‫Willkommen zurück.
‫Wie ist es gelaufen?
‫Haben Sie versucht, die Schulmethode auf ein Regressionsproblem mit einer Regressionsschätzung anzuwenden?
‫Ich hoffe, du hast es probiert.
‫Wenn nicht, schauen wir es uns an.
‫Und ich möchte nur etwas hervorheben, bevor wir darauf eingehen, dass wir hier einen Trainingsdatensatz haben und natürlich, wo
‫wir uns mit der Leistung eines Modells und dem gesendeten Training beschäftigen.
‫Wenn Sie Ihr Modell jedoch außerhalb eines Jupyter-Notebooks verwenden möchten, was Sie mit Sicherheit im Hinblick
‫auf maschinelles Lernen und ähnliches tun werden, möchten Sie wirklich auf das Testergebnis
‫achten.
‫Das ist die eigentliche Punktzahl, die wirklich zählt, wenn Sie beginnen, Ihr Modell zu exportieren, zu speichern und in einer
‫Anwendung zu verwenden.
‫Ja, natürlich ist das Training, ja, Sie möchten, dass es beim Training gut abschneidet, aber der Test ist
‫in Wirklichkeit die unsichtbaren Daten.
‫Das ist die Art.
‫Und natürlich ist die eigentliche Testreihe, wenn Sie Ihre Modelle tatsächlich in einer Anwendung bereitstellen.
‫Aber im Moment können wir unser Modell in einer Anwendung simulieren, indem wir einige Daten darin verbergen.
‫Und so würde ich bei dieser Punktzahl mehr auf das Testergebnis achten als auf die Ausbildungsschule.
‫Behalte das also einfach im Hinterkopf.
‫Jetzt greifen wir zu unserem Regressionscode, denn das werden wir nicht tun.
‫Wir haben das schon ein paar Mal gesehen, also bringen wir das hier runter.
‫Wir werden die Schulmethode üben.
‫Wir brauchen keine Vorhersagen.
‫Wir haben also den Import-Random-Forest-Regress herausgenommen, weil wir ein Nein vorhersagen.
‫Wir haben den Gehäusedatenrahmen, den X.
‫Die Features sind alles andere als die Zielvariable.
‫Das Label ist die Zielvariable.
‫Wir werden es aufteilen.
‫Trainings- und Testsätze erstellen die Modellinstanz, die den Random Forest-Regress darstellt.
‫Denken Sie daran, dass wir unser Modell vereinfachen können, indem wir Schätzungen festlegen.
‫Der Standardwert ist also 100.
‫Wie wäre es, wenn wir mit zwei beginnen und sehen, wie schlecht unser Modell abschneidet?
‫Also fit?
‫Das Modell sollte ziemlich schnell sein, denn ich möchte, dass Sie auch wissen, wo wir hier
‫auf 20000 Samples passen.
‫Aber je höher diese Zahl ist, desto länger dauert es, bis das Modell passt.
‫Wieso den?
‫Denn denken Sie daran, bei einem Ensemble handelt es sich um eine Kombination aus vielen verschiedenen Arten von Modellen.
‫Wenn Sie also nur zwei einpassen, dauert es nur zwei Prozent der Zeit, die
‫für die Anpassung von hundert benötigt wird, und tausend wird zehnmal so lange brauchen wie jetzt 100.
‫Natürlich sind diese Zahlen möglicherweise nicht zu 100 Prozent korrekt, da die Rechenskala und Multiprocessing und so weiter skaliert
‫werden.
‫Aber nur eine Faustregel: Je mehr Schätzung Sie hier haben, desto länger dauert die Anpassung Ihres
‫Modells.
‫Versuchen wir es also oder passen Sie es erneut an.
‫Und jetzt werden wir es mit der Bewertungsmethode für die Testdaten bewerten.
‫Wie funktioniert es?
‫Null Punkt sieben.
‫Hm.
‫Jetzt schreiben wir das um, damit wir es vorerst einfach dort speichern können.
‫Warum testen?
‫Nun, das ist mit zwei Schätzungen.
‫Lassen Sie uns dies auf 10 aktualisieren.
‫Was geschieht?
‫Wie werden wir unsere Leistung steigern?
‫Sieh dir das an.
‫Da bekommen wir jetzt acht Punkte.
‫Wenn wir uns ansehen möchten, welche Metrik hier für die Bewertungsmethode verwendet wurde, wie können wir das
‫tun?
‫Wir können den doc-String doc-String auf einen Regressionsalgorithmus überprüfen.
‫Also ich Ketleen, die Standardbewertungsmetrik der Score-Methode verwendet den Bestimmtheitsmaßstab, der ein anderes Wort für
‫eine andere Wortreihe für unseren quadrierten Wert ist.
‫Wenn Sie mehr darüber lesen möchten, ist die Wikipedia-Seite großartig.
‫Ich bin mir sicher, dass es einige fantastische YouTube-Videos gibt, aber im Wesentlichen wird es auch Koeffizient geschrieben, bezeichnet
‫als Quadrat oder Quadrat.
‫Ausgesprochen quadriert ist der Pufferanteil der Variation der abhängigen Variablen, der von der unabhängigen
‫Variablen vorhersagbar ist.
‫Und wieder dies.
‫Dies sind viele unterschiedliche Terminologien in der Welt der Datenwissenschaften, aber wir
‫haben die abhängige Variable unser Ziel, denn schauen wir uns den Gehäusedatenrahmen Gehäuse DF an.
‫Dies ist also die abhängige Variable Y, da wir davon ausgehen, dass diese Variable von diesen anderen Variablen
‫abhängig ist.
‫Daher werden diese auch als Features bezeichnet, aber sie werden
‫auch als unabhängige Variablen bezeichnet, da diese unabhängig voneinander die abhängige Variable bilden.
‫Also so interpretiere ich das.
‫Sie haben vielleicht eine andere Interpretation, aber so interpretiere ich diese Dinge und Sie werden mit
‫der Zeit Ihre eigene Intuition mit verschiedenen Namen von Dingen aufbauen.
‫Aber ich mag die Namensmerkmale, weil diese alle wie mittleres Einkommen sind.
‫Dies ist eine Funktion, mit der die Zielvariable in Kombination mit all diesen vorhergesagt wurde.
‫Dies ist also der R-Quadrat-Wert.
‫Lassen Sie es uns jetzt aktualisieren.
‫Wie wäre es mit 50 Schätzungen, was passiert da?
‫Es war also sieben acht, bevor wir sehen, wie es diesmal etwas länger gedauert hat, also haben wir es
‫auf acht erhöht.
‫Erinnern Sie sich auch hier?
‫Ich möchte mich nur daran erinnern, dass die Standard-Score-Bewertungsmetrik für Regressionsalgorithmen das Quadrat r ist und die höchste gleich
‫1 ist. 0.
‫Der niedrigste Wert entspricht dem Nullpunkt Null.
‫Also wenn unser Modell das perfekt vorhergesagt hat.
‫Testwerte erhalten wir eine Punktzahl von 1. 0.
‫Wenn es den Mittelwert der Testwerte vorhersagen würde, würden wir eine Punktzahl von null Komma null erhalten.
‫So funktioniert die R-Squared-Funktion.
‫Wenn ja, warum testet, warum bewertet Test all diese Werte dort?
‫Wenn wir die Hauptleitung dieser Hauptleitung haben, wenn jede einzelne Stichprobe in unseren Vorhersagen voraussagt, dass wir einen R-Quadrat-Wert von Null erhalten,
‫und ich lasse Sie das testen, wenn Sie möchten.
‫Aber treiben wir das ein bisschen nach oben.
‫Gehen wir zu 100 und sehen, was wir bekommen können.
‫Wir punkten noch einmal.
‫Es dauert ein bisschen länger, als wenn wir gerade 50 hatten, dauert viel länger als das, was wir gerade brauchten.
‫Okay, viel höher kommen wir nicht.
‫Es sieht also so aus, als ob es um den Wendepunkt geht, den ich Sie mit verschiedenen Werten erkunden lasse.
‫Aber damit haben wir gerade eine wichtige Komponente der Bewertung der Metriken und des Scorings unseres Modells behandelt, um die Qualität der
‫Vorhersagen zu quantifizieren.
‫Wir haben diesen durchgemacht.
‫Als nächstes werden wir uns also damit beschäftigen, wie wir den Scoring-Parameter verwenden können.
‫Wenn Sie also nach vorne springen möchten, können Sie hier lesen.
‫Der Bewertungsparameter und sehen Sie, welche verschiedenen Metriken es gibt, und sehen Sie, ob Sie herausfinden können,
‫welche für die Regression und welche für die Klassifizierung.
‫Wir sehen uns im nächsten Video.