‫Selamat datang kembali.
‫Bagaimana hasilnya?
‫Apakah Anda mencoba dan menggunakan metode sekolah pada masalah regresi menggunakan estimasi regresi?
‫Saya harap Anda mencobanya.
‫Jika tidak, mari kita periksa.
‫Dan saya hanya ingin menyoroti sesuatu sebelum kita masuk ke dalamnya adalah bahwa kita memiliki kumpulan data pelatihan di sini dan
‫tentu saja, di mana kita memperhatikan bagaimana kinerja model dan pelatihan yang dikirim.
‫Tetapi jika Anda ingin menggunakan model Anda di luar notebook Jupyter, yang kemungkinan besar akan Anda lakukan saat
‫Anda bergerak maju dalam pembelajaran mesin dan yang lainnya, Anda ingin benar-benar memperhatikan skor
‫tes.
‫Itulah skor sebenarnya yang sangat penting ketika Anda mulai mengekspor model Anda, menyimpannya, dan menggunakannya dalam
‫sebuah aplikasi.
‫Ya, tentu saja pelatihan adalah, ya, Anda ingin kinerjanya baik di pelatihan, tetapi tesnya sebenarnya adalah
‫data yang tidak terlihat.
‫Itu jenisnya.
‫Dan tentu saja, rangkaian pengujian yang sebenarnya adalah saat Anda benar-benar menerapkan model Anda ke dalam aplikasi.
‫Tetapi untuk saat ini, kita dapat mensimulasikan model kita berada dalam aplikasi dengan menyembunyikan beberapa data darinya.
‫Jadi nilai ini, saya akan lebih memperhatikan nilai ujian daripada sekolah pelatihan.
‫Jadi ingatlah itu.
‫Sekarang mari kita ambil kode regresi kita karena kita tidak akan melakukannya.
‫Kami telah melihat ini beberapa kali, jadi kami akan membawanya ke sini.
‫Kami akan mempraktekkan metode sekolah.
‫Kami tidak membutuhkan prediksi.
‫Jadi kami telah mengeluarkan regresi hutan acak impor karena kami memperkirakan tidak.
‫Kami memiliki kerangka data perumahan, X.
‫Fitur adalah segalanya kecuali variabel target.
‫Label adalah variabel target.
‫Kami akan membaginya menjadi.
‫Set pelatihan dan pengujian akan membuat instance model, yang merupakan regresi hutan acak.
‫Ingat, kita dapat menyederhanakan model kita dengan menetapkan perkiraan.
‫Jadi defaultnya adalah 100.
‫Bagaimana kalau kita mulai dengan dua dan melihat seberapa buruk kinerja model kita?
‫Jadi cocok?
‫Modelnya harus cukup cepat karena saya hanya ingin Anda memberi tahu Anda juga di mana kami memasang
‫20000 sampel di sini.
‫Tetapi semakin tinggi angka ini, seperti yang dapat Anda bayangkan, semakin lama waktu yang dibutuhkan model untuk menyesuaikan diri.
‫Mengapa?
‫Karena ingat, dengan ansambel, itu adalah kombinasi dari berbagai jenis model.
‫Jadi untuk hanya memasang dua, hanya perlu dua persen dari waktu yang dibutuhkan
‫untuk memasang seratus dan seribu akan memakan waktu berapa lama sepuluh kali lebih lama dari 100 sekarang.
‫Tentu saja, angka-angka itu mungkin tidak 100 persen benar karena bagaimana menghitung skala dan multiprosesor dan yang
‫lainnya.
‫Tapi hanya aturan praktis, semakin banyak perkiraan yang Anda miliki di sini, semakin lama model Anda akan
‫pas.
‫Jadi mari kita coba itu atau pasang lagi.
‫Dan sekarang kita akan menilainya menggunakan metode skor pada data tes.
‫Bagaimana kinerjanya?
‫Nol koma tujuh.
‫Hah.
‫Sekarang mari kita tulis ulang ini sehingga kita bisa menyimpannya di sana untuk sementara waktu.
‫Mengapa tes?
‫Nah, itu dengan dua perkiraan.
‫Mari kita tingkatkan ini ke 10.
‫Apa yang terjadi?
‫Bagaimana kita akan mendapatkan dorongan dalam kinerja?
‫Lihat itu.
‫Kami mendapatkan delapan poin di sana sekarang.
‫Jika kita ingin melihat metrik apa yang digunakan untuk metode skor di sini, bagaimana kita
‫melakukannya?
‫Kita dapat memeriksa string doc string doc untuk algoritma regresi.
‫Jadi saya Ketlen, metrik evaluasi metode skor default menggunakan koefisien determinasi, yang merupakan kata lain
‫untuk rangkaian kata lain untuk nilai kuadrat kami.
‫Jika Anda ingin membaca lebih lanjut tentang itu, halaman Wikipedia sangat bagus.
‫Saya yakin ada beberapa video YouTube yang fantastis di luar sana, tetapi pada dasarnya itu juga dieja koefisien,
‫dilambangkan kuadrat atau kuadrat.
‫Kuadrat yang diucapkan adalah bagian penyangga dari variasi variabel terikat yang dapat diprediksi
‫oleh variabel bebas.
‫Dan lagi, ini.
‫Ini adalah banyak terminologi yang berbeda di dunia ilmu data, tetapi kami
‫memiliki variabel dependen yang menjadi target kami karena mari kita lihat kerangka data housing housing DF.
‫Jadi ini adalah variabel dependen Y, karena asumsi kami adalah variabel ini bergantung pada variabel
‫lain tersebut.
‫Jadi ini juga disebut Saya memanggil fitur, tetapi mereka juga
‫disebut sebagai variabel independen karena ini menggabungkannya secara independen membuat variabel dependen.
‫Jadi begitulah saya mengartikannya.
‫Anda mungkin memiliki interpretasi yang berbeda, tetapi begitulah cara saya menafsirkan hal-hal ini dan Anda akan membangun
‫intuisi Anda sendiri dari waktu ke waktu dengan nama yang berbeda dari hal-hal.
‫Tapi saya suka yang namanya fitur karena ini semua seperti pendapatan sedang.
‫Itu adalah fitur yang digunakan untuk memprediksi variabel target dalam kombinasi dengan semua ini.
‫Jadi ini adalah nilai R kuadrat.
‫Sekarang mari kita tingkatkan.
‫Bagaimana kalau kita mencoba 50 perkiraan, apa yang terjadi di sana?
‫Jadi itu tujuh delapan sebelum melihat bagaimana waktu yang dibutuhkan sedikit lebih lama untuk mencetak gol lagi, jadi kami
‫mendorongnya menjadi delapan.
‫Ingat di sini juga?
‫Saya hanya ingin mengingat untuk mengingatkan Anda bahwa metrik evaluasi skor default adalah r kuadrat untuk algoritma regresi dan tertinggi sama
‫dengan 1. 0.
‫Terendah sama dengan nol koma nol.
‫Jadi jika model kita memprediksi dengan sempurna.
‫Nilai tes, kami mendapatkan skor 1. 0.
‫Jika diprediksi rata-rata nilai tes, kita akan mendapatkan skor nol koma nol.
‫Begitulah cara kerja fungsi R-Squared.
‫Jadi jika kita punya, mengapa tes, mengapa tes memberi nilai semua nilai itu di sana?
‫Jika kami mendapatkan yang utama dari yang utama, jika setiap sampel dalam prediksi kami memperkirakan bahwa kami akan mendapatkan nilai R-Squared nol
‫dan saya akan membiarkan Anda mengujinya jika Anda mau.
‫Tapi mari kita dorong ini sedikit.
‫Mari kita pergi ke 100 dan melihat apa yang bisa kita dapatkan.
‫Kami akan mencetak gol lagi.
‫Dibutuhkan sedikit lebih lama daripada ketika kami hanya memiliki 50, membutuhkan waktu lebih lama dari yang seharusnya.
‫OK, jadi kita tidak mendapatkan jauh lebih tinggi.
‫Jadi sepertinya ini tentang titik kritis yang akan saya biarkan Anda jelajahi dengan nilai yang berbeda.
‫Tapi itu baru saja kita bahas komponen utama mengevaluasi metrik dan penilaian model kita, mengukur
‫kualitas prediksi.
‫Kami telah melalui yang satu ini.
‫Jadi hal berikutnya yang akan kita lakukan adalah mulai melihat bagaimana kita dapat menggunakan parameter penilaian.
‫Jadi jika Anda ingin melompat ke depan, Anda bisa membaca di sini.
‫Parameter penilaian dan lihat saja metrik yang berbeda dan lihat apakah Anda dapat mengetahui mana
‫yang untuk regresi dan mana yang untuk klasifikasi.
‫Sampai jumpa di video selanjutnya.