‫Ben tornato.
‫Ora diamo un'occhiata al terzo modo di valutare i modelli psichici appresi, e se
‫torniamo indietro nella documentazione, sono vere funzioni metriche.
‫Nello specifico, ha appreso le metriche coloniali e abbiamo metriche di classificazione che vediamo il punteggio di accuratezza come
‫abbiamo ottenuto la precisione.
‫Ne abbiamo già visti alcuni in precedenza, che è una matrice di confusione del rapporto di classificazione.
‫Ci siamo.
‫Punteggio di richiamo del punteggio di precisione.
‫E poi abbiamo di nuovo lo stesso per le metriche di regressione.
‫Ne abbiamo alcuni qui.
‫Errore assoluto medio.
‫Errore quadratico medio.
‫Ho lanciato la sfida nell'ultimo video.
‫Oh, ecco il nostro doppio punteggio.
‫Ciao.
‫C'era da provare alcuni di questi sui problemi su cui abbiamo lavorato finora.
‫Spero che tu ci abbia provato perché questo è il modo migliore per iniziare a esercitarti da
‫solo è semplicemente esplorare la documentazione, scrivere del codice, fare alcuni errori e poi vedere come risolverli mentre procedi.
‫Ora, scriviamo una piccola intestazione utilizzando diverse metriche di valutazione come funzioni di prestito
‫socket, e andiamo qui.
‫Il terzo modo per valutare la stima del taglio dei modelli di apprendimento automatico di socket learning mentre
‫utilizzano il termine stimato che mi piace modellare è utilizzare il modulo Line Dot Matrix, quindi collegheremo semplicemente la documentazione lì e
‫la trasformeremo in markdown.
‫Bellissimo.
‫Iniziamo a scrivere del codice.
‫Inizieremo con il nostro problema di classificazione.
‫Metteremo da S Dot Matrix Import Accuracy Score.
‫Otterremo la precisione.
‫Otterremo il punteggio di precisione e otterremo il punteggio di richiamo.
‫E forse, forse basterà.
‫O che ne dici di fare anche F1?
‫Perchè no?
‫Avremo un po' di completezza lì, e poi avremo un modello.
‫Quindi, da Skyline Dot Ensemble, vogliamo importare il classificatore forestale casuale.
‫E poi cos'altro dovremmo ottenere?
‫Bene, potremmo anche provare e testare la divisione, perché?
‫Perché non lo facciamo dalla selezione del modello Caitlin Typekit?
‫Esamineremo nuovamente l'intero flusso di lavoro: selezione, importazione, formazione, test, suddivisione.
‫E quindi voglio che tu provi a farlo.
‫Crea X e Y.
‫Quindi vorrei che tu dividessi i dati e creassi un modello di adattamento Modello Y e quindi valutassi il modello utilizzando le funzioni di
‫valutazione.
‫Quindi quelli che abbiamo appena importato qui, quindi avrai alcune previsioni e controllerai la stringa di documentazione per
‫questi se vuoi capire cosa sono.
‫Queste sono solo le principali metriche di classificazione che abbiamo trattato.
‫Precisione, richiamo di precisione e F1.
‫Ce ne sono alcuni altri qui, ovviamente, per la classificazione se desideri esaminarne altri.
‫Si prega di saltare nella documentazione.
‫Condivido solo alcuni di quelli che vedrai più spesso.
‫Stessa cosa per la regressione.
‫Ce ne sono alcuni in più qui rispetto a quelli che abbiamo trattato.
‫Se desideri leggere di più, la documentazione è qui per ora.
‫Ti lascio dare una possibilità per riempirlo nel frattempo.
‫Che ne dici di prepararci a farne uno anche per la regressione?
‫Da Skylon Dot Matrix Import A2 Score, che è il coefficiente di determinazione.
‫Errore assoluto principale.
‫Il valore principale di quanto le previsioni del tuo modello differiscono dai valori effettivi significano l'errore al quadrato, il valore
‫al quadrato delle previsioni del tuo modello o l'errore delle previsioni del tuo modello rispetto
‫alle etichette effettive.
‫E poi diventeremo scalari e otterremo il modulo ensemble e importeremo la nostra fedele regressione
‫casuale della foresta.
‫E otterremo anche otterremo la stessa cosa che abbiamo sopra.
‫Non devi sempre scriverlo perché è già importato, ma solo così ognuno di questi pezzi di codice
‫è stand.
‫Lo copio e qui sarà esattamente lo stesso tipo di layout.
‫Questa è la bellezza di questa libreria di linea Typekit è che gran parte del flusso di lavoro è simile a seconda del
‫problema su cui stai lavorando.
‫Quindi puoi mettere in pausa il video qui, prova a riempirli entrambi.
‫In caso contrario, continueremo tra circa tre secondi, tre a uno.
‫Spero che tu ci abbia dato un colpo.
‫Bene, ora facciamoli insieme.
‫Quindi dobbiamo creare X e Y potrebbero iniziare.
‫Questa è una cosa che mi sono perso qui, in realtà.
‫Scena casuale e andremo X uguale a malattie cardiache.
‫L'abbiamo fatto un paio di volte ora, ma lasceremo cadere l'obiettivo sul primo asse e quindi imposteremo
‫y uguale al valore obiettivo dell'obiettivo della malattia cardiaca.
‫Dati divisi per vedere se possiamo farlo fuori da Heart X Train X test viene prima.
‫Mi ci è voluto un po' per imparare quell'ordine, ma ricordati prima i valori X, prova e prova, poi i valori
‫Y allenano il test, allenano la divisione del test.
‫Divideremo X e Y.
‫Ricorda, questo lo dividerà solo per una divisione anziché per quello che abbiamo visto prima, che era la
‫convalida incrociata.
‫Dividerlo in divisioni finali o divisioni è un termine che viene spesso utilizzato potrebbe essere tre K potrebbe essere due K potrebbe essere
‫10 K potrebbe essere cinque.
‫Passando il classificatore foresta casuale.
‫Lo lasceremo a.
‫I parametri predefiniti si adatteranno al modello sui dati di addestramento, adattamento a fessura sulle caratteristiche e sulle etichette del treno X Treno
‫Y.
‫Ora valuteremo il modello utilizzando le funzioni di valutazione.
‫Tuttavia, quello che potresti aver trovato è un'altra cosa che mi sono perso.
‫Quindi forse l'ho fatto intenzionalmente.
‫Le metriche di classificazione sul set di test indicano come utilizzare in modo specifico queste funzioni ora.
‫Precisione che abbiamo visto, potremmo averli già visti prima, ma va bene così.
‫In caso contrario, li copriremo.
‫Abbiamo fatto molti passaggi simili a quello che stiamo per vedere.
‫Abbiamo i valori del test Y, ma se esaminiamo la documentazione del punteggio di precisione, cosa otteniamo?
‫Punteggio di classificazione di accuratezza.
‫Dobbiamo confrontare i valori perché veri, che nel nostro caso delle etichette di prova con i valori di previsione Y,
‫che sono le previsioni del nostro modello in modo da poter inserire qui il sollevamento del mare o prevedere il test X.
‫Ma piuttosto che riscrivere, seleziona sempre la previsione.
‫Quindi se andiamo lì e questo dovrebbe darci un valore x per 100 e lo formattiamo con due cifre decimali, mettiamo
‫un piccolo segno di percentuale qui dietro e vediamo cosa viene fuori.
‫Il prossimo non è definito.
‫Ne abbiamo bisogno come test X?
‫Ci siamo.
‫OK.
‫Tuttavia, perché non facciamo solo alcune previsioni e le riutilizziamo, quindi facciamo previsioni?
‫Vogliamo vedere una risata.
‫Prevedi su X X test e Y Preds saranno uguali a quello.
‫Quindi, se copiamo solo questa riga.
‫Dovremmo ottenere lo stesso valore per il motivo per cui Preds, perché è proprio la stessa cosa, tranne per il fatto che lo stiamo solo inserendo in
‫una variabile.
‫Sì, ci siamo.
‫Quindi va un po' meglio.
‫Ci libereremo di questo.
‫Elimina quello.
‫E se prendiamo questa copia?
‫Questo perché ne vogliamo uno per il richiamo di precisione se uno, quali sono queste metriche qui?
‫Richiamo di precisione F1 ancora una volta, potremmo usarne altri se lo volessimo perché abbiamo un sacco di
‫metriche di classificazione qui.
‫Questi sono alcuni dei più comuni, alcuni dei più importanti.
‫Lo cambieremo in precisione.
‫Cambieremo questo per richiamare e cambieremo questo in f uno.
‫Quindi, ancora una volta, possiamo fare la stessa cosa.
‫Precisione, precisione, punteggio di richiamo della scala e punteggio F1.
‫E poi non abbiamo bisogno di formattarli come percentuali, o quello o farlo.
‫La precisione è quella che troverai spesso come percentuale, oh, cosa ci siamo persi qui?
‫Oh, ci manca la fine della stringa dock o la stringa formattata.
‫Te ne sei accorto?
‫Ci siamo.
‫Bellissimo.
‫Potremmo ridurli a un paio di decimali, ma va bene.
‫Quindi ci siamo.
‫Abbiamo ora visto il terzo modo di utilizzare una metrica di valutazione come funzioni della linea socket.
‫Ora questo è per la classificazione.
‫Metterò in pausa il video o ti lascerò mettere in pausa di nuovo il video e vedere se riesci a
‫replicare ciò che abbiamo fatto per la classificazione.
‫Dovrai aggiungere un passaggio aggiuntivo qui facendo alcune previsioni con i modelli perché si sta valutando un
‫modello.
‫Valutare un modello significa confrontare le previsioni del nostro modello con i dati sulla verità fondamentale.
‫Importante quanto l'addestramento, un modello sta valutando quel modello, quindi provaci.
‫Altrimenti, continueremo a scriverlo insieme in tre a uno.
‫Ben tornato.
‫Spero che tu abbia provato a valutare un modello di regressione utilizzando alcune funzioni di valutazione qui, e
‫le abbiamo tutte dal modulo Metriche, il modulo delle metriche di regressione dalla documentazione del sito
‫Ketlen.
‫E se ti stai chiedendo perché Daniel si riferisce così tanto alla documentazione?
‫Bene, è perché lo farai molto, e in effetti lo faccio molto.
‫Quindi sto cercando di insegnarti alcune delle abitudini che uso quotidianamente quando un ingegnere dell'apprendimento automatico
‫o uno scienziato dei dati creerà X e Y qui, e fare riferimento alla documentazione è una delle abitudini più importanti che
‫svilupperai mai .
‫Ovviamente puoi cercare le cose, ma alla fine tornerai a leggere i documenti o cercare,
‫leggere i documenti, cercare, leggere i documenti, scrivere codice, sbagliare, farlo bene
‫ancora e ancora e ancora.
‫Esperimento esperimento esperimento.
‫Quindi crea questi dati divisi.
‫L'abbiamo già visto.
‫Istanziamo il modello come cosa?
‫Perché stiamo lavorando su un problema di regressione.
‫Lo imposteremo come una regressione casuale delle foreste.
‫Lo lasceremo con i parametri predefiniti.
‫Andremo ad adattare il modello al modello di dati di addestramento, non ad adattare x train y train.
‫E ora possiamo fare previsioni.
‫Questo era il passaggio in più che dovevamo aggiungere qui, ovvero questo modello prevede sul test X lo imposterà
‫come variabile y Preds.
‫Potremmo rinominarlo.
‫Quindi non è lo stesso di quello che c'è quassù, ma va bene.
‫E ora valuteremo usando le metriche di regressione sul set di test.
‫Quindi possiamo stampare F.
‫Facciamo in modo che la R segni per prima.
‫Quindi vogliamo segnare.
‫Lo formatteremo con R per ottenere un punteggio con il test Y y periodo.
‫E poi vogliamo, oh, non abbiamo la fine della corda lì.
‫Non stamperanno.
‫Cos'altro volevamo dire?
‫Errore assoluto.
‫Quindi un può significare assoluto.
‫abbiamo?
‫Sì, abbiamo il completamento automatico e Fred.
‫E poi alla fine, la stampa otterrà ciò che un disordinato, disordinato è l'errore quadrato medio, perché testare, perché sfilare e
‫poi finirlo lì?
‫Non lo so.
‫Cosa abbiamo sbagliato?
‫Questo è l'errore quadratico principale di Kayla e Metrix.
‫Abbiamo un errore di battitura.
‫L'hai preso prima?
‫Errore quadratico medio?
‫Corriamo.
‫Andrà bene.
‫Il nostro modello potrebbe richiedere un po' più di tempo rispetto a quello di classificazione perché il nostro set di dati sugli
‫alloggi ha 20000 righe.
‫Oh, cosa ci sbagliamo?
‫Perché Fred non è definito?
‫Oh, abbiamo bisogno di fili bianchi.
‫Ci siamo.
‫Potrebbe aver colto di nuovo quell'errore di battitura.
‫Basta riqualificare il modello lì.
‫Rivalutalo.
‫Quindi, di nuovo, qual è la differenza tra la nostra valutazione cross val e le nostre metriche di regressione o metriche di
‫classificazione qui?
‫Queste metriche si trovano su una suddivisione del test del treno rispetto a queste metriche.
‫Qui sopra si trovano su più divisioni di test del treno utilizzando la convalida incrociata.
‫Queste metriche richiedono più tempo per essere trovate perché devi addestrare più modelli e valutarli.
‫Tuttavia, sono generalmente un'indicazione migliore di come si comporterà il tuo modello al di fuori di un
‫taccuino di Jupiter su dati non visti piuttosto che su una singola divisione.
‫Quindi tienilo a mente.
‫Bellissimo.
‫Abbiamo alcune metriche di regressione sul set di test, quindi abbiamo COVID.
‫Ci è voluto un po' di tempo, ma volevo dedicare molto tempo a questa sezione perché è molto importante
‫valutare un modello.
‫Quindi, se vuoi saperne di più su questo, fai riferimento alla documentazione.
‫Abbiamo coperto la stima con un metodo di punteggio.
‫Abbiamo coperto il parametro di punteggio e abbiamo esaminato le funzioni metriche.
‫C'è molto di più qui, ma hai visto il punto cruciale di tutti e tre questi.
‫Quindi ora cerchiamo di capire cosa stiamo coprendo.
‫Daremo un'occhiata alla nostra lista.
‫Cosa abbiamo passato finora?
‫Zero e flusso di lavoro end-to-end per preparare i dati?
‫Scegli il giusto algoritmo di stima per i nostri problemi.
‫Adatta il modello valutando un modello e oh, numero cinque, stiamo per migliorare un modello.
‫Questo è molto, molto eccitante.
‫Quindi abbiamo coperto molto nella sezione della linea presa finora, ma abbiamo ancora un po' di più da
‫fare.
‫Ci vediamo nella prossima sezione.
‫Scopriamo se abbiamo queste metriche, come possiamo migliorarle, renderle migliori?
‫Lo abbiamo accennato nei video precedenti, ma ora tuffiamoci davvero.
‫Ci vediamo nella prossima sezione.