‫Tahmin edebileceğiniz gibi, tahmin yöntemi regresyon algoritmalarında da kullanılabilir.
‫Hadi bunu deneyelim.
‫Daha önce kullandığımız aynı veri setini kullanıyoruz, bu nedenle go predict regresyon modelleri için de kullanılabilir.
‫Bunu markdown'a dönüştürün ve konut veri çerçevemize bir göz atalım.
‫Kendimize DF Wonderful'u barındırdığımızı hatırlatın.
‫Burada, daha önce gördüğümüz ve bir hedef değer tahmin etmeye çalıştığımız bazı özelliklerimiz var.
‫O zaman yazalım.
‫Yukarı çıkıp daha önceki kodu kopyalayabiliriz, ancak biraz pratik yapalım.
‫Öyleyse topluluk algoritmamızı alalım.
‫Rastgele orman regresyonunu kullanacağız çünkü bir regresyon problemi olan bir sayıyı tahmin etmeye
‫çalışıyoruz.
‫Rastgele tohumu, verileri oluşturmadan önce ayarladığımız gibi ayarlayacağız.
‫Yani X, konut DF nokta düşüşüne eşittir.
‫Hedef değişkeninden kurtulacağız çünkü hedefi tahmin etmek için buradaki tüm özellikleri kullanmak istiyoruz.
‫Yani eksen eşittir bir ve bu, videoda şimdiye kadar gördüğünüz gibi gelecekteki videolarda ve gelecekteki projelerde
‫yapmanız gereken şeylerin çok yaygın olanı, verilerinizi özelliklere ve etiketlere dönüştürmektir.
‫Böylece etiketleri oluşturacağız ve şimdi eğitim ve test kümelerine ayıracağımız hedef
‫budur, bu nedenle eğitim ve test kümelerine ayırın.
‫x eğitim, x test, y, eğitim, y test ve ardından eğitim test bölünmesi olacak ve bu x, y test boyutu
‫eşittir 0 olabilir. 2.
‫Ve sonra model eşittir rastgele orman yeniden saldırgan olacak model örneğini oluşturacağız.
‫Heceleyebilirsem ve sayının ne olduğunu tahmin edebilirsem çok yardımcı olur.
‫Rastgele orman dokümantasyonuna daldıysanız DivX'i hatırlayın ve bize bir set tahmin edin, böylece bunu
‫varsayılan olarak 100 olarak öğrenebilirim, ancak bunu 1000'e kadar koyabilirsiniz, bunu 200'e koyabilirsiniz,
‫bunu on'a koyabilirsiniz.
‫Ve yine rastgele orman ile, bu sadece verilerimiz üzerinde tahmin yapmak için bir topluluk modeli oluşturmak için kaç tane
‫küçük model kullandığımız anlamına gelir?
‫Bu yüzden bunu varsayılan olarak bırakacağım, bu da 100'e eşit bir tahmin olacaktır.
‫Sorun değil.
‫SQ lone'un bir güzelliği de regresyon algoritması ve birçok algoritma üzerinde
‫tahmin yöntemini kullanabilecek olmamızdır.
‫Bu yüzden zaten harika varsayılan parametreler olduğunu öğreniyorum.
‫Bu yüzden bunları varsayılan değerlerle deneyin ve çok iyi çalışmazlarsa, buradaki parametreleri her zaman değiştirebilirsiniz.
‫Orada neleri değiştirebileceğinizi görmek için dokümantasyona dalmanıza izin vereceğim.
‫Bunu bir kenara bırakalım ve tahminlerde bulunalım.
‫Y Pres Sizce modelimizi tahminlerde bulunmak için nasıl kullanabiliriz?
‫Y pred eşittir model tahmini oh, tıpkı test veri setinde olduğu gibi.
‫Bakalım neler olacak.
‫Oh ne aldık.
‫Uygun değil hatası.
‫Sen ne düşünüyorsun?
‫Bu rastgele orman regresyonundan mı?
‫Örnek henüz takılmadı.
‫Uygun ara.
‫Oh, tabii ki.
‫Henüz bir tahminde bulunamayız.
‫Ne yapmamız gerekiyor?
‫Bir model oluşturduk, ancak bunu verilere uydurmadık.
‫Bunun için bize teşekkür et Caroline.
‫Hadi gidip modeli yerleştirelim.
‫Verilere ve model uyumuna gideceğiz.
‫Bunu neye takacağız?
‫Eğitim özellikleri ve eğitim etiketleri.
‫Ve şimdi tahminler yapabilmeliyiz.
‫Birkaç saniye bekleyin, çünkü DF'nin hatırladığı konut 20.000 satırdır.
‫Rastgele orman regresyonu 100 küçük model oluşturuyor.
‫Oh, çok güzel.
‫Şimdi neden Preds'e bir göz atalım.
‫Neden Preds ilk onda.
‫Harika.
‫Onlar aynı mı?
‫Makine öğrenimi ile ilgili başka bir şey daha var, değil mi?
‫Bu tahminleri değerlendirmeye çalışırken tüm karşılaştırmalar çünkü bundan sonra yapmak istediğimiz şey bu.
‫Bu tahminleri değerlendirmek istiyoruz.
‫Bunlar hedef değişkenimizle aynı formatta mı, çünkü elmalarla elmaları karşılaştırmak istiyoruz.
‫Yani hedef değişkenimiz 4'tür. 5, ama bu yüz binlerle ifade ediliyor.
‫Bu yüzden tahminlerimizin hedefle aynı formatta olmasını istiyoruz.
‫Şimdi ilk on hedef değişkenden bazılarına bir göz atalım, neden bunu karıştırılmış hale getirebileceğimizi test
‫edelim, böylece bunu bir MP dizisine dönüştürebiliriz.
‫Üzgünüm, bu zaten bir seri.
‫Yapabileceğimiz şey bunu bir diziye dönüştürmektir.
‫İşte oldu.
‫Aslında parantez içinde bunlara ihtiyacımız olduğunu sanmıyorum.
‫Burada anında öğreniyorum.
‫Tamam, güzel.
‫Yani bu, bunlara oldukça benziyor.
‫Şimdi birazdan daha fazla regresyon değerlendirme metriğine göz atacağız, ancak modelimizi nasıl
‫değerlendirebiliriz?
‫Modelimizin tahminleri, yani test veri seti üzerinde.
‫Peki test veri seti üzerinde bazı tahminler yaptıysanız, bunları nasıl değerlendirebiliriz
‫sizce?
‫Peki, bunları karşılaştırabiliriz çünkü neden Preds, neden Preds ve neden testin uzunluğuna bir
‫göz atalım.
‫Bu da her test değeri için bir değer olduğu anlamına gelir.
‫Modelimizin her test değeri için yaptığı bir tahmin vardır.
‫Evet.
‫Hmm.
‫Ne?
‫Değerlendirme ölçütlerine geçmeden önce bir göz atmanızı istiyorum.
‫Regresyon değerlendirme metrikleri.
‫Şuna bir bakın.
‫Gidebilirsin bile.
‫İşte oldu.
‫Makine öğrenimi veya skor çizgisi regresyon değerlendirmesi için regresyon metrikleri.
‫Ölçümler ve puanlama.
‫Çok güzel.
‫Birazdan buna bir göz atacağız, ancak size küçük bir ipucu vereceğim.
‫Bu konularda kendinize meydan okumaya başlamanızı istiyorum.
‫Tüm bu videolarla ilgili küçük bir eğilim fark edeceksiniz, bir sonraki videodan önce
‫size meydan okuyacağım.
‫Şimdi bunları nasıl karşılaştırabileceğimizi düşünelim, böylece bu değer bu dosyayla aynıysa eksiltebiliriz
‫ve sonra aynısını bununla yapabiliriz.
‫Şundan eksi, şundan eksi, şundan, şundan.
‫Ve bunu tüm dizi için yapın ve sonra belki de tüm bu farkların ortalamasını alın.
‫Şimdi burada tanımladığımız şey ortalama mutlak hatadır.
‫Şimdi buna bir göz atalım.
‫Tahmin edilen değerler ile gerçek değerler arasındaki ortalama fark.
‫Bu yüzden tahminleri gerçekle karşılaştırın.
‫Skaler matristen ortalama mutlak hataya ve ardından ortalama mutlak hataya geçeceğiz.
‫Bunların hepsini elle eksiltebilir ve ortalamasını bulabiliriz.
‫Ancak gördüğünüz gibi psişik öğrenmenin güzelliği, modeller ve modellerin değerlendirilmesi de dahil olmak
‫üzere birçok önemli makine öğrenimi işlevinin yerleşik olmasıdır.
‫Şimdi şuna bir göz atalım.
‫Oh, çok güzel.
‫Peki bu ne anlama geliyor?
‫Çünkü ortalama mutlak hatayı kullandık.
‫Bu, ortalama olarak ortalamanın ortalama ile aynı olduğu anlamına gelir.
‫Ortalama olarak, modellerimizin her birinin tahmini 0'dır. 32 gerçek test değerinden farklıdır.
‫Elbette bu değerden daha fazla olan bazı tahminler olabilir.
‫Bu değerden daha az, Y test değerinden daha kötü veya Y test değerinden farklı olan bazı tahminler
‫olabilir.
‫Ancak hedef değişkenimize geri dönelim.
‫Konut DF spreadleri eşittir Y spreadlerine bir göz atarsak ve sonra konut DF kafasına gidelim.
‫Burada neyi kaçırıyoruz?
‫Değerin uzunluğu eşleşmiyor.
‫Test veri setine ihtiyacımız var, haklısınız.
‫Yani gerçekten işe yaramayacak, değil mi?
‫Hmm.
‫Bunları nasıl karşılaştırabiliriz?
‫Sadece hedefi görelim.
‫Bu yüzden konut DF hedefi oluşturacağız.
‫Sadece hedef sütununu görüntüleyeceğiz.
‫Dolayısıyla modelimizin Y spread tahminleri ortalama olarak 0'dır. 32 farklı.
‫Yani bu hedef değerler artı veya eksi olabilir.
‫Ancak siklon tahmincilerimiz veya modellerimizle tahminleri bu şekilde yaparız, tahmin işlevini kullanabiliriz.
‫Ve daha sonra bu tahminleri nasıl değerlendirdiğimizi biraz daha göreceğiz.
‫Unutmayın, değerlendirmenin özü, modelimizin tahminlerini tahmin etmesi gerekenlerle karşılaştırmaktır.
‫Şimdi, bunu yapmanın birçok farklı yolu var.
‫Bunu önümüzdeki videolarda göreceğiz.
‫Orada görüşürüz.