‫مرحبًا بعودتك.
‫في الفيديو الأخير ، رأينا كيف يمكننا استخدام طريقة التنبؤ لعمل تنبؤات باستخدام نماذج التعلم
‫الآلي لدينا ، ونماذج التعلم الآلي المجهزة لدينا على نماذج الانحدار أو مقدرات الانحدار في مصطلحات
‫القروض النفسية.
‫لذلك دعونا نتحقق مرة أخرى مع ما نغطيه ، وما نغطيه.
‫إذن فعلنا صفر واحد ، اثنان ، ثلاثة.
‫لقد قمنا ببعض التنبؤات على بياناتنا لأن هذه هي زاوية التعلم الآلي ، حقًا
‫، هي عمل نوع من التنبؤات.
‫لدينا بعض البيانات الموجودة.
‫نود تدريب خوارزمية على تلك البيانات للعثور على الأنماط واستخدام تلك الأنماط لعمل تنبؤات
‫في المستقبل.
‫لذا ولكن لا يقل أهمية عن إجراء تلك التنبؤات أن تقييم تلك التنبؤات.
‫لذا دعنا نقفز إلى ذلك.
‫سأكتب عنوانًا جديدًا.
‫ها نحن ، 4. 0.
‫تقييم نموذج التعلم الآلي.
‫سبب تقييمنا لنماذجنا هو لأن.
‫لذلك قمنا ببناء نموذج للتنبؤ بشيء ما ثم أردنا وضعه في تطبيق.
‫إذا كان نموذجنا يقدم تنبؤات سيئة ، فهل ستكون تجربة رائعة لأي شخص يستخدم هذا
‫التطبيق؟
‫على الاغلب لا.
‫لذا قبل أن نضع نماذجنا في التطبيق أو نتوقع شيئًا ما ، سيكون هذا أمرًا بالغ الأهمية.
‫نريد تقييم التوقعات الحالية التي نستطيع.
‫لذلك مع التعلم النفسي ، هناك ثلاث طرق للتقييم الجيد ، وثلاث طرق داخلية يمكنك من خلالها إنشاء طرق مخصصة
‫خاصة بك.
‫لكن ثلاث طرق هي تقييم نماذج القروض النفسية ، المقدرات المائلة.
‫هذه جزء من مكتبة القروض النفسية.
‫واحد هو المقدّرون المبنيون في طريقة الدرجات.
‫لدينا القليل من الخبرة في هذا الأمر حتى الآن.
‫اثنان هو معلمة التهديف.
‫لم نر معلمة تسجيل واحدة.
‫ربما نكون قد غطينا الكثير بالفعل ، لكننا سنستعرض كل واحدة من هذه ثم نواجه
‫وظائف مترية معينة.
‫لذلك ، اعتمادًا على عملك مع التصنيف أو الانحدار ، ستكون مقاييس تقييم محددة لكل
‫من أوقات المشاكل هذه.
‫ومن أين حصلنا على هذا؟
‫حسنًا ، هذا يأتي في وثائق القرض النفسي.
‫هذه مقاييس.
‫والتسجيل هو قطعة مهمة للغاية.
‫هذا هو منهجك الفعلي ، بالمناسبة ، لقراءة هذا ، لا يتعين عليك معرفة
‫كل ذلك عن ظهر قلب ، ولكن عليك فقط فهم مكان العثور على هذه المعلومات.
‫هذا جزء كبير من كونك مبرمجًا وخاصة مهندس التعلم الآلي.
‫يعرف عالم البيانات فقط أين يبحث ، وأين يكتشف الأشياء.
‫لذلك سأضع هذا هنا وأخذت ثلاث واجهات برمجة تطبيقات مختلفة.
‫لذلك لدينا طريقة النتيجة المقدرة ومعلمة التسجيل والوظائف المترية.
‫لنبدأ في تفكيك كل من هذه.
‫مرحبًا ، سأقوم بإحضار ذلك هنا.
‫وبعد ذلك سأضع هذا هنا.
‫يمكنك قراءة المزيد عن هذه هنا.
‫رائع.
‫لذلك دعونا فقط نلخص طريقة النقاط وسأقوم بصياغة هذا لجعله يبدو جميلاً وجميلاً.
‫انغمس في ذلك - جميل.
‫دعونا نلخص.
‫لذلك سأضعها في عنوان آخر صغير هنا للنقطة الأولى.
‫سنذهب لتقييم النموذج باستخدام طريقة النتيجة.
‫قم بتحويل ذلك إلى محاكاة ، وسننتقل من النطاق ، وتعلم المجموعة ، والاستيراد ، ومصنف الغابة العشوائي.
‫لذلك سنفعل ذلك ببيانات التصنيف الخاصة بنا أولاً.
‫42- بذور عشوائية
‫الآن أريدك ، أريدك أن أعطيك ، سأعطيك تحديًا هنا.
‫قم بإنشاء X و Y.
‫سأترك بعض التعليقات هنا.
‫إنشاء X و Y ، إنشاء اختبار القطار.
‫إذن ستكون X تساوي أمراض القلب ، وهو شيء سنستخدمه في مجموعة بيانات أمراض القلب الخاصة بنا
‫ومن ثم نريد إنشاءه.
‫سأذهب هنا فقط إلى مثيل نموذج المصنف ثم أرفق المصنف ببيانات التدريب.
‫إذن هذا هو التحدي الذي أواجهه.
‫سأذهب إليك ، يمكنك إيقاف الفيديو هنا ومحاولة ملء هذه التعليقات بنفسك.
‫لكنني سأعود بعد ثلاثة إلى.
‫واحد.
‫لقد عدت.
‫ولذا آمل أن تكون قد أعطيت هذه الفرصة لملء هذه.
‫ولكن إذا لم يكن كذلك ، فلا بأس بذلك.
‫سنقوم بمراجعتها معًا.
‫لقد كتبنا هذا الرمز للتو هنا.
‫الآن ، هذه هي المرة الوحيدة التي سأسمح فيها لك بنسخ ولصق الكود كما لو أننا حصلنا على أشياء
‫، إذا كنا نعيد كتابة أشياء كتبناها عدة مرات من قبل.
‫لذلك سأقوم بنسخ هذا.
‫سأقوم بإنزال هذا.
‫نحن نتحقق من طريقة النتيجة.
‫هذا هو أول واحد نتحقق منه.
‫لذلك دعونا ننسخ والصق ذلك.
‫البذور العشوائية ، قم بعمل البيانات ، وقم بتقسيم البيانات ، وقم بإنشاء مثيل لمصنف الغابة العشوائية.
‫الآن أعتقد ، نعم ، التقديرات هي 100 بشكل افتراضي.
‫سنترك ذلك هناك على أي حال.
‫تناسب النموذج مع بيانات التدريب.
‫لذلك دعونا ندع هذا يجري.
‫جميلة.
‫لذلك لدينا نوبة.
‫مصنف الغابة العشوائي ، لطيف وسريع.
‫والآن كيف تعتقد أننا سنستخدم طريقة النقاط؟
‫الآن ، هذا سؤال مخادع بعض الشيء لأننا رأيناه للتو أعلاه.
‫لقد جاء في الواقع من الزنزانة حيث قمنا بنسخ كل هذا.
‫لذلك دعونا نجربها.
‫نرى؟
‫نتيجة.
‫وماذا عن محاولة تسجيله على بيانات التدريب الخاصة بهم؟
‫1. 0.
‫الآن ، لماذا قد تحصل على درجة 1. 0 على بيانات التدريب إذا تخيلنا؟
‫بالمناسبة ، أعلى قيمة للنتيجة ما هي؟
‫سأكتب هذا صراحة.
‫أعلى قيمة لطريقة النتيجة هي 1. 0.
‫الأدنى هو 0. 0.
‫إذن 1. 0.
‫طريقة النتيجة الافتراضية لخوارزمية التصنيف هي دقة إرجاع متوسط الدقة على بيانات الاختبار
‫والتسميات.
‫والآن ، بالطبع ، علينا تحويل هذه النسبة إلى النسبة المئوية إذا أردنا الدقة والنسبة المئوية.
‫إذن 1. 0 دقة 100٪.
‫إذا كان هذا 0. 8 ، سيكون دقة 80٪.
‫الآن ، لماذا حصل نموذج التعلم الآلي لدينا على درجة مثالية بنسبة 100٪؟
‫هل أخبرتك أنك لا تزال متشككًا في أي نموذج للتعلم الآلي يحصل على درجة مثالية في أي مكان؟
‫إذا لم يكن الأمر كذلك ، ضع في اعتبارك أن هذا أنا أخبرك أنك دائمًا متشكك في المقاييس المثالية.
‫لماذا نموذجنا يحصل على 1. 0 على بيانات التدريب؟
‫حسنًا ، هذا لأنه تعرض لجميع ميزات التدريب وجميع ملصقات التدريب.
‫وبالتالي إذا كان النموذج قويًا بدرجة كافية ، فسيحقق درجة مثالية في بيانات التدريب
‫لأنه قادر على تقسيم البيانات.
‫في حالتنا ، هو الرقم الثنائي صفر وواحد.
‫إنه قادر على التنبؤ من كل قيم قطار X.
‫إنه قادر على التنبؤ تمامًا بجميع قيم القطار Y.
‫الآن ، قد يكون سيناريو مختلفًا لبيانات الاختبار.
‫تذكر أنه لم ير عينات الاختبار بعد.
‫نريد أن يكون نموذجنا قادرًا على التعلم بشكل كافٍ من ميزات التدريب وعلامات التدريب للتنبؤ بالعينات
‫التي لم يرها من قبل.
‫هذا هو جوهر التعلم الآلي.
‫تعلم الأنماط في البيانات الموجودة لدينا لعمل تنبؤات ، وتنبؤات جيدة بشأن البيانات
‫التي لم نرها من قبل.
‫أوه ، لذا فإن النتيجة أقل قليلاً على البيانات غير المرئية.
‫الآن ، هذا هو الاتجاه الذي ستشاهده في كثير من الأحيان في مشاريع التعلم الآلي الخاصة بك وأوراق
‫بحث التعلم الآلي في كل مكان.
‫تكون نتيجة التدريب في بعض الأحيان أعلى قليلاً من درجة الاختبار ، ولكن يجب أن تكون
‫قريبة نسبيًا.
‫لكن التدريب سيكون بشكل عام أعلى من درجة الاختبار.
‫وإذا حصلت على درجة اختبار مثالية ، مثل الدقة بنسبة 100٪ أو شيء من هذا القبيل ، فكن دائمًا متشككًا.
‫ارجع وتحقق من بياناتك.
‫لكن إذا جعلنا نموذجنا أسوأ قليلاً ، فربما نستخدم خمسة مقدرات فقط.
‫دعونا نرى ما يحدث هنا.
‫عدد من التقديرات يساوي.
‫خمسة.
‫ما هي نتيجة التدريب؟
‫هل ترى كيف نحصل على درجة أقل من الكمال؟
‫كم عدد يمكننا دفعه للحصول عليه؟
‫في احسن الاحوال.
‫هناك نذهب.
‫إنها تحتاج فقط عشرة.
‫هذه هي قوة خوارزمية المجموعة.
‫ماذا لو استخدمنا اثنين فقط؟
‫على ماذا تحصل؟
‫لا يزال يحصل على 90٪ مع اثنين فقط.
‫لكن كيف يعمل ذلك؟
‫انظر ، نحصل على نتيجة أسوأ بكثير.
‫إذن هذه هي خوارزمية المجموعة باختصار.
‫تعد Random Forest واحدة من أقوى وأسرع خوارزميات المجموعات ، لذلك نستخدم عشرة هنا.
‫نحصل على درجة ممتازة في بيانات التدريب.
‫ماذا لو دفعناها إلى 500 ربما؟
‫هل يمكننا دفع درجة الاختبار أعلى؟
‫لا نحصل في الواقع على الكثير من درجات الاختبار الأعلى.
‫حتى لو استخدمنا ربما 1000.
‫ترى كيف يمكنك تعديل أشياء مختلفة باستخدام نماذج التعلم الآلي.
‫هذا هو الجزء الممتع حوله ، صحيح ، هو تعديل أشياء مختلفة والحصول على نتائج مختلفة.
‫الآن دعونا ندفع إلى الأمام.
‫لقد رأينا طريقة النتيجة للمصنفات.
‫تذكر أن مقياس تقييم النتيجة الافتراضي في نماذج التصنيف والتعلم النفسي هو الدقة التي يمكنك العثور
‫عليها في سلسلة التوثيق.
‫لنفعل الشيء نفسه.
‫دعنا نستخدم طريقة النقاط في مسألة الانحدار.
‫لذلك سأترك
‫هذا الأمر متروك لكم.
‫أرغب في تكرار هذا ، ولكن بالنسبة لمجموعة بيانات الانحدار واستخدام خوارزمية الانحدار واختبار
‫طريقة النتيجة ، سأعطيك تلميحًا.
‫لقد فعلنا هذا من قبل ، لكني أود منك أن تحاول كتابته بنفسك هذه المرة.
‫قم بإجراء نفس الإعداد ، وإعداد ، وإنشاء البيانات ، وتقسيم البيانات ، وجعل النموذج مناسبًا للنموذج ، وتسجيل النموذج.
‫سأراك في الفيديو التالي.