‫อย่างที่คุณอาจเดาได้ วิธีการทำนายสามารถใช้กับอัลกอริธึมการถดถอยได้เช่นกัน
‫เลยลองทำดู
‫เราใช้ชุดข้อมูลเดียวกันกับที่เราใช้ก่อนหน้านี้ ดังนั้น go ทำนายยังสามารถใช้สำหรับตัวแบบการถดถอย
‫เปลี่ยนเป็น markdown และดูที่กรอบข้อมูลที่อยู่อาศัยของเรา
‫เตือนตัวเองว่า DF Wonderful
‫เรามีคุณลักษณะบางอย่างที่เราเคยเห็นมาก่อนหน้านี้แล้ว ซึ่งเรากำลังพยายามคาดการณ์มูลค่าเป้าหมาย
‫เลยลองเขียนออกมา
‫เราสามารถขึ้นไปคัดลอกโค้ดจากเมื่อก่อนได้ แต่มาฝึกกันสักหน่อย
‫มาดูอัลกอริธึมชุดของเรากัน
‫เราจะใช้การถดถอยแบบสุ่มของฟอเรสต์เพราะเรากำลังพยายามคาดเดาตัวเลขที่เป็นปัญหาการถดถอย
‫เราจะตั้งค่าสุ่ม seed เหมือนกับที่เราตั้งค่าก่อนที่เราจะสร้างข้อมูล
‫ดังนั้น X เท่ากับที่อยู่อาศัย DF ดอทดร็อป
‫เราจะกำจัดตัวแปรเป้าหมายเพราะเราต้องการใช้คุณลักษณะทั้งหมดที่นี่เพื่อคาดการณ์เป้าหมาย
‫ดังนั้น axis จึงเท่ากับหนึ่ง และนี่เป็นเรื่องธรรมดามากสำหรับสิ่งที่คุณต้องทำดังที่คุณเคยเห็นในวิดีโอจนถึงตอนนี้ในวิดีโอในอนาคต
‫และโปรเจ็กต์ในอนาคตกำลังนำข้อมูลของคุณเข้าสู่ฟีเจอร์และป้ายกำกับ
‫ดังนั้นเราจะสร้างป้ายกำกับ นั่นคือเป้าหมายที่เราจะแบ่งเป็นชุดฝึกและชุดทดสอบ
‫แยกเป็นชุดฝึกและชุดทดสอบ
‫เราจะมี x train, x test, y, train, y test จากนั้นเราจะแยกการทดสอบเทรน และนั่นอาจเป็น x, y ขนาดการทดสอบ
‫เท่ากับ 0 2.
‫จากนั้นเราจะสร้างตัวอย่างโมเดลซึ่งจะเป็น model เท่ากับ random forest re aggressor
‫จะช่วยอะไรได้บ้างถ้าฉันสามารถสะกดและประมาณค่าเราซึ่งเป็นตัวเลขได้
‫จำฟอเรสต์สุ่มหากคุณมี DivX หากคุณเข้าไปในเอกสารฟอเรสต์แบบสุ่มและประมาณค่าชุดเราโดยปริยาย
‫ฉันจะได้เรียนรู้ว่าค่านี้เป็น 100 โดยค่าเริ่มต้น แต่คุณสามารถใส่ได้ถึง 1,000 คุณสามารถใส่สิ่งนี้ลงไปได้
‫200 คุณเพิ่มเป็นสิบได้
‫และด้วยสุ่มฟอเรสต์ อีกครั้ง นั่นก็หมายความว่าเราใช้โมเดลเล็กๆ กี่ตัวเพื่อสร้างโมเดลชุดเดียวเพื่อทำนายข้อมูลของเรา
‫ผมจะปล่อยให้มันเป็นค่าเริ่มต้น ซึ่งจะเป็นค่าประมาณเท่ากับ 100
‫ไม่เป็นไร.
‫และข้อดีของ SQ เพียงอย่างเดียวก็คือ เราจะสามารถใช้วิธีการคาดการณ์กับอัลกอริธึมการถดถอยได้
‫และอัลกอริธึมและการประมาณจำนวนมากอยู่ภายใน
‫ดังนั้นฉันจึงได้เรียนรู้ว่ามีพารามิเตอร์เริ่มต้นที่ดีอยู่แล้ว
‫ลองใช้ค่าดีฟอลต์ดู และหากไม่ได้ผลดีนัก คุณสามารถเปลี่ยนพารามิเตอร์ในนี้ได้เสมอ
‫ฉันจะให้คุณดำดิ่งลงไปในเอกสารเพื่อดูว่าคุณอาจเปลี่ยนแปลงอะไรได้บ้าง
‫ออกจากที่และทำการทำนาย
‫คุณคิดว่าเราจะใช้แบบจำลองของเราในการทำนายได้อย่างไร
‫Y pred เท่ากับ model ทำนายโอ้ เช่นเดียวกับในชุดข้อมูลทดสอบ
‫มาดูกันว่าจะเกิดอะไรขึ้น
‫โอ้ เราได้อะไร
‫ข้อผิดพลาดที่ไม่ได้ติดตั้ง
‫คุณคิดอย่างไร?
‫นั่นมาจากการถดถอยของป่าแบบสุ่มเหรอ?
‫ยังไม่ได้ติดตั้งอินสแตนซ์
‫โทรพอดี.
‫โอ้ แน่นอน
‫เรายังไม่สามารถคาดการณ์ได้
‫เราต้องทำอย่างไร?
‫เราได้ยกตัวอย่างโมเดลแล้ว แต่เราไม่เหมาะกับข้อมูล
‫ขอบคุณพวกเรา Caroline สำหรับเรื่องนั้น
‫ไปฟิตหุ่นกันเลยค่ะ
‫ไปที่ข้อมูลและเราจะไปแบบพอดี
‫เราจะใส่กับอะไรดี?
‫ลักษณะการฝึกและป้ายการฝึก
‫และตอนนี้เราควรจะสามารถทำนายได้
‫รอสักครู่ เนื่องจาก DF จำที่อยู่เป็น 20,000 แถว
‫การถดถอยแบบสุ่มของป่ากำลังสร้างแบบจำลองน้อย 100 ตัว
‫โอ้สวย
‫ตอนนี้เรามาดูกันว่าทำไม Preds
‫ทำไม Preds สิบอันดับแรก
‫มหัศจรรย์.
‫พวกเขาอยู่ในเดียวกันหรือไม่?
‫นี่เป็นอีกสิ่งหนึ่งที่เกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องใช่ไหม
‫การเปรียบเทียบทั้งหมดเมื่อเราพยายามประเมินการคาดการณ์เหล่านี้เพราะนั่นคือสิ่งที่เราต้องการทำต่อไป
‫เราต้องการประเมินการคาดการณ์เหล่านี้
‫พวกเขาอยู่ในรูปแบบเดียวกับตัวแปรเป้าหมายของเราหรือไม่เพราะเราต้องการเปรียบเทียบแอปเปิ้ลกับแอปเปิ้ล
‫ตัวแปรเป้าหมายของเราคือ 4 5 แต่นี่เป็นแสน
‫ดังนั้นการคาดคะเนของเรา เราต้องการให้พวกเขาอยู่ในรูปแบบเดียวกับเป้าหมาย
‫ลองมาดูตัวแปรเป้าหมาย 10 ตัวแรกกันว่าทำไมการทดสอบเราอาจเปลี่ยนตัวแปรนั้นให้เป็นแบบสับเปลี่ยน
‫เพื่อที่เราจะเปลี่ยนเป็นอาร์เรย์ MP
‫ขอโทษที่เป็นซีรีส์อยู่แล้ว
‫สิ่งที่เราสามารถทำได้คือเปลี่ยนสิ่งนี้เป็นอาร์เรย์
‫เราจะไปที่นั่น.
‫โอ้ ฉันไม่คิดว่าเราต้องการสิ่งเหล่านั้นในวงเล็บ จริงๆ แล้ว
‫เรียนรู้ได้ทันทีที่นี่
‫ดีค่ะ สวย
‫นี่จึงดูค่อนข้างคล้ายกับสิ่งเหล่านี้
‫ตอนนี้เราจะดูเมตริกการประเมินการถดถอยเพิ่มเติมในไม่กี่วินาที แต่เราจะประเมินแบบจำลองของเราได้อย่างไร
‫การคาดการณ์ของแบบจำลองของเรา ซึ่งอยู่ในชุดข้อมูลทดสอบ
‫ดังนั้น หากคุณคาดการณ์เกี่ยวกับชุดข้อมูลทดสอบ เราจะคิดว่าเราจะประเมินสิ่งเหล่านี้ได้อย่างไร
‫เราสามารถเปรียบเทียบพวกเขาได้เพราะเรามาดูกันว่าทำไม Preds ทำไมจึงชอบ Preds และความยาวของการทดสอบทำไม
‫นั่นหมายความว่ามีค่าเดียวสำหรับทุกค่าทดสอบ
‫มีการคาดการณ์ที่แบบจำลองของเราสร้างขึ้นสำหรับทุกค่าการทดสอบ
‫ดังนั้น.
‫อืม.
‫อะไร
‫ฉันต้องการให้คุณดูก่อนที่เราจะไปถึง ตัวชี้วัด การประเมินเป็นเพียงการดู
‫เมตริกการประเมินการถดถอย
‫เพียงแค่ดูที่
‫คุณสามารถไปได้
‫เราจะไปที่นั่น.
‫เมตริกการถดถอยสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องหรือการประเมินการถดถอยของสกอร์ไลน์
‫เมตริกและการให้คะแนน
‫สวยงาม.
‫เราจะมาดูเรื่องนี้กันในอีกสักครู่ แต่ฉันจะบอกใบ้ให้หน่อย
‫ฉันอยากให้คุณเริ่มท้าทายตัวเองด้วยสิ่งเหล่านี้
‫ดังนั้น คุณจะสังเกตเห็นเทรนด์เล็กๆ น้อยๆ ที่วิดีโอเหล่านี้กำลังจะมาถึง คือ ฉันจะท้าทายคุณก่อนวิดีโอหน้า
‫ลองคิดดูว่าเราจะเปรียบเทียบพวกนี้ได้อย่างไร ถ้าค่านี้ เหมือนกับไฟล์นี้, เราลบมันได้,
‫แล้วเราก็ทำแบบเดียวกันกับนี่ได้
‫ลบนั่นจากนั้น ลบนั่นจากนั้น
‫และทำอย่างนั้นกับทั้งอาร์เรย์ แล้วจึงหาค่าเฉลี่ยของผลต่างเหล่านั้น
‫สิ่งที่เราเพิ่งอธิบายไปมีค่าเฉลี่ยข้อผิดพลาดแน่นอน
‫ลองมาดูกันว่า
‫ความแตกต่างเฉลี่ยระหว่างค่าที่คาดการณ์กับค่าจริง
‫ดังนั้นเปรียบเทียบคำทำนายกับความจริง
‫เราจะไปจากการนำเข้าสเกลาร์เมทริกซ์หมายถึงข้อผิดพลาดแบบสัมบูรณ์แล้วจึงหมายถึงค่าสัมบูรณ์
‫เราสามารถลบทั้งหมดนี้ด้วยมือแล้วหาค่าเฉลี่ย
‫แต่ความสวยงามของการเรียนรู้ทางจิตดังที่คุณเห็นคือมีฟังก์ชันการเรียนรู้ของเครื่องที่สำคัญมากมาย
‫รวมถึงแบบจำลองและแบบจำลองการประเมิน
‫ลองมาดูที่นี้
‫โอ้สวย
‫แล้วนี่หมายความว่าอย่างไร?
‫ก็เพราะว่าเราใช้ค่าเฉลี่ยคลาดเคลื่อน
‫ซึ่งหมายความว่าโดยเฉลี่ยแล้ว ค่าเฉลี่ยจะเท่ากับค่าเฉลี่ย
‫โดยเฉลี่ย การคาดคะเนแบบจำลองของเราแต่ละรายการเป็น 0 32 แตกต่างจากค่าทดสอบจริง
‫แน่นอนว่าตอนนี้อาจมีการคาดคะเนบางอย่างที่มากกว่าค่านี้
‫อาจมีการคาดคะเนบางอย่างที่น้อยกว่าค่านี้ แย่กว่าค่าทดสอบ Y หรือแตกต่างไปจากค่าทดสอบ
‫Y
‫แต่ให้กลับไปที่ตัวแปรเป้าหมายของเรา
‫หากเรามาดูกันว่าสเปรด DF ของเคหะ เท่ากับสเปรด Y แล้วเราไปเคหะ DF เฮด
‫นี่เราพลาดอะไรไป?
‫ความยาวของค่าไม่ตรงกัน
‫โอ้ เราต้องการชุดข้อมูลการทดสอบคุณถูกต้อง
‫แล้วจะไม่ได้ผลจริงๆ เหรอ?
‫อืม.
‫เราจะเปรียบเทียบสิ่งเหล่านี้ได้อย่างไร
‫มาดูเป้าหมายกัน
‫เรากำลังจะสร้างเป้าหมาย DF ไปกันเถอะ
‫เราจะดูคอลัมน์เป้าหมาย
‫ดังนั้นการคาดการณ์ของโมเดลของเรา ค่าสเปรด Y จึงเป็น 0 โดยเฉลี่ย 32 แตกต่างกัน
‫มันอาจเป็นบวกหรือลบค่าเป้าหมายเหล่านี้
‫แต่นั่นคือวิธีที่เราทำการคาดการณ์ด้วยตัวประมาณหรือแบบจำลองพายุไซโคลน เราสามารถใช้ฟังก์ชันทำนายได้
‫แล้วต่อไปเราจะมาดูเพิ่มเติมอีกเล็กน้อยเกี่ยวกับวิธีที่เราประเมินการคาดคะเนเหล่านั้น
‫โปรดจำไว้ว่า ปมของการประเมินคือการเปรียบเทียบการคาดการณ์ของแบบจำลองของเรากับสิ่งที่ควรคาดการณ์ไว้
‫ขณะนี้ มีหลายวิธีในการทำเช่นนั้น
‫เราจะเห็นสิ่งนั้นในวิดีโอหน้า
‫ฉันจะไปพบคุณที่นั่น.