‫Welkom terug.
‫Hoe ging het?
‫Heb je geprobeerd de schoolmethode te gebruiken voor een regressieprobleem met behulp van een regressieschatting?
‫Ik hoop dat je het een kans hebt gegeven.
‫Zo niet, laten we eens kijken.
‫En ik wil alleen iets benadrukken voordat we daarop ingaan, dat we hier een trainingsgegevensset hebben en natuurlijk waar we ons
‫zorgen maken over hoe een model presteert en de training die wordt verzonden.
‫Maar als u uw model buiten een Jupyter-notebook wilt gebruiken, wat u hoogstwaarschijnlijk ook zult zijn als u
‫verder gaat met machine learning en zo, dan wilt u echt aandacht besteden aan de
‫testscore.
‫Dat is de echte score die er echt toe doet wanneer u uw model gaat exporteren, opslaan en gebruiken
‫in een toepassing.
‫Ja, natuurlijk is training, ja, je wilt dat het goed presteert op training, maar de test is
‫echt de onzichtbare gegevens.
‫Dat is het soort.
‫En natuurlijk is de echte testset wanneer u uw modellen daadwerkelijk in een toepassing implementeert.
‫Maar voorlopig kunnen we ons model in een toepassing simuleren door er wat gegevens voor te verbergen.
‫En dus deze score, ik zou meer aandacht besteden aan de testscore dan aan de trainingsschool.
‫Houd daar dus maar rekening mee.
‫Laten we nu onze regressiecode pakken, want dat gaan we niet doen.
‫We hebben dit al een paar keer gezien, dus we brengen dit hier naar beneden.
‫We gaan de schoolmethode oefenen.
‫We hebben geen voorspellingen nodig.
‫Dus we hebben import random forest-regressie omdat we een nee voorspellen.
‫We hebben het dataframe van de behuizing, de X.
‫De kenmerken zijn alles behalve de doelvariabele.
‫De labels is de doelvariabele.
‫We gaan het opsplitsen in.
‫Train- en testsets maken de modelinstantie, de willekeurige forest-regressie.
‫Onthoud dat we ons model kunnen vereenvoudigen door schattingen in te stellen.
‫De standaardwaarde is dus 100.
‫Wat als we met twee beginnen en kijken hoe slecht ons model presteert?
‫Zo fit?
‫Het model zou vrij snel moeten zijn, want ik wil dat je je ook laat weten waar we passen
‫op 20000 monsters hier.
‫Maar hoe hoger dit getal, zoals je je kunt voorstellen, hoe langer het duurt voordat het model past.
‫Waarom?
‫Want onthoud, met een ensemble is het een combinatie van veel verschillende soorten modellen.
‫Dus om er maar twee te passen, duurt het maar twee procent van de tijd
‫die nodig is om honderd te passen en duizend zal tien keer zo lang duren als 100 nu.
‫Natuurlijk zijn die cijfers misschien niet 100 procent correct vanwege de manier waarop computers worden geschaald en multiprocessing en
‫zo.
‫Maar gewoon de vuistregel, hoe meer schattingen je hier hebt, hoe langer het duurt voordat je model
‫past.
‫Dus laten we dat proberen of opnieuw passen.
‫En nu gaan we het scoren met behulp van de scoremethode op de testgegevens.
‫Hoe presteert het?
‫Nulpunt zeven.
‫Hé.
‫Laten we dit nu herschrijven, zodat we het daar voorlopig kunnen opslaan.
‫Waarom testen?
‫Dat is met twee schattingen.
‫Laten we dit upgraden naar 10.
‫Wat gebeurt er?
‫Hoe krijgen we een boost in prestaties?
‫Moet je zien.
‫Daar halen we nu acht punten.
‫Als we willen zien wat de statistiek hier is die is gebruikt voor de scoremethode, hoe kunnen we dat
‫dan doen?
‫We kunnen de doc string doc string controleren op een regressiealgoritme.
‫Dus ik Ketlen, de standaardwaarde voor het evalueren van de scoremethode gebruikt de determinatiecoëfficiënt, wat een ander woord is
‫voor een andere reeks woorden voor onze gekwadrateerde waarde.
‫Als je daar meer over wilt lezen, is de Wikipedia-pagina geweldig.
‫Ik weet zeker dat er een aantal fantastische YouTube-video's zijn, maar in wezen wordt het ook gespeld als coëfficiënt, aangeduid
‫als kwadraat of kwadraat.
‫Uitgesproken in het kwadraat is het buffergedeelte van de variatie in de afhankelijke variabele dat voorspelbaar is
‫door de onafhankelijke variabele.
‫En nogmaals, dit.
‫Dit is een heleboel verschillende terminologie in de datawetenschapswereld, maar we hebben de afhankelijke
‫variabele als ons doel, want laten we eens kijken naar de behuizing van het dataframe dat DF huisvest.
‫Dit is dus de afhankelijke variabele Y, omdat onze aanname is dat deze variabele afhankelijk is van deze
‫andere variabelen.
‫En dus worden deze ook wel genoemd, ik noem de functies, maar
‫ze worden ook onafhankelijke variabelen genoemd omdat deze onafhankelijk van elkaar de afhankelijke variabele vormen.
‫Dus zo interpreteer ik dat.
‫Je hebt misschien een andere interpretatie, maar zo interpreteer ik deze dingen en je gaat in de
‫loop van de tijd je eigen intuïtie opbouwen met verschillende namen van dingen.
‫Maar ik hou van de naamkenmerken omdat deze allemaal op een gemiddeld inkomen lijken.
‫Dat is een functie die vroeger de doelvariabele voorspelde in combinatie met al deze.
‫Dit is dus de R-kwadraatwaarde.
‫Laten we het nu upgraden.
‫Wat als we 50 schattingen proberen, wat gebeurt daar?
‫Dus het was zeven acht voordat we kijken hoe het weer wat langer duurde die tijdscore, dus we hebben het
‫opgeschoven naar acht.
‫Weet je het hier ook nog?
‫Ik wil je er alleen aan herinneren dat de standaardscore-evaluatiestatistiek r-kwadraat is voor regressie-algoritmen en dat de hoogste gelijk is
‫aan 1. 0.
‫Laagste is gelijk aan nulpunt nul.
‫Dus als ons model perfect de.
‫Testwaarden, we krijgen een score van 1. 0.
‫Als het het gemiddelde van de testwaarden voorspelde, zouden we een score krijgen van nul komma nul.
‫Dat is precies hoe de R-kwadraatfunctie werkt.
‫Dus als we hebben, waarom testen, waarom testscores daar al die waarden?
‫Als we het belangrijkste van dat hoofdbestand zouden hebben, als elk afzonderlijk monster in onze voorspellingen voorspelde dat we een R-kwadraatwaarde van nul zouden krijgen
‫en ik zal u dat laten testen als u wilt.
‫Maar laten we dit een beetje opdrijven.
‫Laten we naar 100 gaan en kijken wat we kunnen krijgen.
‫We scoren het nog een keer.
‫Het duurt iets langer dan toen we er net 50 hadden, duurt veel langer dan wat we net moesten.
‫Oké, dus we komen niet veel hoger.
‫Dus het lijkt erop dat het ongeveer het kantelpunt is dat ik je met verschillende waarden laat verkennen.
‫Maar dat is dat we zojuist een belangrijk onderdeel hebben behandeld van het evalueren van de statistieken en scores van ons model, het kwantificeren van de
‫kwaliteit van voorspellingen.
‫We hebben deze doorlopen.
‫Dus het volgende dat we gaan doen, is onderzoeken hoe we de scoreparameter kunnen gebruiken.
‫Dus als je een sprong vooruit wilt maken, kun je hier lezen.
‫De scoreparameter en kijk welke verschillende statistieken er zijn en kijk of u kunt achterhalen
‫welke voor regressie zijn en welke voor classificatie.
‫Ik zie je in de volgende video.