‫مرحبًا بعودتك.
‫الآن دعونا نلقي نظرة على الطريقة الثالثة لتقييم نماذج الأعاصير.
‫وإذا عدنا إلى التوثيق ، فسيتم ذلك من خلال وظائف القياس ، وتحديدًا في المقياس
‫والمقاييس.
‫ولدينا مقاييس تصنيف نرى درجة الدقة.
‫هل لدينا الدقة؟
‫لقد رأينا القليل من هذه بالفعل من قبل ، وهي عبارة عن مصفوفة ارتباك لتقرير التصنيف.
‫ها نحن ذا ، درجة الدقة ، درجة الاسترجاع.
‫ثم لدينا نفس الشيء مرة أخرى لمقاييس الانحدار.
‫لدينا القليل هنا.
‫يعني الخطأ المطلق ، يعني الخطأ التربيعي.
‫لقد أصدرت التحدي في الفيديو الأخير.
‫أوه ، هناك نتيجة R2.
‫مرحبًا.
‫كان هناك لتجربة عدد قليل من هؤلاء حول المشكلات التي كنا نعمل على حلها حتى الآن.
‫أتمنى أن تكون قد جربت ذلك لأن هذه أفضل طريقة لبدء التدريب بمفردك ، وهي مجرد استكشاف التوثيق
‫، وكتابة بعض التعليمات البرمجية ، وارتكاب بعض الأخطاء ، ثم معرفة كيفية إصلاحها كما تذهب.
‫الآن دعنا نكتب عنوانًا صغيرًا باستخدام مقاييس تقييم مختلفة كوظائف قروض
‫نفسية ، وسنذهب هنا.
‫الطريقة الثالثة لتقييم نماذج التعلم الآلي للأعاصير تقطع التقدير لأنها تستخدم المصطلح المقدر.
‫يعجبني مصطلح نموذج هو استخدام وحدة المصفوفة النقطية الإعصار وبعد ذلك سنقوم فقط بربط الوثائق هناك وتحويل
‫ذلك إلى تخفيض السعر.
‫جميلة.
‫دعنا نبدأ في كتابة بعض التعليمات البرمجية.
‫سنبدأ بمشكلة التصنيف الخاصة بنا.
‫سنضع من مصفوفة الإعصار ، درجة دقة الاستيراد.
‫سنحصل على الدقة ، وسنحصل على درجة الدقة وسنحصل على درجة الاستدعاء وربما ، ربما يكون ذلك كافيًا.
‫أوه ، ماذا لو قمنا بعمل واحد أيضًا؟
‫لما لا؟
‫سيكون لدينا القليل من الاكتمال هناك ومن ثم نحصل على نموذج.
‫لذا من Cyclone Ensemble ، نريد استيراد مصنف الغابة العشوائي وماذا بعد ذلك يجب أن نحصل
‫عليه؟
‫حسنًا ، قد نتدرب أيضًا على الانقسام.
‫لماذا لا نفعل ذلك؟
‫من تحديد طراز SRC Learn.
‫سنستعرض سير العمل بالكامل مرة أخرى.
‫التحديد والاستيراد والتدريب والاختبار والانقسام.
‫ولذا أريدك أن تجرب هذا.
‫قم بإنشاء X و Y.
‫ثم أرغب في تقسيم البيانات ، ثم إنشاء النموذج Y ، والنموذج المناسب ، ثم تقييم النموذج باستخدام وظائف
‫التقييم.
‫إذن تلك التي قمنا باستيرادها هنا للتو ، لذا سيكون لديك بعض التنبؤات وتحقق من سلسلة المستندات
‫لهذه إذا كنت تريد معرفة ما هي.
‫هذه ليست سوى مقاييس التصنيف الرئيسية التي غطيناها الدقة ، الدقة ، الاستدعاء
‫و F واحد.
‫هناك المزيد هنا ، بالطبع ، للتصنيف.
‫إذا كنت ترغب في إلقاء نظرة على المزيد منها ، فالرجاء الانتقال إلى الوثائق.
‫أنا فقط أشارك بعضًا من تلك التي تراها كثيرًا.
‫نفس الشيء من الانحدار.
‫هناك عدد قليل قليل هنا أكثر مما قمنا بتغطيته.
‫إذا كنت ترغب في قراءة المزيد ، فإن الوثائق هنا للذهاب.
‫حاليا.
‫سأدعك تعطي هذه اللقطة لملء ذلك.
‫في هذه الأثناء ، ماذا عن الاستعداد للقيام بواحد للانحدار وكذلك من مقاييس المقياس استيراد
‫R إلى النتيجة ، وهو معامل التحديد.
‫الخطأ المطلق الرئيسي.
‫القيمة الرئيسية لمدى اختلاف تنبؤات نموذجك عن القيم الفعلية تعني خطأ تربيعي القيمة
‫التربيعية لتوقعات نموذجك أو خطأ تنبؤات نموذجك مقارنة بالتسميات الفعلية.
‫ومن ثم سنحصل على سكايلون.
‫سنحصل على وحدة المجموعة ، وسنقوم باستيراد انحدار الغابة العشوائي المؤمن.
‫وسنحصل أيضًا على نفس الشيء الذي لدينا أعلاه.
‫لا يتعين عليك دائمًا كتابة هذا لأنه تم استيراده بالفعل.
‫ولكن لكي تكون كل قطعة من هذه التعليمات البرمجية قائمة بذاتها ، سأقوم بنسخها هنا.
‫سيكون نفس النوع بالضبط من التخطيط.
‫هذا هو جمال مكتبة القروض النفسية ، هو أن الكثير من سير العمل متشابه اعتمادًا على المشكلة
‫التي تعمل عليها.
‫حتى تتمكن من إيقاف الفيديو هنا ، حاول ملء كلاهما.
‫إذا لم يكن الأمر كذلك ، فسنستمر في ثلاث ثوانٍ أو نحو ذلك ، من 3 إلى 1.
‫آمل أن تكون قد أعطيتها فرصة ، لكن دعنا نجربها معًا الآن.
‫مرحبًا ، لذلك نحتاج إلى إنشاء X و Y.
‫قد نبدأ.
‫هذا شيء فاتني هنا ، في الواقع.
‫بذور عشوائية وسنذهب x يساوي أمراض القلب.
‫لقد فعلنا ذلك عدة مرات الآن ، لكننا سنقوم بإسقاط الهدف على المحور الأول ثم
‫سنقوم بتعيين Y مساويًا لبيانات تقسيم الهدف لمرض القلب.
‫لذا إذا تمكنا من القيام بذلك عن ظهر قلب ، فإن الاختبار x يأتي أولاً.
‫استغرقت بعض الوقت لتعلم هذا الترتيب ، ولكن تذكر فقط قيم x أول اختبار قطار ثم اختبار قطار
‫قيم y.
‫انقسام اختبار القطار.
‫سنقسم x و y.
‫تذكر أن هذا سيؤدي فقط إلى تقسيمه لجزء واحد بدلاً من ما رأيناه من قبل ، والذي كان بمثابة
‫تحقق متقاطع.
‫تقسيمها إلى انشقاقات نهائية أو انشقاقات K هو مصطلح يستخدم غالبًا.
‫قد يكون K ثلاثة K وقد يكون اثنان K وقد يكون عشرة K وقد يساوي خمسة.
‫اجتياز مصنف الغابة العشوائية.
‫سنتركه في المعلمات الافتراضية.
‫سنلائم النموذج مع بيانات التدريب.
‫لا تتلاءم الشخصية مع ميزات وملصقات x train y train.
‫سنقوم الآن بتقييم النموذج باستخدام وظائف التقييم.
‫ومع ذلك ، ما قد تكون وجدته هو شيء آخر قد فاتني ، لذلك ربما فعلت عن قصد مصفوفة التصنيف
‫هذه في مجموعة الاختبار هي كيفية استخدام هذه الوظائف على وجه التحديد.
‫الآن ، الدقة التي رأيناها ، ربما رأيناها من قبل ، لكن هذا جيد.
‫إذا لم نقم بذلك ، فسنقوم بتغطيتهم.
‫لقد قمنا بالعديد من الخطوات المشابهة لما نحن على وشك رؤيته.
‫لدينا قيم اختبار Y.
‫ولكن إذا نظرنا في توثيق درجة الدقة ، فما الذي نحصل عليه؟
‫الدقة ، درجة التصنيف.
‫نحتاج إلى مقارنة قيم Y الحقيقية ، وهي في حالتنا تسميات الاختبار مع قيم التنبؤ
‫Y ، وهي تنبؤات نموذجنا.
‫لذلك يمكننا أن نضع هنا اختبار التنبؤ الذاتي X ، ولكن بدلاً من إعادة كتابة التنبؤ الذاتي طوال الوقت.
‫لذا إذا ذهبنا إلى هناك وسيعطينا هذا القيمة مضروبة في 100 وسنقوم بتنسيقها إلى منزلتين عشريتين ، ونضع
‫علامة النسبة المئوية في الخلف هنا ونرى ما ينتج عن ذلك.
‫X نعم لا يعرف.
‫هل نحتاج ذلك كاختبار س؟
‫هناك نذهب.
‫تمام.
‫ومع ذلك ، لماذا لا نقوم فقط ببعض التنبؤات ونعيد استخدامها؟
‫لذا قم بالتنبؤات التي نريدها.
‫توقع في اختبار s x وستكون الفروق على Y مساوية لذلك.
‫لذا ، إذا قمنا بنسخ هذا السطر فقط ، فيجب أن نحصل على نفس القيمة للحيزات y لأنها نفس الشيء باستثناء
‫أننا نضعه في متغير.
‫نعم ، ها نحن ذا.
‫لذلك هذا أفضل قليلاً.
‫وسوف نتخلص من هذا ، ونحذفه.
‫وماذا عن أخذ هذا ، نسخه لأننا نريد واحدًا لاستدعاء f واحد بدقة.
‫ما هي هذه المقاييس هنا؟
‫استدعاء الدقة F واحد مرة أخرى ، يمكننا استخدام المزيد إذا أردنا ذلك لأن لدينا مجموعة
‫من مقاييس التصنيف هنا.
‫لكن هذه هي بعض من أكثرها شيوعًا ، وبعضها الأكثر أهمية.
‫سنقوم بتغيير هذا إلى الدقة.
‫سنغير هذا لنتذكره ، وسنغيره إلى و واحد.
‫مرة أخرى ، يمكننا أن نفعل نفس الشيء.
‫الدقة ، والمدرسة الدقيقة ، ودرجة الاسترجاع والنتيجة الواحدة.
‫وبعد ذلك ، لا نحتاج إلى تنسيقها كنسب مئوية أيضًا.
‫من شأنها أن تفعل.
‫الدقة هي التي ستجدها كثيرًا كنسبة مئوية.
‫أوه ، ما الذي افتقدناه هنا؟
‫أوه ، لقد فاتنا نهاية سلسلة docstring أو السلسلة المنسقة.
‫هل التقطت ذلك؟
‫هناك نذهب.
‫جميلة.
‫يمكننا خفضها إلى نقطتين عشريتين ، لكن هذا جيد.
‫لذا ها نحن ذا.
‫لقد رأينا الآن الطريقة الثالثة لاستخدام مقاييس التقييم كوظائف الخط الثاني.
‫الآن هذا من أجل التصنيف.
‫سأوقف الفيديو مؤقتًا أو أسمح لك بإيقاف الفيديو مؤقتًا مرة أخرى ومعرفة ما إذا كان بإمكانك
‫تكرار ما فعلناه من أجل التصنيف.
‫سيتعين عليك إضافة خطوة إضافية هنا ، وهي إجراء بعض التنبؤات باستخدام النماذج ،
‫لأن ما هو تقييم النموذج؟
‫إن تقييم النموذج هو مقارنة تنبؤات نموذجنا بما تعتبر بيانات الحقيقة الأساسية مهمة جدًا.
‫تقييم هذا النموذج لا يقل أهمية عن تدريب النموذج.
‫لذا أعط هذه اللقطة.
‫خلافًا لذلك ، سنستمر ونكتبها معًا في 3 إلى 1.
‫مرحبًا بعودتك.
‫آمل أن تكون قد أعطيت هذه لقطة لتقييم نموذج الانحدار باستخدام بعض وظائف التقييم هنا.
‫وقد حصلنا على كل ذلك من وحدة المقاييس ، وحدة مقاييس الانحدار ، من وثائق الإعصار.
‫وإذا كنت تتساءل لماذا يشير دانيال إلى الوثائق كثيرًا؟
‫حسنًا ، هذا لأنك ستفعل ذلك كثيرًا ، وأنا في الحقيقة ، أفعل ذلك كثيرًا.
‫لذلك أحاول أن أنقل إليكم بعض العادات التي أستخدمها يومًا بعد يوم كمهندس تعلم
‫آلي أو عالم بيانات.
‫سننشئ X و Y هنا ، والإشارة إلى التوثيق هي واحدة من أهم العادات التي ستطورها على الإطلاق.
‫بالطبع يمكنك البحث عن الأشياء ، ولكن في النهاية ستعود إلى قراءة المستندات أو البحث ، أو قراءة المستندات
‫، أو البحث ، أو قراءة المستندات ، أو كتابة التعليمات البرمجية ، أو فهمها بشكل خاطئ
‫، أو تصحيحها مرارًا وتكرارًا .
‫التجربة ، التجربة ، التجربة.
‫لذلك سننشئ البيانات المقسمة.
‫لقد رأينا ذلك من قبل.
‫سنقوم بإنشاء مثيل للنموذج باعتباره ماذا؟
‫لأننا نعمل على حل مشكلة الانحدار.
‫سنضعها كمعتدي عشوائي على الغابة.
‫سنترك الأمر مع المعلمات الافتراضية التي سنلائمها مع النموذج في نموذج بيانات التدريب التي
‫لا تتناسب مع X train ، y train.
‫والآن يمكننا عمل تنبؤات.
‫كانت هذه هي الخطوة الإضافية التي كان علينا إضافتها هنا ، وهي مجرد نموذج للتنبؤ في اختبار X.
‫سنقوم بإعداد هذا على أنه ينتشر متغير Y ، ويمكننا إعادة تسميته.
‫لذا فالأمر ليس مماثلاً لما هو موجود هنا ، لكن هذا جيد.
‫والآن سنقوم بالتقييم باستخدام مصفوفة الانحدار في مجموعة الاختبار حتى نتمكن من طباعة F ، لنحصل على النتيجة R
‫اثنين أولاً.
‫لذلك نريد أن يسجل R.
‫سنقوم بتنسيق ذلك باستخدام R للتسجيل باستخدام y test y pred ثم نريد ، أوه لم نحصل على نهاية السلسلة
‫هناك.
‫نريد طباعة.
‫ماذا نعني أيضا.
‫الخطأ المطلق.
‫حتى ما يمكن أن يكون يعني.
‫مطلق.
‫هل لدينا؟
‫نعم ، لدينا الإكمال التلقائي ص مسبق.
‫ثم أخيرًا نطبع سنحصل على ما هو فوضوي.
‫فوضوي يعني حقبة تربيعية.
‫لماذا تختبر لماذا بري ثم تنهي ذلك هناك.
‫أوه لا.
‫ما الخطأ الذي أخطأنا فيه؟
‫أنا فقط نوع من المصفوفة المتعلمة تعني خطأ تربيعي.
‫لدينا خطأ مطبعي.
‫هل فهمت ذلك من قبل.
‫يعني خطأ تربيعيا.
‫نحن ندير ذلك.
‫سوف يكون مناسبا.
‫قد يستغرق النموذج وقتًا أطول قليلاً من التصنيف لأن مجموعة بيانات الإسكان لدينا بها 20000
‫صف.
‫أوه ، ما الخطأ الذي أخطأنا؟
‫لم يتم تعريف Y pred.
‫أوه نحن بحاجة إلى ذ.
‫هناك نذهب.
‫ربما يكون قد التقط هذا الخطأ المطبعي مرة أخرى.
‫فقط أعد تدريب النموذج هناك.
‫أعد تقييمه.
‫إذن مرة أخرى ، ما الفرق بين التقييم المتقاطع لدينا ومقاييس الانحدار أو مقاييس التصنيف
‫هنا؟
‫تم العثور على هذه المقاييس في قسم اختبار قطار واحد مقابل هذه المقاييس الموجودة أعلاه في أقسام اختبار قطار متعددة باستخدام
‫التحقق المتقاطع.
‫يستغرق العثور على هذه المقاييس وقتًا أطول لأنه يتعين عليك تدريب نماذج متعددة وتقييمها.
‫ومع ذلك ، فهي بشكل عام مؤشر أفضل على كيفية أداء النموذج الخاص بك خارج دفتر
‫Jupyter على البيانات غير المرئية ، ثم على تقسيم واحد فقط.
‫لذا فقط ضع ذلك في الاعتبار.
‫جميلة.
‫لدينا بعض مقاييس الانحدار في مجموعة الاختبار ، لذلك قمنا بتغطية الأمر استغرقنا بعض الوقت ، لكنني
‫أردت قضاء الكثير من الوقت في هذا القسم لأنه من المهم جدًا تقييم النموذج.
‫لذا إذا كنت ترغب في قراءة المزيد حول هذا الموضوع ، يرجى الرجوع إلى الوثائق.
‫لقد غطينا طريقة الدرجة المقدرة ، وقمنا بتغطية معلمة تسجيل الدرجات وألقينا نظرة على الوظائف المترية.
‫يوجد الكثير هنا ، لكنك رأيت جوهر هذه الثلاثة.
‫فلنكتشف الآن ما نغطيه.
‫سنلقي نظرة على قائمتنا.
‫ما الذي مررنا به حتى الآن؟
‫سير العمل من الصفر والنهاية إلى النهاية.
‫تجهيز البيانات.
‫اختر الخوارزمية المائلة الصحيحة للمقدر لمشاكلنا.
‫تناسب النموذج.
‫بتقييم نموذج ويا رقم خمسة ، نحن بصدد تحسين النموذج.
‫هذا مثير للغاية.
‫لذلك قمنا بتغطية الكثير في قسم Psych Learn حتى الآن ، ولكن لا يزال لدينا المزيد
‫لننجزه.
‫سأراك في القسم التالي.
‫لنكتشف ما إذا كانت لدينا هذه المقاييس.
‫كيف يمكننا تحسينها وجعلها أفضل؟
‫لقد ألمحنا إليها في مقاطع الفيديو السابقة ، لكن الآن دعنا نتعمق فيها حقًا.
‫سأراك في القسم التالي.