfiles y por qué
‫prueba.
‫Eso significa que hay un valor para cada valor de prueba.
‫Hay una predicción que nuestro modelo ha hecho para cada valor de prueba.
‫Entonces.
‫Mmm.
‫¿Qué?
‫Quiero que eches un vistazo antes de que lleguemos a las métricas de evaluación, es solo tener una métrica de evaluación
‫de regresión.
‫Solo échale un vistazo.
‫Incluso podrías ir allí, vamos.
‫Métricas de regresión de aprendizaje automático o métricas de evaluación de regresión de Kaylon y puntuación hermosa.
‫Vamos a echar un vistazo a esto en un momento, pero solo les daré una pequeña pista.
‫Me gustaría que comenzara a desafiarse a sí mismo con estas cosas.
‫Entonces notarán una pequeña tendencia con todos estos videos que salen porque los voy a desafiar
‫antes del próximo video.
‫Así que pensemos en cómo podríamos compararlos.
‫Entonces podríamos si este valor es el mismo que este cinco y podríamos menos.
‫Y luego podríamos hacer lo mismo con esto menos eso, de eso menos eso, de eso, eso de eso
‫y hacer eso para toda la matriz.
‫Y luego quizás tome el promedio de todas esas diferencias.
‫Ahora, lo que acabamos de describir es un error absoluto.
‫Así que echemos un vistazo a eso.
‫La diferencia promedio entre los valores predichos y los valores reales.
‫Así que compare las predicciones con la verdad.
‫Pasaremos de la importación de matriz de puntos de Skyline al error absoluto y luego al absoluto.
‫Podríamos restar todos estos a mano y luego encontrar el promedio.
‫Pero la belleza del aprendizaje psíquico, como ha visto, es que muchas funciones importantes de aprendizaje
‫automático, incluidos modelos y modelos de evaluación, están integradas.
‫Así que echemos un vistazo a esto.
‫Oh hermoso.
‫Entonces, ¿qué significa esto?
‫Bueno, porque hemos usado el error absoluto medio.
‫Esto significa que, en promedio, Maine es igual al promedio.
‫En promedio, cada una de las predicciones de nuestro modelo es 0. 3 a diferente del valor de prueba real.
‫Por supuesto, puede haber algunas predicciones que superen este valor.
‫Puede haber algunas predicciones que sean menores que este valor, peores que el valor más blanco o diferentes al
‫valor más blanco.
‫Pero volvamos a nuestra variable objetivo.
‫Si echamos un vistazo a, vayamos a vivienda DEF Preds igual a y Preds y luego vayamos a vivienda def adelante.
‫¿Qué nos estamos perdiendo aquí?
‫La longitud del valor no coincide.
‫Oh, necesitamos el conjunto de datos de prueba.
‫Tienes razón.
‫Entonces no va a funcionar realmente, ¿verdad?
‫Mmm.
‫¿Cómo podemos compararlos?
‫Veamos el objetivo.
‫Entonces vamos a crear.
‫Vamos a alojar el objetivo de DMF.
‫Solo veremos la columna de destino.
‫Entonces, las predicciones de nuestro modelo por qué los Preds son en promedio 0. 3 a diferente, por lo que podría ser más o menos.
‫Estos valores objetivo.
‫Pero así es como hacemos predicciones con nuestra estimación de préstamo psíquico como en modelos que podemos usar para predecir la
‫función.
‫Y luego, veremos un poco más sobre cómo evaluamos esas predicciones.
‫Recuerde, el quid de la evaluación es comparar las predicciones de nuestro modelo con lo que debería haber predicho.
‫Ahora hay muchas formas diferentes de hacerlo.
‫Lo veremos en los próximos videos.
‫Te veré allá.