‫Content de te revoir.
‫Comment cela s'est-il passé?
‫Avez-vous essayé d'utiliser la méthode scolaire sur un problème de régression à l'aide d'une estimation de régression ?
‫J'espère que vous avez tenté le coup.
‫Si non, vérifions-le.
‫Et je veux juste souligner quelque chose avant d'aborder cela, c'est que nous avons un ensemble de données d'entraînement ici et, bien
‫sûr, où nous sommes concernés par les performances d'un modèle et l'entraînement qui est envoyé.
‫Mais si vous cherchez à utiliser votre modèle en dehors d'un bloc-notes Jupyter, ce que vous serez très probablement au fur et à
‫mesure que vous avancerez dans l'apprentissage automatique et ainsi de suite, vous devez vraiment faire attention au résultat du
‫test.
‫C'est le score réel qui compte réellement lorsque vous commencez à exporter votre modèle, à l'enregistrer et à l'utiliser
‫dans une application.
‫Oui, bien sûr, la formation est, oui, vous voulez qu'elle fonctionne bien lors de la formation, mais le test
‫est vraiment les données invisibles.
‫C'est le genre de.
‫Et bien sûr, le véritable jeu de test est lorsque vous déployez réellement vos modèles dans une application.
‫Mais pour l'instant, nous pouvons en quelque sorte simuler que notre modèle se trouve dans une application en lui cachant certaines données.
‫Et donc cette note, je ferais plus attention à la note du test qu'à l'école de formation.
‫Alors gardez cela à l'esprit.
‫Maintenant, prenons notre code de régression parce que nous n'allons pas le faire.
‫Nous l'avons déjà vu plusieurs fois, nous allons donc en parler ici.
‫Nous allons pratiquer la méthode scolaire.
‫Nous n'avons pas besoin de prédictions.
‫Nous avons donc une régression de forêt aléatoire d'importation parce que nous prédisons un non.
‫Nous avons le cadre de données du logement, le X.
‫Les caractéristiques sont tout sauf la variable cible.
‫Les étiquettes sont la variable cible.
‫Nous allons le diviser en.
‫Les ensembles d'entraînement et de test créeront l'instance de modèle, qui est la régression de forêt aléatoire.
‫N'oubliez pas que nous pouvons simplifier notre modèle en définissant des estimations.
‫La valeur par défaut est donc 100.
‫Que diriez-vous de commencer par deux et de voir à quel point notre modèle fonctionne mal ?
‫Si en forme?
‫Le modèle devrait être assez rapide car je veux juste que vous vous fassiez savoir également où nous nous
‫situons sur 20000 échantillons ici.
‫Mais plus ce nombre augmente, comme vous pouvez l'imaginer, plus le modèle met du temps à s'adapter.
‫Pourquoi?
‫Parce que rappelez-vous, avec un ensemble, c'est une combinaison de plusieurs types de modèles différents.
‫Donc, pour n'en ajuster que deux, cela ne prendra que deux pour cent du
‫temps qu'il faut pour ajuster cent et mille prendra combien de temps dix fois plus que 100 maintenant.
‫Bien sûr, ces chiffres peuvent ne pas être corrects à 100% en raison de la façon dont le calcul évolue, du multitraitement et ainsi
‫de suite.
‫Mais en règle générale, plus vous avez d'estimations ici, plus votre modèle prendra de temps pour
‫s'adapter.
‫Alors essayons cela ou adaptons-le à nouveau.
‫Et maintenant, nous allons le noter en utilisant la méthode de score sur les données de test.
‫Comment ça marche ?
‫Zéro virgule sept.
‫Hein.
‫Maintenant, réécrivons ceci afin que nous puissions simplement y stocker pour le moment.
‫Pourquoi tester ?
‫Maintenant, c'est avec deux estimations.
‫Améliorons cela à 10.
‫Ce qui se produit?
‫Comment augmenterons-nous les performances ?
‫Regarde ça.
‫Nous obtenons huit points là-bas maintenant.
‫Si nous voulons voir quelle est la métrique qui a été utilisée pour la méthode de score, comment pourrions-nous le
‫faire ?
‫Nous pouvons vérifier la chaîne doc string pour un algorithme de régression.
‫Donc, je Ketlen, la métrique d'évaluation de la méthode de score par défaut utilise le coefficient de détermination, qui est un autre
‫mot pour une autre série de mots pour notre valeur au carré.
‫Si vous souhaitez en savoir plus, la page Wikipedia est géniale.
‫Je suis sûr qu'il existe des vidéos YouTube fantastiques, mais essentiellement, il s'agit également d'un coefficient orthographié, noté au
‫carré ou au carré.
‫Le carré est la portion tampon de la variation de la variable dépendante qui est prévisible par
‫la variable indépendante.
‫Et encore, ceci.
‫Il y a beaucoup de terminologie différente dans le monde de la science des données, mais nous avons
‫la variable dépendante qui est notre cible parce que jetons un coup d'œil à la base de données du logement contenant DF.
‫Il s'agit donc de la variable dépendante Y, car notre hypothèse est que cette variable dépend de ces
‫autres variables.
‫Et donc celles-ci sont également appelées J'appelle les caractéristiques, mais elles sont
‫également appelées variables indépendantes car elles les combinent indépendamment pour en faire la variable dépendante.
‫C'est ainsi que j'interprète cela.
‫Vous pouvez avoir une interprétation différente, mais c'est ainsi que j'interprète ces choses et vous allez construire
‫votre propre intuition au fil du temps avec différents noms de choses.
‫Mais j'aime les caractéristiques du nom car elles ressemblent toutes à un revenu moyen.
‫C'est une fonctionnalité qui permet de prédire la variable cible en combinaison avec tout cela.
‫C'est donc la valeur R au carré.
‫Améliorons-le maintenant.
‫Que diriez-vous d'essayer 50 estimations, que se passe-t-il là-bas ?
‫Il était donc sept huit avant de voir à quel point il a fallu un peu plus de temps pour marquer à nouveau, alors nous
‫l'avons poussé à huit.
‫Rappelez-vous ici aussi?
‫Je veux juste vous rappeler que la métrique d'évaluation du score par défaut est r au carré pour les algorithmes de régression et le plus élevé est
‫égal à 1. 0.
‫Le plus bas est égal à zéro point zéro.
‫Donc, si notre modèle a parfaitement prédit le.
‫Valeurs de test, nous obtenons un score de 1. 0.
‫S'il prédisait la moyenne des valeurs de test, nous obtiendrions un score de zéro virgule zéro.
‫C'est ainsi que fonctionne la fonction R-Squared.
‫Donc, si nous avons, pourquoi tester, pourquoi test note toutes ces valeurs là-bas ?
‫Si nous obtenions le principal de ce principal, si chaque échantillon de nos prédictions prédisait que nous obtiendrions une valeur R-carré de zéro
‫et je vous laisserai tester cela si vous le souhaitez.
‫Mais poussons ça un peu.
‫Allons à 100 et voyons ce que nous pouvons obtenir.
‫Nous le noterons à nouveau.
‫Cela prend un peu plus de temps que lorsque nous n'avions que 50 ans, cela prend beaucoup plus de temps que ce que nous venions de devoir faire.
‫OK, donc on ne monte pas beaucoup plus haut.
‫Il semble donc qu'il s'agisse du point de basculement que je vais vous laisser explorer avec différentes valeurs.
‫Mais c'est que nous venons de couvrir un élément majeur de l'évaluation des métriques et de la notation de notre modèle, en quantifiant la
‫qualité des prédictions.
‫Nous avons traversé celui-ci.
‫Donc, la prochaine chose que nous allons faire est de commencer à examiner comment nous pouvons utiliser le paramètre de notation.
‫Donc, si vous voulez aller de l'avant, vous pouvez lire ici.
‫Le paramètre de notation et voyez simplement quelles sont les différentes métriques et voyez si vous pouvez déterminer celles qui sont
‫destinées à la régression et celles qui sont destinées à la classification.
‫Je te verrai dans la prochaine vidéo.