‫مرحبًا بعودتك.
‫كيف ذهبت
‫هل جربت واستخدمت طريقة الدرجات في مشكلة الانحدار باستخدام مقدر الانحدار؟
‫آمل أن تكون قد أعطيتها فرصة.
‫إذا لم يكن كذلك ، فلنتحقق من ذلك.
‫وأريد فقط تسليط الضوء على شيء ما قبل أن ندخل في ذلك ، وهو أن لدينا مجموعة بيانات تدريبية هنا وبالطبع
‫، حيث نحن مهتمون بكيفية أداء النموذج في مجموعة بيانات التدريب.
‫ولكن إذا كنت تتطلع إلى استخدام نموذجك خارج Jupyter Notebook ، والذي من المحتمل أن يكون على الأرجح
‫بينما تمضي قدمًا في التعلم الآلي وما إلى ذلك ، فأنت تريد حقًا الانتباه إلى درجة الاختبار.
‫هذه هي النتيجة الحقيقية التي تهم حقًا عندما تبدأ في تصدير نماذجك وحفظها واستخدامها
‫في أحد التطبيقات.
‫نعم.
‫بالطبع التدريب نعم.
‫تريد أن يؤدي أداءً جيدًا في التدريب ، لكن الاختبار هو في الحقيقة البيانات غير المرئية.
‫هذا هو نوع.
‫وبالطبع ، فإن مجموعة الاختبار الحقيقية هي عندما تقوم بالفعل بنشر نماذجك في تطبيق ما.
‫لكن في الوقت الحالي ، يمكننا نوعًا ما محاكاة نموذجنا في تطبيق عن طريق إخفاء بعض البيانات منه.
‫وبالتالي فإن هذه النتيجة ، سأولي اهتمامًا أكبر لدرجة الاختبار من درجة التدريب.
‫لذا فقط ضع ذلك في الاعتبار.
‫الآن دعنا نحصل على كود الانحدار لأننا لن نفعل ذلك.
‫لقد رأينا هذا بالفعل عدة مرات ، لذا سننزله هنا.
‫سنقوم بممارسة طريقة النتيجة.
‫لسنا بحاجة للتنبؤات.
‫لذلك لدينا استيراد انحدار عشوائي للغابات لأننا نتوقع عددًا.
‫لدينا إطار بيانات الإسكان ، X ، والميزات هي كل شيء ما عدا المتغير المستهدف ، والتسميات
‫هي المتغير المستهدف.
‫سنقوم بتقسيمها إلى مجموعات تدريب واختبار.
‫سننشئ مثيل النموذج ، وهو انحدار الغابة العشوائي.
‫تذكر أنه يمكننا تبسيط نموذجنا عن طريق تعيين مقدرات بحيث يكون الافتراضي هو 100.
‫ماذا عن أن نبدأ برقمين ونرى مدى سوء أداء نموذجنا المناسب؟
‫يجب أن يكون النموذج سريعًا جدًا لأنني أريدك فقط أن تخبرك أيضًا أين نضع
‫20.000 عينة هنا.
‫ولكن كلما زاد هذا الرقم ، كما يمكنك أن تتخيل ، كلما استغرق النموذج وقتًا أطول ليلائم Y.
‫لأن تذكر ، مع المجموعة ، إنها مزيج من العديد من أنواع النماذج المختلفة.
‫لذلك إذا قمنا بتركيب اثنين فقط ، فسيستغرق الأمر 2 ٪ فقط من الوقت الذي يستغرقه الأمر.
‫100 وألف سيستغرق كم من الوقت؟
‫عشرة أضعاف ما يصل إلى 100.
‫الآن ، بالطبع ، قد لا تكون هذه الأرقام صحيحة بنسبة 100٪ بسبب حجم الحوسبة والمعالجة المتعددة
‫وما إلى ذلك.
‫لكن مجرد قاعدة عامة ، كلما زاد التقدير كما لديك هنا ، كلما استغرق نموذجك وقتًا أطول
‫ليلائم.
‫لذلك دعونا نجرب ذلك.
‫سوف نلائمها مرة أخرى.
‫والآن سنحرزه.
‫استخدام طريقة المدرسة على بيانات الاختبار.
‫كيف يعمل؟
‫0. 7.
‫هاه؟
‫لنقم الآن بإعادة كتابة هذا حتى نتمكن من تخزينه هناك في الوقت الحالي.
‫لماذا تختبر الآن؟
‫هذا مع اثنين من المقدرين.
‫دعونا.
‫لنقم بترقية هذا إلى عشرة.
‫ما يحدث كل ما نحصل على تعزيز في الأداء.
‫انظر إلى ذلك.
‫حصلنا على ثماني نقاط هناك.
‫الآن ، إذا أردنا إلقاء نظرة على المقياس المستخدم هنا لطريقة النتيجة ، كيف يمكننا
‫القيام بذلك؟
‫يمكننا التحقق من docstring docstring لخوارزمية الانحدار.
‫ولذا لا يمكنني تعلم طريقة النتيجة الافتراضية.
‫يستخدم مقياس التقييم معامل التحديد ، وهي كلمة أخرى لسلسلة أخرى من الكلمات
‫لقيمة R التربيعية.
‫إذا كنت ترغب في قراءة المزيد في ذلك ، فإن صفحة ويكيبيديا رائعة.
‫أنا متأكد من وجود بعض مقاطع الفيديو الرائعة على YouTube ، ولكن بشكل أساسي يتعلق أيضًا بالمعامل المشار
‫إليه بـ R مربعة أو R تربيع.
‫منطوقة R تربيع هي نسبة التباين في المتغير التابع الذي يمكن توقعه بواسطة المتغير
‫المستقل.
‫ومرة أخرى ، هناك الكثير من المصطلحات المختلفة في عالم علم البيانات
‫، لكن لدينا المتغير التابع هو هدفنا لأننا نلقي نظرة على هيكل بيانات الإسكان.
‫DF إذن هذا هو المتغير التابع Y لأن افتراضنا هو أن هذا المتغير يعتمد على هذه المتغيرات
‫الأخرى.
‫ويشار إلى هذه أيضًا ، وأنا أسميها ميزات ، ولكن يُشار إليها أيضًا
‫باسم المتغيرات المستقلة لأنها تجمعها بشكل مستقل لتكون المتغير التابع.
‫هذه هي الطريقة التي أفسر بها ذلك.
‫قد يكون لديك تفسير مختلف ، لكن هذه هي الطريقة التي أفسر بها هذه الأشياء.
‫وستقوم ببناء حدسك مع مرور الوقت بأسماء مختلفة للأشياء.
‫لكني أحب ميزات الاسم لأنها كلها مثل الدخل المتوسط.
‫هذه ميزة تستخدمها للتنبؤ بالمتغير المستهدف بالاقتران مع كل هؤلاء.
‫إذن هذه هي قيمة r التربيعية.
‫لنقم الآن بترقيته.
‫ماذا لو نجرب 50 تقديرًا؟
‫ماذا يحدث هناك؟
‫إذن كانت سبعة وثمانية من قبل.
‫انظر كيف استغرق الأمر وقتًا أطول قليلاً في ذلك الوقت للتسجيل مرة أخرى.
‫لذلك دفعناها إلى 80.
‫تذكر هنا أيضًا.
‫أريد فقط أن أتذكر أن مقياس تقييم النتيجة الافتراضي هو R تربيع لخوارزميات الانحدار
‫وأعلى يساوي 1. 0 الأدنى يساوي 0. 0.
‫لذلك إذا كان نموذجنا قد تنبأ تمامًا بـ.
‫اختبار القيم ، سنحصل على درجة 1. 0 إذا تنبأ بمتوسط قيم الاختبار ، فسنحصل على درجة
‫0. 0.
‫هذه هي الطريقة التي تعمل بها الدالة R التربيعية.
‫لذا إذا كان لدينا ، فلماذا نختبر y الاختبار؟
‫هناك كل تلك القيم.
‫إذا حصلنا على متوسط هذا المتوسط ، إذا توقعت كل عينة في تنبؤاتنا أننا سنحصل على قيمة R التربيعية
‫صفر.
‫وسأدعك تختبر ذلك إذا أردت.
‫لكن دعنا نزيد هذا قليلاً.
‫دعنا نذهب إلى 100 ونرى ما يمكننا الحصول عليه.
‫سنحرزه مرة أخرى.
‫يستغرق الأمر وقتًا أطول قليلاً مما كان عليه عندما كان لدينا 50 للتو يستغرق وقتًا أطول بكثير مما كان عليه عندما كان لدينا اثنان.
‫تمام.
‫لذلك نحن لا نحصل على أعلى من ذلك بكثير.
‫لذا يبدو أن 80 تدور حول نقطة التحول هناك.
‫سأدعك تستكشف بقيم مختلفة.
‫لكن هذا قمنا بتغطية عنصر رئيسي لتقييم مقاييس نموذجنا وتسجيل النقاط ، وتحديد جودة
‫التنبؤات.
‫لقد مررنا بهذا.
‫لذا فإن الشيء التالي الذي سنفعله هو البدء في النظر في كيفية استخدام معلمة التسجيل.
‫لذا ، إذا كنت ترغب في المضي قدمًا ، يمكنك قراءة معلمة التسجيل هنا ومعرفة المقاييس المختلفة
‫الموجودة ومعرفة ما إذا كان يمكنك معرفة أي منها للانحدار وأيها مخصص للتصنيف.
‫سأراك في الفيديو التالي.