‫Content de te revoir.
‫Jetons maintenant un coup d'œil à la troisième façon d'évaluer les modèles psychiques appris, et si nous
‫revenons dans la documentation, ce sont de vraies fonctions métriques.
‫Plus précisément, il s'agit de métriques coloniales apprises et nous avons des métriques de classification dont nous voyons le score de précision comment
‫nous avons obtenu la précision.
‫Nous en avons déjà vu quelques-uns auparavant, qui sont une matrice de confusion des rapports de classification.
‫On y va.
‫Score de rappel du score de précision.
‫Et puis nous avons à nouveau la même chose pour les métriques de régression.
‫Nous en avons quelques-uns ici.
‫Erreur absolue moyenne.
‫Erreur quadratique moyenne.
‫J'ai lancé le défi dans la dernière vidéo.
‫Oh, voilà notre score à deux.
‫Bonjour.
‫Il fallait en essayer quelques-uns sur les problèmes sur lesquels nous avons travaillé jusqu'à présent.
‫J'espère que vous avez essayé, car c'est la meilleure façon de commencer à pratiquer par vous-même, c'est simplement d'explorer
‫la documentation, d'écrire du code, de faire des erreurs, puis de voir comment les corriger au fur et à mesure.
‫Maintenant, écrivons un petit titre en utilisant différentes métriques d'évaluation en tant que fonctions de prêt de
‫socket, et nous allons ici.
‫La troisième façon d'évaluer l'estimation de la barre oblique des modèles d'apprentissage automatique des sockets, car ils utilisent le
‫terme estimé que j'aime modéliser, consiste à utiliser le module Line Dot Matrix, puis nous allons simplement lier la documentation à cet endroit
‫et la transformer en démarque.
‫Beau.
‫Commençons à écrire du code.
‫Nous allons commencer par notre problème de classification.
‫Nous allons mettre de S Dot Matrix Import Precision Score.
‫Nous aurons la précision.
‫Nous obtiendrons le score de précision et nous obtiendrons le score de rappel.
‫Et peut-être, peut-être que cela suffira.
‫Et si nous faisions aussi de la F1 ?
‫Pourquoi pas?
‫Nous aurons un peu d'exhaustivité là-bas, puis nous aurons un modèle.
‫Ainsi, à partir de Skyline Dot Ensemble, nous souhaitons importer le classificateur de forêt aléatoire.
‫Et puis que devrions-nous obtenir d'autre?
‫Eh bien, nous pourrions aussi bien essayer et tester la division, pourquoi?
‫Pourquoi ne le faisons-nous pas à partir de la sélection de modèles Caitlin Typekit ?
‫Nous allons parcourir à nouveau l'ensemble du flux de travail pour sélectionner, importer, former, tester, diviser.
‫Et donc je veux que tu essaies ça.
‫Créez X et Y.
‫Ensuite, j'aimerais que vous fractionniez les données et que vous créiez un modèle d'ajustement du modèle Y, puis que vous évaluiez le modèle à l'aide de fonctions
‫d'évaluation.
‫Donc, ceux que nous venons d'importer ici, vous aurez donc quelques prédictions et vérifierez la chaîne de documentation de ceux-ci
‫si vous voulez comprendre ce qu'ils sont.
‫Ce ne sont que les principales métriques de classification que nous avons couvertes.
‫Précision, rappel de précision et F1.
‫Il y en a quelques autres ici, bien sûr, pour la classification si vous souhaitez en regarder d'autres.
‫Veuillez sauter dans la documentation.
‫Je partage juste quelques-uns de ceux que vous verrez le plus souvent.
‫Idem pour la régression.
‫Il y en a beaucoup plus ici que ce que nous avons couvert.
‫Si vous souhaitez en savoir plus, la documentation est là pour aller maintenant.
‫Je vous laisse essayer de le remplir en attendant.
‫Et si nous nous préparions à en faire un pour la régression également ?
‫De Skylon Dot Matrix Import A2 Score, qui est le coefficient de détermination.
‫Erreur absolue principale.
‫La valeur principale de la différence entre les prédictions de votre modèle et les valeurs réelles signifie l'erreur quadratique, la
‫valeur quadratique des prédictions de votre modèle ou l'erreur des prédictions de votre modèle par rapport
‫aux étiquettes réelles.
‫Et puis nous allons obtenir scalaire et nous aurons le module d'ensemble et nous importerons notre fidèle régression
‫de forêt aléatoire.
‫Et nous obtiendrons également nous obtiendrons la même chose que nous avons ci-dessus.
‫Vous n'avez pas toujours à écrire ceci parce qu'il est déjà importé, mais juste pour que chacun de ces morceaux de
‫code soit debout.
‫Je vais copier cela et ici, ce sera exactement le même type de mise en page.
‫C'est la beauté de cette bibliothèque de lignes Typekit, c'est qu'une grande partie du flux de travail est similaire en fonction du
‫problème sur lequel vous travaillez.
‫Vous pouvez donc mettre la vidéo en pause ici, essayez de les remplir tous les deux.
‫Sinon, nous allons continuer dans trois secondes environ, trois contre une.
‫J'espère que vous avez tenté le coup.
‫Eh bien, faisons-les maintenant ensemble.
‫Nous devons donc créer X et Y pourrait commencer.
‫C'est une chose que j'ai raté ici, en fait.
‫Scène aléatoire et nous irons X équivaut à une maladie cardiaque.
‫Nous l'avons fait plusieurs fois maintenant, mais nous allons déposer la cible sur le premier axe, puis nous définirons
‫y égal à la valeur cible cible de la maladie cardiaque.
‫Divisez les données pour voir si nous pouvons le faire par le test Heart X Train X vient en premier.
‫Il m'a fallu un certain temps pour apprendre cet ordre, mais rappelez-vous d'abord les valeurs X, essayez de tester, puis les
‫valeurs Y entraînent le test, entraînent le test fractionné.
‫Nous allons séparer X et Y.
‫N'oubliez pas que cela ne le divisera que pour un seul fractionnement plutôt que ce que nous avons vu auparavant, qui était
‫une validation croisée.
‫Le diviser en deux parties ou en deux parties est un terme souvent utilisé qui pourrait être trois K pourrait être deux K pourrait
‫être 10 K pourrait être cinq.
‫Passer le classificateur de forêt aléatoire.
‫Nous allons le laisser à.
‫Les paramètres par défaut s'adapteront au modèle sur les données d'entraînement, l'ajustement par fente sur les caractéristiques et les étiquettes du train X Train
‫Y.
‫Nous allons maintenant évaluer le modèle à l'aide de fonctions d'évaluation.
‫Cependant, ce que vous avez peut-être trouvé est une autre chose que j'ai manquée.
‫Alors peut-être que je l'ai fait intentionnellement.
‫Les métriques de classification sur l'ensemble de test indiquent comment utiliser spécifiquement ces fonctions maintenant.
‫La précision que nous avons vue, nous les avons peut-être déjà vues, mais ce n'est pas grave.
‫Si nous ne l'avons pas fait, nous allons les couvrir.
‫Nous avons fait de nombreuses étapes similaires à ce que nous sommes sur le point de voir.
‫Nous avons les valeurs du test Y, mais si nous examinons la documentation du score de précision, qu'obtenons-nous ?
‫Score de classification de précision.
‫Nous devons comparer les vraies valeurs pourquoi, qui dans notre cas des étiquettes de test aux valeurs de prédiction Y,
‫qui sont les prédictions de notre modèle afin que nous puissions mettre ici le transport maritime ou prédire le test X.
‫Mais plutôt que de réécrire, sélectionnez prédire tout le temps.
‫Donc, si nous y allons et que cela devrait nous donner une valeur x fois 100 et que nous la formaterons à deux décimales, mettez
‫un petit signe de pourcentage à l'arrière ici et voyez ce que cela donne.
‫Suivant n'est pas défini.
‫Avons-nous besoin de cela comme test X?
‫On y va.
‫D'ACCORD.
‫Cependant, pourquoi ne faisons-nous pas simplement quelques prédictions et les réutilisons-nous simplement, alors faites des prédictions ?
‫Nous voulons voir un rire.
‫Prédisez sur le test X X et les Y Preds seront égaux à cela.
‫Donc, si nous copions simplement cette ligne.
‫Nous devrions obtenir la même valeur pour Why Preds, car c'est exactement la même chose, sauf que nous la mettons simplement dans une
‫variable.
‫Ouais, on y va.
‫Donc c'est un peu mieux.
‫On va se débarrasser de ça.
‫Supprime ça.
‫Et si on prenait cette copie ?
‫Ceci parce que nous en voulons un pour le rappel de précision le cas échéant, quelles sont ces métriques ici ?
‫Rappel de précision F1 encore une fois, nous pourrions en utiliser quelques-uns de plus si nous le voulions car nous avons ici un
‫tas de métriques de classification.
‫Ce sont quelques-uns des plus courants, certains des plus importants.
‫Nous allons changer cela en précision.
‫Nous allons changer celui-ci pour rappeler, et nous allons changer celui-ci en f one.
‫Donc encore une fois, on peut faire la même chose.
‫Précision, précision, score de rappel d'échelle et score F1.
‫Et puis nous n'aurons pas besoin de les formater en pourcentages, que ce soit cela ou le faire.
‫La précision est celle que vous trouverez souvent en pourcentage, oh, qu'avons-nous manqué ici ?
‫Oh, nous manquons la fin de la chaîne dock ou la chaîne formatée.
‫Avez-vous capté ça ?
‫On y va.
‫Beau.
‫Nous pourrions les réduire à quelques décimales, mais ce n'est pas grave.
‫Alors on y va.
‫Nous avons maintenant vu la troisième façon d'utiliser une métrique d'évaluation en tant que fonctions de ligne de socket.
‫Maintenant, c'est pour le classement.
‫Je vais mettre la vidéo en pause ou vous permettre de mettre la vidéo en pause à nouveau et voir si vous pouvez
‫reproduire ce que nous avons fait pour la classification.
‫Vous devrez ajouter ici une étape supplémentaire en faisant des prédictions avec les modèles car on évalue un
‫modèle.
‫Évaluer un modèle, c'est comparer les prédictions de notre modèle à ce que les données de vérité terrain sont très importantes.
‫Aussi important que la formation, un modèle évalue ce modèle, alors essayez-le.
‫Sinon, nous allons continuer et l'écrire ensemble en trois contre un.
‫Content de te revoir.
‫J'espère que vous avez essayé d'évaluer un modèle de régression à l'aide de certaines fonctions d'évaluation ici, et nous les
‫avons toutes à partir du module Metrics, le module de métriques de régression de la documentation du
‫site Ketlen.
‫Et si vous vous demandez pourquoi Daniel fait autant référence à la documentation ?
‫Eh bien, c'est parce que tu vas faire ça souvent, et je le fais en fait beaucoup.
‫J'essaie donc de vous transmettre certaines des habitudes que j'utilise au quotidien en tant qu'ingénieur en apprentissage automatique
‫ou scientifique des données pour créer ici X et Y, et faire référence à la documentation est l'une des habitudes les plus importantes que
‫vous développerez jamais. .
‫Bien sûr, vous pouvez rechercher des choses, mais finalement, vous reviendrez simplement à la lecture de la documentation ou à la recherche, à
‫la lecture de la documentation, à la recherche, à la lecture de la documentation, à l'écriture de code,
‫à l'erreur, à la correction, encore et encore.
‫Expérimentez l'expérience de l'expérience.
‫Créez donc ces données fractionnées.
‫Nous avons déjà vu cela.
‫Nous allons instancier le modèle comme quoi ?
‫Parce que nous travaillons sur un problème de régression.
‫Nous allons le définir comme une régression aléatoire des forêts.
‫Nous le laisserons avec les paramètres par défaut.
‫Nous allons ajuster le modèle sur le modèle de données d'entraînement, pas ajuster x train y train.
‫Et maintenant, nous pouvons faire des prédictions.
‫C'était l'étape supplémentaire que nous devions ajouter ici, à savoir que ce modèle prédit sur le test X le configurera en tant
‫que variable y Preds.
‫Nous pourrions le renommer.
‫Donc ce n'est pas la même chose que ce qu'il y a ici, mais ça va.
‫Et maintenant, nous allons évaluer en utilisant des métriques de régression sur l'ensemble de test.
‫On peut donc aller imprimer F.
‫Faisons en sorte que le R marque en premier.
‫Donc on veut marquer.
‫Nous allons formater cela avec R pour marquer avec Y test y période.
‫Et puis nous voulons, oh, nous n'avons pas le bout de la chaîne là.
‫Ils ne s'imprimeront pas.
‫Qu'avons-nous voulu dire d'autre ?
‫Erreur absolue.
‫Donc a peut être moyen absolu.
‫Avons-nous?
‫Oui, nous avons la saisie semi-automatique et Fred.
‫Et puis finalement, l'impression obtiendra ce qu'est une erreur quadratique moyenne désordonnée, désordonnée, pourquoi tester, pourquoi parader et terminer cela
‫là-bas ?
‫Je ne sais pas.
‫Qu'est-ce qu'on s'est trompé ?
‫C'est l'erreur quadratique principale de Kayla et Metrix.
‫Nous avons une faute de frappe.
‫Avez-vous attrapé ça avant?
‫Erreur quadratique moyenne ?
‫Nous courrons.
‫Cela va convenir.
‫Notre modèle peut prendre un peu plus de temps que celui de la classification, car notre ensemble de données sur le logement
‫comporte 20 000 lignes.
‫Oh, qu'est-ce qu'on se trompe ?
‫Pourquoi Fred n'est pas défini ?
‫Oh, nous avons besoin de fils blancs.
‫On y va.
‫Il a peut-être encore attrapé cette faute de frappe.
‫Il suffit de recycler le modèle là-bas.
‫Réévaluez-le.
‫Encore une fois, quelle est la différence entre notre évaluation croisée et nos métriques de régression ou de classification ici
‫?
‫Ces métriques se trouvent sur une division de test de train par rapport à ces métriques.
‫Ici se trouvent plusieurs fractionnements de test de train à l'aide de la validation croisée.
‫Ces métriques sont plus longues à trouver car vous devez entraîner plusieurs modèles et les évaluer.
‫Cependant, ils sont généralement une meilleure indication de la façon dont votre modèle fonctionnera en dehors d'un
‫carnet de notes Jupiter sur des données invisibles que sur une seule division.
‫Alors gardez cela à l'esprit.
‫Beau.
‫Nous avons des métriques de régression sur l'ensemble de test, nous avons donc COVID.
‫Cela nous a pris du temps, mais je voulais passer beaucoup de temps sur cette section car c'est tellement important
‫d'évaluer un modèle.
‫Donc, si vous voulez en savoir plus à ce sujet, veuillez vous référer à la documentation.
‫Nous avons couvert l'estimation d'une méthode de score.
‫Nous avons couvert le paramètre de notation et nous avons examiné les fonctions métriques.
‫Il y a beaucoup plus ici, mais vous avez vu le nœud des trois.
‫Voyons maintenant ce que nous couvrons.
‫Nous allons jeter un œil à notre liste.
‫Qu'avons-nous traversé jusqu'à présent?
‫Flux de travail zéro et de bout en bout pour préparer les données ?
‫Choisissez le bon algorithme de barre oblique d'estimation pour nos problèmes.
‫Ajustez le modèle en évaluant un modèle et oh, numéro cinq, nous sommes prêts à améliorer un modèle.
‫C'est très, très excitant.
‫Nous avons donc couvert beaucoup de choses dans la section des lignes de socket jusqu'à présent, mais il nous reste encore un peu de chemin
‫à parcourir.
‫Je vous verrai dans la section suivante.
‫Voyons si nous avons ces métriques, comment pourrions-nous les améliorer, les rendre meilleurs ?
‫Nous y avons fait allusion dans les vidéos précédentes, mais maintenant, plongeons-nous vraiment dedans.
‫Je vous verrai dans la section suivante.