‫Selamat datang kembali.
‫Sekarang mari kita lihat cara ketiga untuk mengevaluasi model yang dipelajari secara psikis, dan jika kita
‫kembali ke dokumentasi, itu adalah fungsi metrik yang sebenarnya.
‫Secara khusus, ini mempelajari metrik kolonial dan kami memiliki metrik klasifikasi yang kami lihat skor akurasinya
‫bagaimana kami mendapatkan presisi.
‫Kami telah melihat beberapa di antaranya sebelumnya, yang merupakan matriks kebingungan laporan klasifikasi.
‫Di sana kita pergi.
‫Skor Recall Skor Presisi.
‫Dan kemudian kami memiliki hal yang sama lagi untuk metrik regresi.
‫Kami punya beberapa di sini.
‫Berarti kesalahan mutlak.
‫Kesalahan kuadrat rata-rata.
‫Saya mengeluarkan tantangan di video terakhir.
‫Oh, ada dua skor kami.
‫Halo.
‫Ada untuk mencoba beberapa dari masalah ini yang telah kami kerjakan sejauh ini.
‫Saya harap Anda mencobanya karena itu cara terbaik untuk mulai berlatih sendiri adalah dengan hanya
‫menjelajahi dokumentasi, menulis beberapa kode, membuat beberapa kesalahan, dan kemudian melihat bagaimana memperbaikinya saat Anda melakukannya.
‫Sekarang, mari kita tuliskan sedikit judul menggunakan metrik evaluasi yang berbeda sebagai fungsi pinjaman soket, dan
‫kita pergi ke sini.
‫Cara ketiga untuk mengevaluasi estimasi garis miring model pembelajaran mesin socket belajar karena mereka menggunakan istilah estimasi
‫yang saya suka modelkan adalah dengan menggunakan modul Line Dot Matrix, dan kemudian kita hanya akan menautkan dokumentasi di sana dan
‫mengubahnya menjadi penurunan harga.
‫Cantik.
‫Mari kita mulai menulis beberapa kode.
‫Kita akan mulai dengan masalah klasifikasi kita.
‫Kami akan menempatkan dari Skor Akurasi Impor S Dot Matrix.
‫Kami akan mendapatkan akurasi.
‫Kami akan mendapatkan skor presisi dan kami akan mendapatkan skor recall.
‫Dan mungkin, mungkin itu sudah cukup.
‫Atau bagaimana kalau kita melakukan F1 juga?
‫Kenapa tidak?
‫Kami akan memiliki sedikit kelengkapan di sana, dan kemudian kami akan mendapatkan model.
‫Jadi dari Skyline Dot Ensemble, kami ingin mengimpor pengklasifikasi hutan acak.
‫Lalu apa lagi yang harus kita dapatkan?
‫Nah, sebaiknya kita mencoba dan menguji split, mengapa?
‫Mengapa kita tidak melakukannya dari pemilihan model Caitlin Typekit?
‫Kami akan melalui seluruh alur kerja lagi pemilihan, impor, pelatihan, pengujian, pemisahan.
‫Jadi saya ingin Anda mencobanya.
‫Buat X dan Y
‫Kemudian saya ingin Anda membagi data dan membuat model kecocokan Model Y dan kemudian mengevaluasi model menggunakan fungsi evaluasi.
‫Jadi yang baru saja kami impor di sini, jadi Anda akan memiliki beberapa prediksi dan periksa string dokumen untuk ini
‫jika Anda ingin mengetahui apa itu.
‫Ini hanyalah metrik klasifikasi utama yang telah kami bahas.
‫Akurasi, recall presisi dan F1.
‫Ada beberapa lagi di sini, tentu saja, untuk klasifikasi jika Anda ingin melihat lebih banyak lagi.
‫Silakan masuk ke dokumentasi.
‫Saya hanya membagikan beberapa yang paling sering Anda lihat.
‫Sama untuk regresi.
‫Ada beberapa lebih adil di sini dari apa yang telah kita bahas.
‫Jika Anda ingin membaca lebih lanjut, dokumentasinya ada di sini sekarang.
‫Saya akan membiarkan Anda mencobanya untuk mengisinya sementara itu.
‫Bagaimana kalau kita bersiap-siap untuk melakukan regresi juga?
‫Dari Skylon Dot Matrix Import A2 Score, yaitu koefisien determinasi.
‫Kesalahan mutlak utama.
‫Nilai utama dari seberapa berbeda prediksi model Anda dengan nilai sebenarnya berarti kuadrat error, nilai
‫kuadrat prediksi model Anda, atau error prediksi model Anda dibandingkan dengan
‫label sebenarnya.
‫Dan kemudian kita akan mendapatkan skalar dan kita akan mendapatkan modul ensemble dan kita akan mengimpor regresi hutan
‫acak setia kita.
‫Dan kita juga akan mendapatkan kita akan mendapatkan hal yang sama yang kita miliki di atas.
‫Tidak selalu harus menulis ini karena sudah diimpor, tetapi hanya agar masing-masing potongan kode
‫ini berdiri.
‫Saya akan menyalin ini ke bawah dan ini akan menjadi jenis tata letak yang sama persis.
‫Itulah keindahan dari perpustakaan baris Typekit ini adalah bahwa banyak dari alur kerja yang serupa tergantung pada masalah apa
‫yang sedang Anda kerjakan.
‫Jadi Anda dapat menjeda video di sini, coba isi keduanya.
‫Jika tidak, kita akan melanjutkan dalam tiga atau lebih detik, tiga banding satu.
‫Saya harap Anda mencobanya.
‫Nah, sekarang mari kita lakukan bersama-sama.
‫Jadi kita perlu membuat X dan Y mungkin memulai.
‫Ini adalah satu hal yang saya lewatkan di sini, sebenarnya.
‫Adegan acak dan kami akan pergi X sama dengan penyakit jantung.
‫Kami telah melakukan ini beberapa kali sekarang, tetapi akan menjatuhkan target pada sumbu pertama dan kemudian kami
‫akan menetapkan y sama dengan nilai target target penyakit jantung.
‫Pisahkan data, lihat apakah kita bisa melakukan ini dengan tes Heart X Train X didahulukan.
‫Butuh beberapa saat untuk mempelajari urutan itu, tetapi ingat saja nilai X terlebih dahulu, coba dan uji,
‫lalu uji latih nilai Y, latih tes split.
‫Kita akan membagi X dan Y.
‫Ingat, ini hanya akan membaginya untuk satu pemisahan daripada apa yang kita lihat sebelumnya, yang merupakan
‫validasi silang.
‫Pemisahan menjadi belahan akhir atau split adalah istilah yang sering digunakan bisa tiga K bisa dua K bisa jadi
‫10 K bisa lima.
‫Melewati pengklasifikasi hutan acak.
‫Kami akan meninggalkannya di.
‫Parameter default akan sesuai dengan model pada data pelatihan, kecocokan celah pada fitur dan label kereta X Kereta
‫Y.
‫Sekarang kita akan mengevaluasi model menggunakan fungsi evaluasi.
‫Namun, apa yang mungkin Anda temukan adalah hal lain yang saya lewatkan.
‫Jadi mungkin saya sengaja melakukan ini.
‫Metrik klasifikasi pada set pengujian adalah cara khusus menggunakan fungsi-fungsi ini sekarang.
‫Akurasi yang pernah kita lihat mungkin pernah kita lihat sebelumnya, tapi tidak apa-apa.
‫Jika belum, kami akan menutupinya.
‫Kami telah melakukan banyak langkah serupa dengan apa yang akan kami lihat.
‫Kami memiliki nilai tes Y, tetapi jika kami melihat dokumentasi skor akurasi, apa yang kami dapatkan?
‫Skor klasifikasi akurasi.
‫Kami perlu membandingkan mengapa nilai sebenarnya, yang dalam kasus kami label uji dengan nilai prediksi
‫Y, yang merupakan prediksi model kami sehingga kami dapat memasukkan di sini sealift atau memprediksi uji X.
‫Tapi daripada menulis ulang, pilih prediksi sepanjang waktu.
‫Jadi jika kita pergi ke sana dan ini akan memberi kita nilai x kali 100 dan kita akan memformatnya menjadi dua
‫tempat desimal, letakkan tanda persentase kecil di belakang sini dan lihat hasilnya.
‫Selanjutnya tidak ditentukan.
‫Apakah kita membutuhkan itu sebagai tes X?
‫Di sana kita pergi.
‫OKE.
‫Namun, mengapa kita tidak membuat beberapa prediksi saja dan menggunakannya kembali, jadi buatlah prediksi?
‫Kami ingin melihat tawa.
‫Prediksi pada tes X X dan Preds Y akan sama dengan itu.
‫Jadi jika kita hanya menyalin baris ini.
‫Kita harus mendapatkan nilai yang sama untuk mengapa Preds, karena itu sama saja, kecuali kita hanya memasukkannya ke dalam
‫variabel.
‫Ya, begitulah.
‫Jadi itu sedikit lebih baik.
‫Kita akan menyingkirkan ini.
‫Hapus itu.
‫Dan bagaimana kalau kita mengambil salinan ini?
‫Ini karena kami ingin satu untuk penarikan presisi jika ada, metrik mana yang dimaksud di sini?
‫Penarikan presisi F1 sekali lagi, kami dapat menggunakan beberapa lagi jika kami mau karena kami memiliki banyak
‫metrik klasifikasi di sini.
‫Ini adalah beberapa yang paling umum, beberapa yang paling penting.
‫Kami akan mengubah ini menjadi presisi.
‫Kami akan mengubah yang ini untuk mengingat, dan kami akan mengubah yang ini menjadi f.
‫Jadi sekali lagi, kita bisa melakukan hal yang sama.
‫Presisi, presisi, skor recall skala dan skor F1.
‫Dan kemudian kita tidak perlu memformatnya sebagai persentase, baik itu atau lakukan.
‫Akurasi adalah yang sering Anda temukan sebagai persentase, oh, apa yang kita lewatkan di sini?
‫Oh, kami melewatkan akhir dari string dok atau string yang diformat.
‫Apakah Anda menangkap itu?
‫Di sana kita pergi.
‫Cantik.
‫Kita bisa memotongnya menjadi beberapa titik desimal, tapi tidak apa-apa.
‫Jadi di sana kita pergi.
‫Kami sekarang telah melihat cara ketiga menggunakan metrik penilaian sebagai fungsi garis soket.
‫Sekarang ini untuk klasifikasi.
‫Saya akan menjeda video atau membiarkan Anda menjeda video lagi dan melihat apakah Anda dapat meniru apa
‫yang telah kami lakukan untuk klasifikasi.
‫Anda harus menambahkan langkah ekstra di sini membuat beberapa prediksi dengan model karena seseorang sedang mengevaluasi
‫model.
‫Mengevaluasi model adalah membandingkan prediksi model kami dengan data kebenaran dasar yang sangat penting.
‫Sama pentingnya dengan pelatihan, seorang model mengevaluasi model itu, jadi cobalah.
‫Jika tidak, kita akan melanjutkan dan menulisnya bersama-sama dalam tiga banding satu.
‫Selamat datang kembali.
‫Saya harap Anda mencoba mengevaluasi model regresi menggunakan beberapa fungsi evaluasi di sini, dan
‫kami mendapatkan semua ini dari modul Metrik, modul metrik regresi dari situs dokumentasi
‫Ketlen.
‫Dan jika Anda bertanya-tanya mengapa Daniel sangat mengacu pada dokumentasi?
‫Yah, itu karena Anda akan sering melakukan itu, dan saya sebenarnya sering melakukannya.
‫Jadi saya mencoba memberi Anda beberapa kebiasaan yang saya gunakan sehari-hari sebagai insinyur pembelajaran mesin atau
‫ilmuwan data yang akan membuat X dan Y di sini, dan mengacu pada dokumentasi adalah salah satu kebiasaan terpenting yang pernah
‫Anda kembangkan .
‫Tentu saja Anda dapat mencari sesuatu, tetapi pada akhirnya Anda hanya akan kembali membaca
‫dokumen atau mencari, membaca dokumen, mencari, membaca dokumen, menulis kode,
‫melakukan kesalahan, memperbaikinya berulang-ulang.
‫Percobaan percobaan percobaan.
‫Jadi buat data split ini.
‫Kami telah melihat itu sebelumnya.
‫Kita akan membuat instance model sebagai apa?
‫Karena kami sedang mengerjakan masalah regresi.
‫Kami akan mengaturnya sebagai regresi hutan acak.
‫Kami akan membiarkannya dengan parameter default.
‫Kami akan menyesuaikan model pada model data pelatihan, tidak cocok dengan x kereta y kereta.
‫Dan sekarang kita bisa membuat prediksi.
‫Itu adalah langkah ekstra yang harus kami tambahkan di sini, yaitu prediksi model ini pada tes X akan mengatur ini
‫sebagai variabel y Preds.
‫Kita bisa mengganti namanya.
‫Jadi itu tidak sama dengan apa yang ada di sini, tapi tidak apa-apa.
‫Dan sekarang kita akan mengevaluasi menggunakan metrik regresi pada set pengujian.
‫Jadi kita bisa mencetak F.
‫Mari kita mendapatkan R untuk mencetak gol pertama.
‫Jadi kami ingin mencetak gol.
‫Kami akan memformatnya dengan R untuk mencetak skor dengan periode Y tes y.
‫Dan kemudian kami ingin, oh, kami tidak memiliki ujung tali di sana.
‫Mereka tidak akan mencetak.
‫Apa lagi yang kami maksud?
‫Kesalahan mutlak.
‫Jadi a bisa berarti mutlak.
‫Apakah kita perlu?
‫Ya, kami memiliki pelengkapan otomatis y Fred.
‫Dan akhirnya, cetakan akan mendapatkan kesalahan kuadrat rata-rata yang berantakan, berantakan, mengapa menguji, mengapa berparade dan kemudian menyelesaikannya
‫di sana?
‫Saya tidak tahu.
‫Apa yang kita salah?
‫Itu kesalahan kuadrat utama Kayla dan Metrix.
‫Kami salah ketik.
‫Apakah Anda menangkap itu sebelumnya?
‫Berarti kesalahan kuadrat?
‫Kita lari.
‫Itu akan cocok.
‫Model kami mungkin membutuhkan waktu sedikit lebih lama daripada model klasifikasi karena set data perumahan kami
‫memiliki 20.000 baris.
‫Oh, apa yang kita salah?
‫Mengapa Fred tidak didefinisikan?
‫Oh, kita butuh benang putih.
‫Di sana kita pergi.
‫Dia mungkin telah menangkap kesalahan ketik itu lagi.
‫Hanya melatih kembali model di sana.
‫Evaluasi kembali.
‫Jadi sekali lagi, apa perbedaan antara evaluasi nilai silang kami dan metrik regresi atau metrik klasifikasi kami di
‫sini?
‫Metrik ini ditemukan pada satu pemisahan uji kereta versus metrik ini.
‫Sampai di sini ditemukan pada beberapa pemisahan uji kereta menggunakan validasi silang.
‫Metrik ini membutuhkan waktu lebih lama untuk ditemukan karena Anda harus melatih beberapa model dan mengevaluasinya.
‫Namun, mereka umumnya merupakan indikasi yang lebih baik tentang bagaimana model Anda akan tampil di luar buku
‫catatan Jupiter pada data yang tidak terlihat daripada hanya pada satu pemisahan tunggal.
‫Jadi ingatlah itu.
‫Cantik.
‫Kami memiliki beberapa metrik regresi pada set pengujian, jadi kami memiliki COVID.
‫Kami butuh beberapa saat, tetapi saya ingin menghabiskan banyak waktu di bagian ini karena sangat penting untuk
‫mengevaluasi sebuah model.
‫Jadi jika Anda ingin membaca lebih lanjut tentang ini, silakan merujuk ke dokumentasi.
‫Kami telah membahas perkiraan metode skor.
‫Kami telah membahas parameter penilaian dan kami telah melihat fungsi metrik.
‫Ada lebih banyak lagi di sini, tetapi Anda telah melihat inti dari ketiganya.
‫Jadi sekarang mari kita cari tahu apa yang kita liput.
‫Kami akan melihat daftar kami.
‫Apa yang telah kita lalui selama ini?
‫Alur kerja nol dan ujung ke ujung menyiapkan data?
‫Pilih algoritma perkiraan garis miring yang tepat untuk masalah kita.
‫Sesuaikan model dengan mengevaluasi model dan oh, nomor lima, kami siap meningkatkan model.
‫Ini sangat, sangat mengasyikkan.
‫Jadi sejauh ini kita telah membahas banyak hal di bagian garis soket, tetapi masih ada sedikit lagi yang harus
‫dilakukan.
‫Sampai jumpa di bagian selanjutnya.
‫Mari kita cari tahu jika kita memiliki metrik ini, bagaimana kita bisa meningkatkannya, menjadikannya lebih baik?
‫Kami telah mengisyaratkannya di video sebelumnya, tetapi sekarang mari kita benar-benar menyelaminya.
‫Sampai jumpa di bagian selanjutnya.