‫Bienvenido de nuevo.
‫Y en el último video vimos cómo podríamos usar el método de predicción para hacer predicciones sin modelos
‫de aprendizaje automático, modelos de aprendizaje automático equipados en modelos de regresión o estimación de regresión como en la terminología de
‫aprendizaje psíquico.
‫Así que volvamos a revisar lo que estamos cubriendo, lo que estamos cubriendo.
‫Así que hemos hecho de cero a tres.
‫Hicimos algunas predicciones sobre nuestros datos porque ese es el objetivo final correcto del aprendizaje automático:
‫hacer algún tipo de predicciones.
‫Tenemos algunos datos existentes.
‫Nos gustaría probar un algoritmo con esos datos para encontrar patrones y usar esos patrones para hacer predicciones en
‫el futuro.
‫Entonces, pero tan importante como hacer esas predicciones es evaluar esas predicciones.
‫Así que saltemos a eso.
‫Voy a escribir un nuevo título aquí.
‫Consiguió 4. 0 evaluando un modelo de aprendizaje automático.
‫La razón por la que evaluamos nuestros modelos es porque creamos un modelo para predecir algo y luego
‫queríamos ponerlo en una aplicación.
‫Si nuestro modelo está haciendo predicciones deficientes, ¿sería una gran experiencia para cualquiera que use esa
‫aplicación?
‫Probablemente no.
‫Entonces, antes de poner nuestros modelos en la aplicación o predecir algo que será bastante
‫crítico, queremos evaluar las predicciones existentes que podamos.
‫Entonces, con Typekit, aprenda que hay tres formas de evaluar bien, tres formas integradas en las que puede crear sus propias ponderaciones
‫personalizadas, pero tres formas de evaluar las estimaciones de barras de los modelos de línea de enchufe.
‫Estos son parte de esta biblioteca de líneas de Typekit.
‫Una es que la estimación se basa en el método de puntuación.
‫Hemos tenido un poco de experiencia con esto hasta ahora.
‫Dos es el parámetro de puntuación.
‫No hemos visto ese único parámetro de puntuación que podemos tener.
‫En realidad, hemos cubierto mucho, pero repasaremos cada uno de estos y luego analizaremos las funciones métricas específicas
‫del problema.
‫Entonces, dependiendo de su trabajo con clasificación o regresión, habrá métricas de evaluación específicas para cada uno
‫de esos momentos problemáticos.
‫¿Y de dónde sacamos esto?
‫Bueno, esto está llegando a la documentación del préstamo de socket.
‫Se trata de métricas y la puntuación es una pieza muy importante.
‫Este es tu plan de estudios real, por cierto.
‫Para leer esto, no es necesario que se los sepa todo de memoria, solo debe comprender
‫dónde encontrar esta información.
‫Eso es todo una gran parte de ser un programador y especialmente un ingeniero de aprendizaje automático.
‫Un científico de datos simplemente sabe dónde buscar, dónde encontrar cosas.
‫Así que voy a poner esto aquí, y he tomado las tres API diferentes.
‫Entonces tenemos el método de la escuela estimada, el parámetro de puntuación y las funciones métricas.
‫Comencemos a desglosar cada uno de estos.
‫Oye, voy a traer eso aquí.
‫Y luego esto es lo que pondré aquí.
‫Puedes leer más sobre estos aquí.
‫Maravilloso.
‫Así que vamos a hacer un resumen del método de puntuación, y voy a formatear esto para que se vea bonito y
‫bonito.
‫Bola en eso - hermoso.
‫Hagamos un resumen, así que lo voy a poner un poco, no un poco, aquí.
‫Cuatro punto uno Iremos evaluando un modelo con el método de puntuación.
‫Convierta eso en rebajas y pasaremos de S. K. aprendió el clasificador de bosque aleatorio de importación de conjuntos.
‫Entonces lo haremos con nuestros datos de clasificación.
‫Primer MP, semilla aleatoria.
‫Cuarenta y dos.
‫Ahora te quiero.
‫Quiero que te des.
‫Darle un desafío aquí.
‫Crea X e Y.
‫Aquí voy a dejar algunos comentarios.
‫Crea X e Y.
‫Crear prueba de trenes.
‫Entonces, X es igual a enfermedad cardíaca, algo que usamos nuestro conjunto de datos de enfermedades cardíacas y
‫luego queremos crear.
‫Iré aquí a la instancia del modelo de clasificador y luego ajustaré el clasificador a los datos de entrenamiento.
‫Así que ese es mi desafío para ti.
‫Voy a que puedan publicar el video aquí e intentar completar estos comentarios
‫usted mismo, pero regresaré en tres a.
‫Uno en la espalda, así que espero que le hayas dado una oportunidad para llenar estos, pero si no, está bien.
‫Vamos a repasarlos juntos.
‫Hemos escrito este código aquí arriba, y esta es una de las únicas veces que te
‫dejaré copiar y pegar código como si tuviéramos cosas, si estamos reescribiendo cosas que hemos escrito varias veces.
‫veces antes.
‫Entonces voy a copiar esto.
‫Voy a derribar esto.
‫Estamos comprobando el método de puntuación, es el primero que comprobamos, así que copiemos y peguemos
‫eso.
‫Así que el guardado aleatorio crea los datos, divide los datos, crea una instancia del clasificador de bosque aleatorio.
‫Ahora creo que sí, una estimación es 100 por defecto.
‫Lo dejaremos ahí de todos modos.
‫Ajusta el modelo a los datos de entrenamiento.
‫Así que dejemos que esto sea hermoso.
‫Así que tenemos un clasificador de bosque aleatorio adecuado.
‫Agradable y rapido.
‫¿Y ahora cómo crees que usaremos el método de puntuación?
‫Y esta es una pregunta un poco capciosa porque la acabamos de ver arriba en realidad proviene de la celda
‫donde copiamos todo esto.
‫Intentémoslo, Cliff, no anotes.
‫¿Y qué tal si intentamos anotador en los datos de entrenamiento 1. 0?
‫Ahora, ¿por qué podría obtener una puntuación de 1? 0 en los datos de entrenamiento si imaginamos el valor más alto para la
‫puntuación, por cierto, ¿cuál es?
‫Escribiré esto explícitamente.
‫El valor más alto para el método de puntuación es 1. 0, el más bajo es cero punto cero, entonces 1. 0.
‫El método de puntuación predeterminado para un algoritmo de clasificación es la precisión.
‫Devuelve la precisión media en las etiquetas y los datos de prueba dados.
‫Y ahora, por supuesto, tendremos que convertir esto en porcentaje si queremos precisión en porcentaje.
‫Entonces 1. 0 es 100 por ciento de precisión.
‫Entonces, si esto fuera cero coma ocho, tendría una precisión del 80 por ciento.
‫Ahora bien, ¿por qué nuestro modelo de aprendizaje automático obtiene un puntaje perfecto al 100%?
‫¿Le he dicho todavía que debe ser escéptico de cualquier modelo de aprendizaje automático que obtenga una puntuación perfecta en cualquier lugar?
‫Si no es así, considere que este soy yo diciéndole que siempre sea escéptico con las métricas perfectas.
‫¿Por qué nuestro modelo obtiene un punto en los datos de entrenamiento?
‫Bueno, eso se debe a que ha estado expuesto a todas las funciones de entrenamiento y todas las etiquetas de
‫entrenamiento.
‫Entonces, si el modelo es lo suficientemente poderoso, logrará una puntuación perfecta en los datos de
‫entrenamiento porque puede dividir los datos.
‫En nuestro caso, es el cero binario uno.
‫Es capaz de predecir a partir de todos los valores extremos.
‫Es capaz de predecir perfectamente todos los valores del tren Y.
‫Ahora podría ser un escenario diferente para recordar el día del examen.
‫Aún no ha visto las muestras de prueba.
‫Queremos que nuestro modelo pueda aprender lo suficiente de las funciones de entrenamiento y las etiquetas de entrenamiento para predecir en muestras que
‫no se habían visto antes.
‫Ese es el quid del aprendizaje automático, aprender patrones y datos que tenemos existentes para realizar predicciones, predicciones
‫de calidad sobre datos que no hemos visto antes.
‫Oh, entonces la puntuación es un poco menor en los datos invisibles.
‫Ahora bien, esta es una tendencia que verá a menudo en sus propios proyectos de aprendizaje automático y artículos de investigación de
‫aprendizaje automático en todas partes.
‫La puntuación de entrenamiento suele ser a veces un poco más alta que la puntuación de la prueba, pero
‫deberían estar relativamente cerca.
‫Pero la capacitación generalmente será más alta que la puntuación de la prueba.
‫Y si alguna vez obtiene una puntuación de prueba perfecta como el 100 por ciento de precisión o algo así,
‫sea siempre escéptico, vuelva y verifique sus datos.
‫Pero si empeoramos un poco nuestro modelo y tal vez solo usamos cinco estimaciones, veamos qué sucede aquí.
‫Número de estimación igual a cinco.
‫¿Qué es la escuela de formación?
‫¿Ves cómo obtenemos una puntuación menos que perfecta?
‫¿A cuántos podemos presionar para que sea perfecto?
‫Aquí vamos.
‫Solo necesita 10.
‫Ese es el poder de un algoritmo de conjunto.
‫¿Y si solo usamos dos?
‫¿Qué obtiene?
‫Todavía obtiene el 90 por ciento con solo dos, pero ¿cómo funciona?
‫Mira, obtenemos una puntuación mucho peor, así que ese es el algoritmo de conjunto.
‫En pocas palabras, el bosque aleatorio es uno de los algoritmos de conjunto más potentes y rápidos, por lo
‫que usamos 10 aquí para obtener una puntuación perfecta en los datos de entrenamiento.
‫¿Y si lo empujamos a 500?
‫¿Podemos aumentar la puntuación de la prueba?
‫En realidad, no obtenemos una puntuación de prueba mucho más alta, incluso si usamos quizás mil.
‫Dices cómo puedes modificar diferentes cosas con los modelos de aprendizaje automático.
‫Esta es la parte divertida, ¿verdad?
‫Está modificando cosas diferentes y obteniendo resultados diferentes.
‫Ahora sigamos adelante.
‫Hemos visto el método escolar para clasificadores.
‫Recuerde, la métrica de evaluación de puntaje predeterminada en los modelos de clasificación y la línea de conexión es la precisión que puede encontrar
‫en la cadena de acoplamiento.
‫Hagamos lo mismo.
‫Usemos el método de puntuación en nuestro problema de regresión.
‫Entonces.
‫Te lo dejo a ti.
‫Me gustaría que replicara esto, pero para un conjunto de datos de regresión y usando un algoritmo de regresión y probando el método de
‫puntuación, le daré una pista de que lo hemos hecho antes.
‫Pero me gustaría que intentara escribirlo usted mismo esta vez.
‫Haz la misma configuración, configura.
‫Haga los datos, divida los datos.
‫Haga que el modelo se ajuste al modelo.
‫Califica el modelo.
‫Te veo en el siguiente video.