‫Chào mừng trở lại.
‫Bạn đã đi như thế nào?
‫Bạn đã thử và sử dụng phương pháp tính điểm cho một bài toán hồi quy bằng cách sử dụng công cụ ước lượng hồi quy chưa?
‫Tôi hy vọng bạn đã cho nó một shot.
‫Nếu không, chúng ta hãy kiểm tra nó ra.
‫Và tôi chỉ muốn nhấn mạnh điều gì đó trước khi chúng ta đi sâu vào vấn đề đó, đó là chúng ta có một tập dữ liệu đào tạo
‫ở đây và tất nhiên, nơi chúng tôi quan tâm đến cách một mô hình hoạt động trên tập dữ liệu đào tạo.
‫Nhưng nếu bạn đang muốn sử dụng mô hình của mình bên ngoài Máy tính xách tay Jupyter, điều mà bạn chắc chắn sẽ làm
‫được khi tiến về phía trước trong học máy và không thể, bạn muốn thực sự chú ý đến điểm
‫kiểm tra.
‫Đó là điểm số thực sự thực sự quan trọng khi bạn bắt đầu xuất các mô hình của mình, lưu chúng và sử
‫dụng chúng trong một ứng dụng.
‫Ừ.
‫Tất nhiên là đào tạo rồi.
‫Bạn muốn nó hoạt động tốt trong quá trình đào tạo, nhưng bài kiểm tra thực sự là dữ liệu không nhìn thấy được.
‫Đó là loại.
‫Và tất nhiên, tập thử nghiệm thực sự là khi bạn thực sự triển khai các mô hình của mình vào một ứng dụng.
‫Nhưng hiện tại, chúng ta có thể mô phỏng mô hình của mình đang ở trong một ứng dụng bằng cách ẩn một số dữ liệu khỏi nó.
‫Và vì vậy điểm số này, tôi sẽ chú ý đến điểm thi hơn điểm rèn luyện.
‫Vì vậy, chỉ cần ghi nhớ điều đó.
‫Bây giờ chúng ta hãy lấy mã hồi quy của chúng ta vì chúng ta sẽ không làm như vậy.
‫Chúng tôi đã thấy điều này một vài lần, vì vậy chúng tôi sẽ đưa điều này xuống đây.
‫Chúng ta sẽ thực hành phương pháp tính điểm.
‫Chúng tôi không cần dự đoán.
‫Vì vậy, chúng tôi đã nhập hồi quy rừng ngẫu nhiên vì chúng tôi đang dự đoán một con số.
‫Chúng tôi có khung dữ liệu nhà ở, X, các tính năng là tất cả mọi thứ trừ biến mục
‫tiêu, nhãn là biến mục tiêu.
‫Chúng tôi sẽ chia nó thành các tập huấn luyện và thử nghiệm.
‫Chúng ta sẽ tạo một phiên bản mô hình, là một hồi quy rừng ngẫu nhiên.
‫Hãy nhớ rằng, chúng ta có thể đơn giản hóa mô hình của mình bằng cách đặt công cụ ước tính sao cho giá trị mặc định là 100.
‫Làm thế nào về việc chúng tôi bắt đầu với hai và xem mô hình của chúng tôi hoạt động kém như thế nào để phù hợp?
‫Mô hình sẽ khá nhanh chóng vì tôi chỉ muốn bạn cho bạn biết cũng như nơi chúng tôi đang lắp
‫đặt trên 20.000 mẫu ở đây.
‫Nhưng con số này càng cao, như bạn có thể tưởng tượng, mô hình càng mất nhiều thời gian để phù hợp với Y.
‫Vì hãy nhớ rằng, với một bộ quần áo, nó là sự kết hợp của nhiều loại mô hình khác nhau.
‫Vì vậy, nếu chúng ta chỉ lắp hai chiếc, sẽ chỉ mất 2% thời gian để vừa vặn.
‫100 và một nghìn sẽ mất bao lâu?
‫Mười lần miễn là 100.
‫Tất nhiên, giờ đây, những con số đó có thể không chính xác 100% vì cách tính toán mở rộng quy mô và xử
‫lý đa phương tiện.
‫Nhưng chỉ là nguyên tắc chung, bạn càng có nhiều ước tính ở đây, thì mô hình của bạn sẽ mất nhiều thời gian để phù
‫hợp hơn.
‫Vì vậy, chúng ta hãy thử điều đó.
‫Chúng tôi sẽ lắp lại nó một lần nữa.
‫Và bây giờ chúng ta sẽ ghi nó.
‫Sử dụng phương pháp trường học trên dữ liệu thử nghiệm.
‫Nó hoạt động như thế nào?
‫0. 7.
‫Huh?
‫Bây giờ chúng ta hãy viết lại điều này để chúng ta có thể lưu trữ nó ở đó trong thời gian này.
‫Tại sao phải kiểm tra ngay bây giờ?
‫Đó là với hai công cụ ước tính.
‫Hãy.
‫Hãy nâng cấp cái này lên mười.
‫Tất cả những gì xảy ra chúng ta đều có được một sự thúc đẩy về hiệu suất.
‫Nhìn kìa.
‫Chúng tôi nhận được tám điểm ở đó.
‫Bây giờ, nếu chúng ta muốn xem số liệu ở đây đang được sử dụng cho phương pháp điểm số, chúng ta có thể làm điều
‫đó như thế nào?
‫Chúng ta có thể kiểm tra docstring docstring để tìm thuật toán hồi quy.
‫Và vì vậy tôi không thể học phương pháp tính điểm mặc định.
‫Chỉ số đánh giá sử dụng hệ số xác định, là một từ khác để chỉ một loạt các từ khác
‫cho giá trị R bình phương.
‫Nếu bạn muốn đọc thêm về điều đó, trang Wikipedia rất tuyệt.
‫Tôi chắc chắn rằng có một số video YouTube tuyệt vời trên mạng, nhưng về cơ bản nó cũng là về hệ số được ký hiệu là
‫R bình phương hoặc R bình phương.
‫R bình phương được phát âm là tỷ lệ của sự thay đổi trong biến phụ thuộc mà biến độc lập
‫có thể dự đoán được.
‫Và một lần nữa, những thuật ngữ này có rất nhiều thuật ngữ khác nhau trong thế giới khoa
‫học dữ liệu, nhưng chúng tôi có biến phụ thuộc là mục tiêu của chúng tôi bởi vì chúng ta hãy xem xét khung dữ liệu nhà ở.
‫DF Vì vậy, đây là biến phụ thuộc Y vì giả định của chúng ta là biến này phụ thuộc vào
‫các biến khác này.
‫Và vì vậy chúng cũng được gọi là các đặc trưng, nhưng chúng cũng được gọi
‫là các biến độc lập bởi vì chúng kết hợp độc lập với nhau tạo thành biến phụ thuộc.
‫Vì vậy, đó là cách tôi giải thích điều đó.
‫Bạn có thể có một cách hiểu khác, nhưng đó là cách tôi diễn giải những điều này.
‫Và bạn sẽ xây dựng trực giác của chính mình theo thời gian với các tên gọi khác nhau của sự vật.
‫Nhưng tôi thích những đặc điểm về tên gọi vì những thứ này đều giống như thu nhập trung bình.
‫Đó là một tính năng mà bạn sử dụng để dự đoán biến mục tiêu kết hợp với tất cả những điều này.
‫Vì vậy, đây là giá trị bình phương r.
‫Bây giờ hãy nâng cấp nó.
‫Làm thế nào về chúng tôi thử 50 ước tính?
‫Điều gì xảy ra ở đó?
‫Vậy là bảy tám giờ trước.
‫Hãy xem làm thế nào mà thời gian đó lại mất nhiều thời gian hơn một chút để ghi bàn.
‫Vì vậy, chúng tôi đã đẩy nó lên 80.
‫Nhớ ở đây là tốt.
‫Tôi chỉ muốn nhớ rằng chỉ số đánh giá điểm mặc định là R bình phương cho các thuật toán hồi quy và
‫cao nhất bằng 1. 0 thấp nhất bằng 0. 0.
‫Vì vậy, nếu mô hình của chúng tôi dự đoán hoàn hảo.
‫Kiểm tra các giá trị, chúng tôi sẽ nhận được điểm 1. 0 nếu nó dự đoán giá trị trung bình của các giá trị thử nghiệm, chúng tôi sẽ nhận được
‫điểm 0. 0.
‫Đó chỉ là cách hoạt động của hàm R bình phương.
‫Vì vậy, nếu chúng ta có, tại sao kiểm tra y thử nghiệm?
‫Có tất cả những giá trị ở đó.
‫Nếu chúng tôi có giá trị trung bình đó, nếu mọi mẫu đơn lẻ trong dự đoán của chúng tôi dự đoán rằng chúng tôi sẽ nhận được giá trị
‫bình phương R bằng 0.
‫Và tôi sẽ để bạn kiểm tra điều đó nếu bạn thích.
‫Nhưng hãy đẩy điều này lên một chút.
‫Hãy đi đến con số 100 và xem những gì chúng ta có thể nhận được.
‫Chúng tôi sẽ ghi lại nó một lần nữa.
‫Nó mất nhiều thời gian hơn một chút so với khi chúng ta vừa có 50, lâu hơn rất nhiều so với khi chúng ta chỉ có hai.
‫Được chứ.
‫Vì vậy, chúng tôi không nhận được cao hơn nhiều.
‫Vì vậy, có vẻ như 80 là về điểm giới hạn ở đó.
‫Tôi sẽ để bạn khám phá với các giá trị khác nhau.
‫Nhưng đó là chúng tôi vừa đề cập đến một thành phần chính của việc đánh giá các chỉ số và cho điểm của mô hình của chúng tôi, định lượng chất
‫lượng của các dự đoán.
‫Chúng tôi đã trải qua một trong những điều này.
‫Vì vậy, điều tiếp theo mà chúng ta sẽ làm là bắt đầu xem xét cách chúng ta có thể sử dụng tham số tính điểm.
‫Vì vậy, nếu bạn muốn tiếp tục, bạn có thể đọc ở đây thông số tính điểm và chỉ cần xem có những số liệu
‫khác nhau và xem liệu bạn có thể tìm ra số liệu nào dành cho hồi quy và số nào dành cho phân loại.
‫Hẹn gặp lại các bạn trong video tiếp theo.