‫Bem vindo de volta.
‫Como foi?
‫Você tentou usar o método escolar em um problema de regressão usando uma estimativa de regressão?
‫Espero que você tenha tentado.
‫Se não, vamos dar uma olhada.
‫E eu só quero destacar algo antes de entrarmos nisso é que temos um conjunto de dados de treinamento aqui e, claro,
‫onde estamos preocupados com o desempenho de um modelo e o treinamento que é enviado.
‫Mas se você pretende usar seu modelo fora de um notebook Jupyter, o que com certeza fará à medida
‫que avança no aprendizado de máquina e outros enfeites, preste muita atenção na pontuação do
‫teste.
‫Essa é a pontuação real que realmente importa quando você começa a exportar seu modelo, salva-os e usa-os
‫em um aplicativo.
‫Sim, claro que o treinamento é, sim, você quer que ele tenha um bom desempenho no treinamento, mas o teste
‫é realmente os dados invisíveis.
‫Esse é o tipo de.
‫E, claro, o conjunto de teste real é quando você realmente implanta seus modelos em um aplicativo.
‫Mas, por enquanto, podemos simular nosso modelo em um aplicativo, ocultando alguns dados dele.
‫E então essa pontuação, eu prestaria mais atenção à pontuação do teste do que à escola de treinamento.
‫Portanto, apenas tenha isso em mente.
‫Agora vamos pegar nosso código de regressão porque não vamos fazer isso.
‫Já vimos isso algumas vezes, então vamos trazer isso aqui.
‫Vamos praticar o método escolar.
‫Não precisamos de previsões.
‫Então, temos que importar o regressão aleatório da floresta porque estamos prevendo um não.
‫Temos o quadro de dados da carcaça, o X.
‫Os recursos são tudo, menos a variável de destino.
‫Os rótulos são a variável de destino.
‫Nós vamos dividir em.
‫Os conjuntos de treinamento e teste criarão a instância do modelo, que é a regressão aleatória da floresta.
‫Lembre-se de que podemos simplificar nosso modelo definindo estimativas.
‫Portanto, o padrão é 100.
‫Que tal começarmos com dois e ver o quão ruim é o desempenho do nosso modelo?
‫Tão adequado?
‫O modelo deve ser bem rápido porque eu só quero que você também saiba onde estamos encaixando
‫em 20.000 amostras aqui.
‫Mas quanto mais alto for esse número, como você pode imaginar, mais tempo o modelo leva para se ajustar.
‫Por quê?
‫Porque lembre-se, com um conjunto, é uma combinação de muitos tipos diferentes de modelos.
‫Então, para apenas encaixar dois, levará apenas dois por cento do tempo
‫que leva para encaixar cento e mil vai demorar dez vezes mais que 100 agora.
‫Claro, esses números podem não estar 100 por cento corretos devido à forma como a computação é dimensionada, o multiprocessamento e outros
‫enfeites.
‫Mas, como regra geral, quanto mais estimativa você tiver aqui, mais tempo seu modelo levará para se
‫ajustar.
‫Então, vamos tentar ou encaixar novamente.
‫E agora vamos pontuá-lo usando o método de pontuação nos dados de teste.
‫Como funciona?
‫Zero vírgula sete.
‫Huh.
‫Agora vamos reescrever isso para que possamos armazenar lá por enquanto.
‫Por que testar?
‫Agora isso com duas estimativas.
‫Vamos atualizar para 10.
‫O que acontece?
‫Como obteremos um impulso no desempenho?
‫Olhe para isso.
‫Conseguimos oito pontos lá agora.
‫Se quisermos dar uma olhada em qual métrica aqui está sendo usada para o método de pontuação, como podemos
‫fazer isso?
‫Podemos verificar a doc string doc string para um algoritmo de regressão.
‫Portanto, eu Ketlen, a métrica de avaliação do método de pontuação padrão usa o coeficiente de determinação, que é outra
‫palavra para outra série de palavras para nosso valor quadrado.
‫Se você gostaria de ler mais sobre isso, a página da Wikipedia é ótima.
‫Tenho certeza de que existem alguns vídeos fantásticos do YouTube por aí, mas essencialmente também é coeficiente soletrado, denotado ao
‫quadrado ou ao quadrado.
‫Pronunciado ao quadrado é a parte do buffer da variação na variável dependente que é previsível
‫pela variável independente.
‫E novamente, isso.
‫Esta é uma terminologia muito diferente no mundo da ciência de dados, mas temos a
‫variável dependente como nosso alvo, porque vamos dar uma olhada no quadro de dados que abriga o DF.
‫Portanto, esta é a variável dependente Y, porque nossa suposição é que essa variável é dependente dessas
‫outras variáveis.
‫E, portanto, eles também são chamados de recursos, mas também
‫são chamados de variáveis independentes, porque combiná-los independentemente tornam a variável dependente.
‫Então é assim que eu interpreto isso.
‫Você pode ter uma interpretação diferente, mas é assim que eu interpreto essas coisas e você vai
‫construir sua própria intuição ao longo do tempo com nomes diferentes de coisas.
‫Mas gosto dos recursos de nome porque são todos de renda média.
‫Esse é um recurso usado para prever a variável de destino em combinação com todos eles.
‫Portanto, este é o valor de R ao quadrado.
‫Agora vamos atualizá-lo.
‫Que tal tentarmos 50 estimativas, o que acontece lá?
‫Eram sete e oito antes de ver como demorava um pouco mais desse tempo novamente, então
‫aumentamos para oito.
‫Lembra aqui também?
‫Só quero lembrar que a métrica de avaliação de pontuação padrão é r ao quadrado para algoritmos de regressão e o mais alto é igual
‫a 1. 0
‫O mais baixo é igual a zero ponto zero.
‫Portanto, se nosso modelo previu perfeitamente o.
‫Valores de teste, obtemos uma pontuação de 1. 0
‫Se previsse a média dos valores de teste, obteríamos uma pontuação de zero vírgula zero.
‫É assim que funciona a função R-Squared.
‫Então, se temos, por que testar, por que testar pontua todos esses valores lá?
‫Se obtivermos o principal desse principal, se cada amostra em nossas previsões previu que obteríamos um valor R ao quadrado de
‫zero e deixarei que você teste isso, se quiser.
‫Mas vamos aumentar um pouco isso.
‫Vamos para 100 e ver o que podemos conseguir.
‫Nós vamos marcar de novo.
‫Demora um pouco mais do que quando tínhamos apenas 50, demora muito mais do que o necessário.
‫OK, então não subimos muito.
‫Portanto, parece que é sobre o ponto de inflexão que deixarei que você explore com valores diferentes.
‫Mas acabamos de cobrir um componente importante da avaliação das métricas e da pontuação do nosso modelo, quantificando a qualidade
‫das previsões.
‫Nós já passamos por este.
‫Então, a próxima coisa que vamos fazer é começar a ver como podemos usar o parâmetro de pontuação.
‫Portanto, se você quiser avançar, pode ler aqui.
‫O parâmetro de pontuação e veja quais métricas diferentes existem e veja se você consegue descobrir
‫quais são para regressão e quais são para classificação.
‫Te vejo no próximo vídeo.