‫Như bạn có thể đoán, phương pháp dự đoán cũng có thể được sử dụng trên các thuật toán hồi quy.
‫Vì vậy, chúng ta hãy thử điều đó ra.
‫Chúng tôi sử dụng cùng một tập dữ liệu mà chúng tôi đã sử dụng trước đây, do đó, dự đoán cũng có thể được sử dụng cho các mô hình hồi quy.
‫Hãy biến điều đó thành dấu ấn và hãy xem khung dữ liệu nhà ở của chúng tôi.
‫Nhắc nhở chúng ta về nhà ở DF Tuyệt vời.
‫Vì vậy, ở đây chúng tôi có một số tính năng mà chúng tôi đã thấy trước đây mà chúng tôi đang cố gắng dự đoán giá trị mục tiêu.
‫Vì vậy, chúng ta chỉ cần viết ra.
‫Chúng ta có thể đi lên và sao chép mã từ trước, nhưng hãy thực hành một chút.
‫Vì vậy, hãy lấy thuật toán tổng hợp của chúng tôi.
‫Chúng tôi sẽ sử dụng hồi quy rừng ngẫu nhiên bởi vì chúng tôi đang cố gắng dự đoán một con số là một vấn
‫đề hồi quy.
‫Chúng tôi sẽ đặt hạt giống ngẫu nhiên giống như những gì chúng tôi đã thiết lập trước khi tạo dữ liệu.
‫Vì vậy, X bằng với nhà ở DF chấm thả.
‫Chúng tôi sẽ loại bỏ biến mục tiêu vì chúng tôi muốn sử dụng tất cả các tính năng ở đây để dự đoán
‫mục tiêu.
‫Vì vậy, trục bằng một và điều này rất phổ biến trong những gì bạn sẽ phải làm như bạn đã thấy trong video cho đến nay
‫trong các video tương lai và các dự án trong tương lai là đưa dữ liệu của bạn vào các tính năng và nhãn.
‫Vì vậy, chúng ta sẽ tạo các nhãn sau đó đó là mục tiêu mà chúng ta sẽ chia thành các tập huấn luyện
‫và kiểm tra, vì vậy hãy chia thành các tập huấn luyện và thử nghiệm.
‫Chúng ta sẽ có bài kiểm tra x train, x test, y, train, y và sau đó chúng ta sẽ có phân tách kiểm tra đào tạo và đó có thể là kích
‫thước kiểm tra x, y bằng 0. 2.
‫Và sau đó, chúng tôi sẽ tạo một cá thể mô hình sẽ là mô hình tương đương với kẻ xâm lược rừng ngẫu nhiên.
‫Sẽ giúp được gì nếu tôi có thể đánh vần và ước tính chúng tôi đó là con số.
‫Hãy nhớ rừng ngẫu nhiên nếu bạn đã DivX nếu bạn đã tìm hiểu một số tài liệu về rừng ngẫu nhiên và ước tính cho chúng tôi một bộ theo
‫mặc định để tôi có thể biết giá trị này là 100 theo mặc định, nhưng bạn có thể đặt giá trị này lên đến 1000, bạn có thể đặt giá trị này thành
‫200, bạn có thể đặt con số này thành mười.
‫Và với rừng ngẫu nhiên, một lần nữa, điều đó chỉ có nghĩa là chúng ta đang sử dụng bao nhiêu mô hình nhỏ để tạo ra một mô
‫hình tổng hợp để dự đoán trên dữ liệu của mình?
‫Vì vậy, tôi sẽ để nó làm mặc định, sẽ là một ước tính bằng 100.
‫Tốt rồi.
‫Và đó là một điểm hay của SQ đơn độc là chúng ta sẽ có thể sử dụng phương pháp dự đoán
‫trên một thuật toán hồi quy và nhiều thuật toán và ước tính nằm trong đó.
‫Vì vậy, tôi tìm hiểu đã có các tham số mặc định tuyệt vời.
‫Vì vậy, hãy thử chúng với các giá trị mặc định và nếu chúng không hoạt động tốt, bạn luôn có thể thay đổi các thông số
‫tại đây.
‫Tôi sẽ cho bạn đi sâu vào tài liệu để xem bạn có thể thay đổi những gì ở đó.
‫Hãy thoát ra khỏi điều đó và đưa ra dự đoán.
‫Y Pres Bạn nghĩ chúng ta có thể sử dụng mô hình của mình để đưa ra dự đoán như thế nào?
‫Y trước bằng mô hình dự đoán oh, giống như vậy trên tập dữ liệu thử nghiệm.
‫Hãy xem điều gì sẽ xảy ra.
‫Ồ, chúng ta đã nhận được gì.
‫Một lỗi không được trang bị.
‫Bạn nghĩ sao?
‫Đó là từ sự thoái lui rừng ngẫu nhiên này?
‫Phiên bản vẫn chưa được trang bị.
‫Cuộc gọi phù hợp.
‫Ồ dĩ nhiên rồi.
‫Chúng tôi chưa thể đưa ra dự đoán.
‫Chúng ta phải làm gì đây?
‫Chà, chúng tôi đã khởi tạo một mô hình, nhưng chúng tôi chưa phù hợp với dữ liệu.
‫Vì vậy, cảm ơn chúng tôi, Caroline, vì điều đó.
‫Hãy đi phù hợp với mô hình.
‫Đối với dữ liệu và chúng tôi sẽ đi phù hợp với mô hình.
‫Chúng ta sẽ làm gì để phù hợp với nó?
‫Các tính năng đào tạo và nhãn đào tạo.
‫Và bây giờ chúng ta có thể đưa ra dự đoán.
‫Chờ một vài giây, bởi vì DF nhà ở nhớ là 20.000 hàng.
‫Hồi quy rừng ngẫu nhiên đang xây dựng 100 mô hình nhỏ.
‫Ôi thật xinh đẹp.
‫Bây giờ chúng ta hãy xem tại sao Preds.
‫Tại sao lại là Preds mười đầu tiên.
‫Tuyệt vời.
‫Chúng có giống nhau không?
‫Vì vậy, đây là một điều khác về học máy, phải không?
‫Tất cả các so sánh khi chúng tôi cố gắng đánh giá những dự đoán này vì đó là những gì chúng tôi muốn làm tiếp theo.
‫Chúng tôi muốn đánh giá những dự đoán này.
‫Chúng có cùng định dạng với biến mục tiêu của chúng ta không vì chúng ta muốn so sánh táo với táo.
‫Vì vậy, biến mục tiêu của chúng tôi là 4. 5, nhưng đây là hàng trăm nghìn.
‫Vì vậy, các dự đoán của chúng tôi, chúng tôi muốn chúng có cùng định dạng với mục tiêu.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem xét một số trong số mười biến mục tiêu đầu tiên tại sao khi kiểm tra, chúng ta có thể biến nó thành biến
‫đó được xáo trộn để chúng ta có thể biến nó thành một mảng MP.
‫Xin lỗi, đó đã là một bộ truyện.
‫Vì vậy, những gì chúng ta có thể làm là biến nó thành một mảng.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Ồ, thực ra tôi không nghĩ chúng ta cần những thứ đó trong ngoặc.
‫Học trên bay tại đây.
‫Được đẹp.
‫Vì vậy, cái này trông khá giống với những cái này.
‫Bây giờ chúng ta sẽ xem xét thêm các chỉ số đánh giá hồi quy trong một giây, nhưng chúng ta có thể đánh giá mô
‫hình của mình như thế nào?
‫Dự đoán của mô hình của chúng tôi, đó là trên tập dữ liệu thử nghiệm.
‫Vì vậy, nếu bạn đưa ra một số dự đoán về tập dữ liệu thử nghiệm, làm cách nào để chúng tôi có thể
‫đánh giá chúng?
‫Chà, chúng ta có thể so sánh chúng bởi vì chúng ta hãy xem xét độ dài lý do tại sao Preds, tại sao Preds và độ dài tại sao
‫lại kiểm tra.
‫Vì vậy, điều đó có nghĩa là có một giá trị cho mọi giá trị thử nghiệm.
‫Có một dự đoán mà mô hình của chúng tôi đã đưa ra cho mọi giá trị thử nghiệm.
‫Vì thế.
‫Hừ!
‫Gì?
‫Tôi muốn bạn có một cái nhìn trước khi chúng ta đi đến các chỉ số đánh giá chỉ là có một cái nhìn.
‫Các chỉ số đánh giá hồi quy.
‫Chỉ cần có một cái nhìn vào đó.
‫Bạn thậm chí có thể đi.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Chỉ số hồi quy cho học máy hoặc đánh giá hồi quy đường điểm.
‫Chà, số liệu và cách tính điểm.
‫Xinh đẹp.
‫Chúng ta sẽ xem xét vấn đề này trong giây lát, nhưng tôi sẽ chỉ cho bạn một chút gợi ý.
‫Tôi muốn bạn bắt đầu thử thách bản thân với những điều này.
‫Vì vậy, bạn sẽ nhận thấy một xu hướng nhỏ với tất cả những video này sắp ra mắt là tôi sẽ thách
‫thức bạn trước video tiếp theo.
‫Vì vậy, hãy suy nghĩ về cách chúng ta có thể so sánh các giá trị này để có thể nếu giá trị này giống với tệp này, chúng ta có thể trừ
‫đi, và sau đó chúng ta có thể làm tương tự với giá trị này.
‫Trừ cái nọ khỏi cái kia, trừ cái kia khỏi cái kia, cái kia.
‫Và làm điều đó cho toàn bộ mảng và sau đó có thể lấy giá trị trung bình của tất cả những khác biệt đó.
‫Bây giờ những gì chúng tôi vừa mô tả có nghĩa là sai số tuyệt đối.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem xét điều đó.
‫Sự khác biệt trung bình giữa các giá trị dự đoán và các giá trị thực.
‫Vì vậy, hãy so sánh các dự đoán với sự thật.
‫Chúng ta sẽ đi từ nhập ma trận vô hướng có nghĩa là lỗi tuyệt đối và sau đó có nghĩa là tuyệt đối.
‫Chúng tôi có thể trừ tất cả những điều này bằng tay và sau đó tìm giá trị trung bình.
‫Nhưng cái hay của việc học ngoại cảm như bạn đã thấy, đó là nhiều chức năng học máy quan trọng, bao
‫gồm cả mô hình và mô hình đánh giá, được tích hợp sẵn.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem xét điều này.
‫Ôi thật xinh đẹp.
‫Vì vậy, điều này có nghĩa là gì?
‫Chà, bởi vì chúng tôi đã sử dụng sai số tuyệt đối trung bình.
‫Điều này có nghĩa là trung bình, giá trị trung bình giống với trung bình.
‫Trung bình, mỗi dự đoán mô hình của chúng tôi là 0. 32 khác với giá trị thử nghiệm thực tế.
‫Tất nhiên, bây giờ có thể có một số dự đoán lớn hơn giá trị này.
‫Có thể có một số dự đoán nhỏ hơn giá trị này, kém hơn giá trị thử nghiệm Y hoặc khác với giá
‫trị thử nghiệm Y.
‫Nhưng chúng ta hãy quay trở lại biến mục tiêu của chúng ta.
‫Nếu chúng ta xem xét chúng ta hãy xác định mức chênh lệch DF bằng mức chênh lệch Y và sau đó chúng ta chọn nhà đầu tư DF.
‫Chúng ta đang thiếu điều gì ở đây?
‫Độ dài của giá trị không khớp.
‫Ồ, chúng tôi cần tập dữ liệu thử nghiệm bạn phải không.
‫Vì vậy, nó sẽ không thực sự hoạt động, phải không?
‫Hừ!
‫Làm thế nào chúng ta có thể so sánh chúng?
‫Hãy chỉ xem mục tiêu.
‫Vì vậy, chúng ta sẽ tạo mục tiêu Let's go DF.
‫Chúng tôi sẽ chỉ xem cột mục tiêu.
‫Vì vậy, các dự đoán của mô hình của chúng tôi Chênh lệch Y là trung bình 0. 32 khác nhau.
‫Vì vậy, nó có thể là cộng hoặc trừ các giá trị mục tiêu này.
‫Nhưng đó là cách chúng tôi đưa ra dự đoán với các công cụ hoặc mô hình ước tính lốc xoáy của mình, chúng tôi có thể sử dụng chức năng dự đoán.
‫Và sau đó, chúng ta sẽ xem thêm một chút về cách chúng ta đánh giá những dự đoán đó.
‫Hãy nhớ rằng điểm mấu chốt của việc đánh giá là so sánh các dự đoán của mô hình của chúng tôi với những gì nó lẽ ra phải dự đoán.
‫Bây giờ, có nhiều cách khác nhau để làm điều đó.
‫Chúng ta sẽ thấy điều đó trong các video sắp tới.
‫Tôi sẽ gặp bạn ở đó.