‫Chào mừng trở lại.
‫Trong video cuối cùng, chúng tôi đã thấy cách chúng tôi có thể sử dụng phương pháp dự đoán để đưa ra dự đoán với các
‫mô hình học máy của mình, các mô hình học máy được trang bị của chúng tôi trên mô hình hồi quy hoặc công cụ ước tính hồi
‫quy trong thuật ngữ cho vay tâm linh.
‫Vì vậy, hãy kiểm tra lại những gì chúng tôi đang đề cập, những gì chúng tôi đang đề cập.
‫Vì vậy, chúng tôi đã thực hiện không một, hai, ba.
‫Chúng tôi đã đưa ra một số dự đoán về dữ liệu của mình vì đó là góc độ của máy học, đúng
‫vậy, là đưa ra một số loại dự đoán.
‫Chúng tôi có một số dữ liệu hiện có.
‫Chúng tôi muốn đào tạo một thuật toán trên dữ liệu đó để tìm ra các mẫu và sử dụng các mẫu đó để đưa ra dự
‫đoán trong tương lai.
‫Vì vậy, nhưng cũng quan trọng như việc đưa ra những dự đoán đó là đánh giá những dự đoán đó.
‫Vì vậy, chúng ta hãy nhảy vào đó.
‫Tôi sẽ viết một tiêu đề mới.
‫Tiếp tục đây, 4. 0.
‫Đánh giá một mô hình học máy.
‫Lý do chúng tôi đánh giá mô hình của chúng tôi là bởi vì.
‫Vì vậy, chúng tôi đã xây dựng một mô hình để dự đoán điều gì đó và sau đó chúng tôi muốn đưa nó vào một ứng dụng.
‫Nếu mô hình của chúng tôi đưa ra dự đoán kém, đó có phải là một trải nghiệm tuyệt vời cho bất kỳ ai sử dụng
‫ứng dụng đó không?
‫Chắc là không.
‫Vì vậy, trước khi chúng tôi đưa các mô hình của mình vào ứng dụng hoặc dự đoán về điều gì đó, điều đó sẽ
‫khá quan trọng.
‫Chúng tôi muốn đánh giá các dự đoán hiện có mà chúng tôi có thể.
‫Vì vậy, với học ngoại cảm, có ba cách để đánh giá tốt, ba cách có sẵn để bạn có thể tạo ra những cách tùy chỉnh
‫của riêng mình.
‫Nhưng ba cách là đánh giá các mô hình cho vay tâm linh, cắt giảm các nhà ước lượng.
‫Đây là một phần của thư viện cho mượn tâm linh.
‫Một là các công cụ ước tính được xây dựng trong phương pháp điểm số.
‫Chúng tôi đã có một chút kinh nghiệm về điều này cho đến nay.
‫Hai là thông số tính điểm.
‫Chúng tôi chưa thấy một thông số ghi điểm đó.
‫Chúng tôi có thể đã thực sự đề cập đến rất nhiều điều, nhưng chúng tôi sẽ đi qua từng vấn đề này và sau đó giải
‫quyết vấn đề các hàm số liệu cụ thể.
‫Vì vậy, tùy thuộc vào việc bạn làm việc với phân loại hoặc hồi quy sẽ là các số liệu đánh giá cụ thể
‫cho từng thời điểm vấn đề đó.
‫Và chúng ta lấy cái này từ đâu?
‫Đây là tài liệu cho vay tâm linh.
‫Đây là số liệu.
‫Và ghi bàn là một phần rất quan trọng.
‫Đây là chương trình giảng dạy thực tế của bạn, nhân tiện, để đọc qua nó, bạn
‫không cần phải biết tất cả những điều này, mà chỉ cần hiểu nơi để tìm thông tin này.
‫Đó là một phần quan trọng của việc trở thành một lập trình viên và đặc biệt là một kỹ sư học máy.
‫Một nhà khoa học dữ liệu chỉ biết nơi để tìm, nơi để tìm ra những thứ.
‫Vì vậy, tôi sẽ đặt điều này ở đây và tôi đã sử dụng ba API khác nhau.
‫Vì vậy, chúng tôi có phương pháp điểm ước tính, tham số cho điểm và các hàm số liệu.
‫Hãy bắt đầu chia nhỏ từng điều này.
‫Này, tôi sẽ mang nó vào đây.
‫Và đây là tôi sẽ đặt cái này ở đây.
‫Bạn có thể đọc thêm về những điều này ở đây.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, chúng ta hãy chỉ có một bản tóm tắt về phương pháp tính điểm và tôi sẽ định dạng nó để làm cho nó trông đẹp
‫và đẹp.
‫Cuốn vào đó - đẹp.
‫Hãy tóm tắt lại.
‫Vì vậy, tôi sẽ đặt nó một chút tiêu đề nhỏ ở đây cho điểm một.
‫Chúng ta sẽ đánh giá một mô hình bằng phương pháp điểm số.
‫Biến điều đó thành mô hình và chúng ta sẽ đi từ quy mô, tìm hiểu tập hợp, nhập, phân loại rừng ngẫu nhiên.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ làm điều đó với dữ liệu phân loại của chúng tôi trước.
‫Hạt giống ngẫu nhiên AMP 42.
‫Bây giờ tôi muốn bạn Tôi muốn bạn cho bạn Tôi sẽ cho bạn một thử thách ở đây.
‫Tạo X và Y.
‫Tôi sẽ để lại một số bình luận ở đây.
‫Tạo X và Y, tạo thử nghiệm xe lửa.
‫Vì vậy, đây sẽ là X tương đương với bệnh tim, một cái gì đó chúng tôi sẽ sử dụng tập dữ liệu bệnh tim của mình và
‫sau đó chúng tôi muốn tạo.
‫Tôi sẽ chỉ đi xuống đây phiên bản mô hình trình phân loại và sau đó điều chỉnh trình phân loại với dữ liệu huấn luyện.
‫Vì vậy, đó là thách thức của tôi đối với bạn.
‫Tôi muốn bạn có thể tạm dừng video ở đây và cố gắng tự điền vào những nhận xét này.
‫Nhưng tôi sẽ trở lại trong ba đến.
‫Một.
‫Tôi đã trở lại.
‫Và vì vậy tôi hy vọng bạn đã cho rằng một cú đánh để điền vào những điều này.
‫Nhưng nếu không, không sao cả.
‫Chúng ta sẽ cùng nhau vượt qua chúng.
‫Chúng tôi đã viết mã này ngay tại đây.
‫Bây giờ, đây là một trong những lần duy nhất tôi sẽ cho phép bạn sao chép và dán mã như thể chúng ta có nội dung,
‫nếu chúng ta đang viết lại những thứ mà chúng ta đã viết nhiều lần trước đó.
‫Vì vậy, tôi sẽ sao chép điều này.
‫Tôi sẽ giải quyết vấn đề này.
‫Chúng tôi đang kiểm tra phương pháp tính điểm.
‫Đó là cái đầu tiên chúng tôi kiểm tra.
‫Vì vậy, hãy sao chép và dán nó.
‫Vì vậy, hạt giống ngẫu nhiên, tạo dữ liệu, tách dữ liệu, khởi tạo bộ phân loại rừng ngẫu nhiên.
‫Bây giờ tôi tin rằng, vâng, ước tính là 100 theo mặc định.
‫Dù sao thì chúng tôi cũng sẽ để nó ở đó.
‫Điều chỉnh mô hình với dữ liệu đào tạo.
‫Vì vậy, hãy để điều này chạy.
‫Xinh đẹp.
‫Vì vậy, chúng tôi đã có một sự phù hợp.
‫Máy phân loại rừng ngẫu nhiên, tốt và nhanh chóng.
‫Và bây giờ bạn nghĩ chúng ta sẽ sử dụng phương pháp tính điểm như thế nào?
‫Bây giờ, đây là một câu hỏi hơi khó vì chúng ta vừa xem ở trên.
‫Nó thực sự đến từ ô mà chúng tôi đã sao chép tất cả những thứ này.
‫Vì vậy, chúng ta hãy thử nó.
‫Nhìn thấy?
‫Ghi bàn.
‫Và chúng ta thử chấm điểm nó trên dữ liệu đào tạo của họ thì sao?
‫1. 0.
‫Bây giờ, tại sao nó có thể đạt điểm 1. 0 trên dữ liệu đào tạo nếu chúng ta tưởng tượng?
‫Nhân tiện, giá trị cao nhất của điểm số là gì?
‫Tôi sẽ chỉ viết ra điều này một cách rõ ràng.
‫Giá trị cao nhất của phương pháp điểm là 1. 0.
‫Thấp nhất là 0. 0.
‫Vì vậy, 1. 0.
‫Phương pháp điểm số mặc định cho một thuật toán phân loại là độ chính xác trả về độ chính xác trung bình trên các nhãn và dữ liệu
‫thử nghiệm đã cho.
‫Và bây giờ, tất nhiên, chúng tôi sẽ phải chuyển đổi giá trị này thành tỷ lệ phần trăm nếu chúng tôi muốn độ chính xác và tỷ lệ phần trăm.
‫Vì vậy, 1. 0 là độ chính xác 100%.
‫Vì vậy, nếu đây là 0. 8, nó sẽ chính xác 80%.
‫Hiện tại, tại sao mô hình học máy của chúng tôi lại đạt điểm tuyệt đối 100%?
‫Tôi đã nói với bạn rằng hãy hoài nghi về bất kỳ mô hình học máy nào đạt điểm tuyệt đối ở bất kỳ đâu chưa?
‫Nếu không, hãy cân nhắc rằng đây là tôi đang nói với bạn rằng hãy luôn hoài nghi về các số liệu hoàn hảo.
‫Tại sao mô hình của chúng tôi nhận được 1. 0 trên dữ liệu đào tạo?
‫Đó là bởi vì nó đã tiếp xúc với tất cả các tính năng đào tạo và tất cả các nhãn đào tạo.
‫Và do đó, nếu mô hình đủ mạnh, nó sẽ đạt được điểm tuyệt đối về dữ liệu huấn luyện vì
‫nó có thể chia nhỏ dữ liệu.
‫Trong trường hợp của chúng tôi, đó là số không nhị phân và một.
‫Nó có thể dự đoán từ tất cả các giá trị tàu X.
‫Nó có thể dự đoán hoàn hảo tất cả các giá trị của chuyến tàu Y.
‫Bây giờ, nó có thể là một kịch bản khác cho dữ liệu thử nghiệm.
‫Hãy nhớ rằng, nó vẫn chưa nhìn thấy các mẫu thử nghiệm.
‫Chúng tôi muốn mô hình của mình có thể học đủ từ các tính năng đào tạo và nhãn đào tạo để dự đoán trên các mẫu mà
‫nó chưa từng thấy trước đây.
‫Đó là điểm mấu chốt của học máy.
‫Tìm hiểu các mẫu trong dữ liệu mà chúng tôi hiện có để đưa ra dự đoán, dự đoán chất lượng trên dữ liệu mà chúng
‫tôi chưa từng thấy trước đây.
‫Ồ, vậy là điểm số ít hơn một chút trên dữ liệu không nhìn thấy.
‫Bây giờ, đây là một xu hướng mà đôi khi bạn sẽ thấy trong các dự án máy học của riêng bạn và các bài
‫nghiên cứu về máy học ở khắp mọi nơi.
‫Điểm rèn luyện thường cao hơn một chút so với điểm kiểm tra, nhưng chúng phải tương
‫đối gần nhau.
‫Nhưng điểm đào tạo nói chung sẽ cao hơn điểm kiểm tra.
‫Và nếu bạn từng đạt điểm kiểm tra hoàn hảo, chẳng hạn như độ chính xác 100% hoặc điều gì đó tương tự, hãy luôn hoài nghi.
‫Quay lại và kiểm tra dữ liệu của bạn.
‫Nhưng nếu chúng tôi làm cho mô hình của mình tệ hơn một chút, thì có lẽ chúng tôi chỉ sử dụng năm công cụ ước tính.
‫Hãy xem điều gì xảy ra ở đây.
‫Một số ước tính bằng.
‫Năm.
‫Điểm đào tạo là bao nhiêu?
‫Bạn thấy làm thế nào chúng tôi nhận được một điểm ít hơn hoàn hảo?
‫Chúng ta có thể đẩy nó đi bao nhiêu để có được?
‫Hoàn hảo.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Nó chỉ cần mười.
‫Đó là sức mạnh của một thuật toán tổng hợp.
‫Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta chỉ sử dụng hai?
‫Nó nhận được gì?
‫Vẫn đạt 90% chỉ với hai.
‫Nhưng điều đó thực hiện như thế nào?
‫Hãy xem, chúng tôi nhận được một điểm số kém hơn nhiều.
‫Tóm lại, đó là thuật toán tổng hợp.
‫Khu rừng ngẫu nhiên là một trong những thuật toán tổng hợp mạnh nhất và nhanh nhất, vì vậy chúng tôi sử dụng mười ở đây.
‫Chúng tôi nhận được điểm tuyệt đối về dữ liệu đào tạo.
‫Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng tôi đẩy nó lên có thể là 500?
‫Chúng ta có thể đẩy điểm thi cao hơn không?
‫Chúng tôi thực sự không đạt được nhiều điểm kiểm tra cao hơn.
‫Ngay cả khi chúng tôi sử dụng có thể là 1000.
‫Bạn thấy cách bạn có thể điều chỉnh những thứ khác nhau với các mô hình học máy.
‫Đây là phần thú vị của nó, đúng, là điều chỉnh những thứ khác nhau và nhận được kết quả khác nhau.
‫Bây giờ chúng ta hãy thúc đẩy về phía trước.
‫Chúng tôi đã thấy phương pháp tính điểm cho bộ phân loại.
‫Hãy nhớ số liệu đánh giá điểm số mặc định trong các mô hình phân loại và học tâm linh là độ chính xác mà bạn có
‫thể tìm thấy trong chuỗi tài liệu.
‫Hãy làm như vậy.
‫Hãy sử dụng phương pháp điểm số cho bài toán hồi quy của chúng ta.
‫Vì vậy,
‫tôi sẽ để điều đó cho bạn.
‫Tôi muốn bạn lặp lại điều này, nhưng đối với tập dữ liệu hồi quy và sử dụng thuật toán hồi quy cũng như thử nghiệm phương pháp
‫điểm số, tôi sẽ cho bạn một gợi ý.
‫Chúng tôi đã làm điều này trước đây, nhưng tôi muốn bạn thử và tự viết nó ra lần này.
‫Thực hiện tương tự thiết lập, thiết lập, làm dữ liệu, chia nhỏ dữ liệu, làm cho mô hình phù hợp với mô hình, cho điểm
‫mô hình.
‫Hẹn gặp lại các bạn trong video tiếp theo.