‫Bienvenido de nuevo.
‫Come te fue?
‫¿Intentó utilizar el método de la escuela en un problema de regresión utilizando una estimación de regresión?
‫Espero que le hayas dado una oportunidad.
‫Si no, echemos un vistazo.
‫Y solo quiero resaltar algo antes de entrar en eso es que tenemos un conjunto de datos de entrenamiento aquí y,
‫por supuesto, nos preocupa cómo funciona un modelo y el entrenamiento que se envía.
‫Pero si está buscando usar su modelo fuera de una computadora portátil Jupyter, lo que probablemente hará a medida que
‫avance en el aprendizaje automático y todo eso, realmente debe prestar atención a la puntuación de la
‫prueba.
‫Ese es el puntaje real que realmente importa cuando comienza a exportar su modelo, lo guarda y lo usa
‫en una aplicación.
‫Sí, por supuesto que el entrenamiento es, sí, quieres que tenga un buen rendimiento en el entrenamiento, pero la prueba
‫son realmente los datos invisibles.
‫Ese es el tipo de.
‫Y, por supuesto, el conjunto de pruebas real es cuando realmente implementa sus modelos en una aplicación.
‫Pero por ahora, podemos simular que nuestro modelo está en una aplicación ocultándole algunos datos.
‫Y entonces este puntaje, prestaría más atención al puntaje de la prueba que a la escuela de formación.
‫Así que tenlo en cuenta.
‫Ahora tomemos nuestro código de regresión porque no vamos a hacerlo.
‫Ya lo hemos visto varias veces, así que lo traeremos aquí.
‫Practicaremos el método escolar.
‫No necesitamos predicciones.
‫Así que tenemos una regresión forestal aleatoria de importación porque estamos prediciendo un no.
‫Tenemos el marco de datos de la vivienda, el X.
‫Las características son todo menos la variable de destino.
‫Las etiquetas es la variable de destino.
‫Lo vamos a dividir en.
‫Los conjuntos de entrenamiento y prueba crearán la instancia del modelo, que es la regresión aleatoria del bosque.
‫Recuerde, podemos simplificar nuestro modelo estableciendo estimaciones.
‫Entonces, el valor predeterminado es 100.
‫¿Qué tal si comenzamos con dos y vemos qué tan pobre se desempeña nuestro modelo?
‫¿Tan en forma?
‫El modelo debería ser bastante rápido porque solo quiero que también les diga dónde encajamos en
‫20000 muestras aquí.
‫Pero cuanto más alto es este número, como puede imaginar, más tiempo tarda el modelo en adaptarse.
‫¿Por qué?
‫Porque recuerde, con un conjunto, es una combinación de muchos tipos diferentes de modelos.
‫Entonces, para solo ajustar dos, solo tomará el dos por ciento del tiempo
‫que se necesita para ajustar ciento y mil va a tardar diez veces más que 100 ahora.
‫Por supuesto, esos números pueden no ser 100 por ciento correctos debido a cómo escala la computación y al multiprocesamiento y todo
‫eso.
‫Pero solo una regla general, cuanto más estimación tenga aquí, más tiempo tardará su modelo en
‫adaptarse.
‫Así que intentemos eso o ajustémoslo de nuevo.
‫Y ahora vamos a puntuarlo usando el método de puntuación en los datos de la prueba.
‫¿Cómo funciona?
‫Cero punto siete.
‫Eh.
‫Ahora reescribamos esto para que podamos almacenarlo allí por el momento.
‫¿Por qué probar?
‫Eso es con dos estimaciones.
‫Actualicemos esto a 10.
‫¿Lo que sucede?
‫¿Cómo mejoraremos el rendimiento?
‫Mira eso.
‫Tenemos ocho puntos ahí ahora.
‫Si queremos echar un vistazo a cuál es la métrica aquí que se ha utilizado para el método de puntuación, ¿cómo
‫podríamos hacerlo?
‫Podemos verificar la cadena doc cadena doc para un algoritmo de regresión.
‫Entonces, I Ketlen, la métrica de evaluación del método de puntaje predeterminado usa el coeficiente de determinación, que es otra
‫palabra para otra serie de palabras para nuestro valor al cuadrado.
‫Si desea leer más sobre eso, la página de Wikipedia es excelente.
‫Estoy seguro de que hay algunos videos fantásticos de YouTube, pero esencialmente también se escribe coeficiente, denotado al
‫cuadrado o al cuadrado.
‫El cuadrado pronunciado es la parte de amortiguación de la variación en la variable dependiente que es predecible
‫por la variable independiente.
‫Y nuevamente, esto.
‫Esta es una gran cantidad de terminología diferente en el mundo de la ciencia de datos,
‫pero tenemos la variable dependiente es nuestro objetivo porque echemos un vistazo al marco de datos de vivienda que alberga DF.
‫Entonces esta es la variable dependiente Y, porque nuestro supuesto es que esta variable depende de estas
‫otras variables.
‫Y, por lo tanto, a estos también se les conoce, estoy llamando a las características, pero
‫también se les conoce como variables independientes porque estas las combinan de forma independiente para hacer la variable dependiente.
‫Así que así es como lo interpreto.
‫Puede que tengas una interpretación diferente, pero así es como yo interpreto estas cosas y vas a
‫construir tu propia intuición con el tiempo con diferentes nombres de cosas.
‫Pero me gustan las características del nombre porque todas son como ingresos medios.
‫Esa es una característica que solía predecir la variable objetivo en combinación con todas estas.
‫Entonces este es el valor de R al cuadrado.
‫Actualicémoslo ahora.
‫¿Qué tal si probamos 50 estimaciones? ¿Qué sucede allí?
‫Así que fueron las siete y ocho antes de ver cómo tomó un poco más de tiempo ese puntaje de tiempo nuevamente, así que
‫lo subimos a ocho.
‫¿Recuerdas aquí también?
‫Solo quiero recordar recordarte que la métrica de evaluación de puntaje predeterminada es r cuadrado para los algoritmos de regresión y el más alto es igual
‫a 1. 0.
‫El más bajo es igual a cero punto cero.
‫Entonces, si nuestro modelo predijo perfectamente el.
‫Valores de prueba, obtenemos una puntuación de 1. 0.
‫Si predijo la media de los valores de la prueba, obtendríamos una puntuación de cero coma cero.
‫Así es como funciona la función R-Squared.
‫Entonces, si lo hicimos, ¿por qué probar, por qué la prueba puntúa todos esos valores allí?
‫Si obtuviéramos el principal de ese principal, si cada muestra en nuestras predicciones predijera que obtendríamos un valor R-Cuadrado de
‫cero y te dejaré probar eso si quieres.
‫Pero empujemos esto un poco hacia arriba.
‫Vayamos al 100 y veamos qué podemos conseguir.
‫Lo volveremos a marcar.
‫Lleva un poco más de tiempo que cuando teníamos 50, mucho más de lo que teníamos que hacer.
‫OK, entonces no subimos mucho más.
‫Así que parece que se trata del punto de inflexión que les dejaré explorar con diferentes valores.
‫Pero eso es, acabamos de cubrir un componente importante de la evaluación de las métricas y la puntuación de nuestro modelo, cuantificando la calidad
‫de las predicciones.
‫Hemos pasado por este.
‫Entonces, lo siguiente que haremos es comenzar a buscar cómo podemos usar el parámetro de puntuación.
‫Entonces, si quieres avanzar, puedes leer aquí.
‫El parámetro de puntuación y simplemente vea qué métricas diferentes hay y vea si puede
‫averiguar cuáles son para regresión y cuáles para clasificación.
‫Te veo en el siguiente video.