‫Chào mừng trở lại.
‫Bây giờ chúng ta hãy xem xét cách thứ ba để đánh giá mô hình lốc xoáy.
‫Và nếu chúng ta quay trở lại tài liệu, đó là thông qua các hàm số liệu, cụ thể là về quy mô
‫và số liệu.
‫Và chúng tôi có các chỉ số phân loại mà chúng tôi thấy điểm chính xác.
‫Chúng ta đã có độ chính xác chưa?
‫Chúng tôi đã từng thấy một vài trong số này thực sự trước đây, đó là một ma trận nhầm lẫn báo cáo phân loại.
‫Nào, điểm chính xác, điểm thu hồi.
‫Và sau đó, chúng ta lại làm như vậy cho các chỉ số hồi quy.
‫Chúng tôi có một vài cái ở đây.
‫Sai số tuyệt đối trung bình, sai số bình phương trung bình.
‫Tôi đã đưa ra thử thách trong video cuối cùng.
‫Ồ có điểm R2.
‫Xin chào.
‫Chúng tôi đã thử một vài trong số những vấn đề này cho các vấn đề mà chúng tôi đang giải quyết cho đến nay.
‫Tôi hy vọng bạn đã thử vì đó là cách tốt nhất để bắt đầu tự thực hành, là chỉ cần khám
‫phá tài liệu, viết một số mã, tạo một số lỗi và sau đó chỉ cần xem cách sửa chúng khi bạn tiếp tục.
‫Bây giờ chúng ta hãy viết ra một tiêu đề nhỏ bằng cách sử dụng các thước đo đánh giá khác nhau như các chức năng cho vay
‫tâm linh, và chúng ta sẽ đi đến đây.
‫Cách thứ ba để đánh giá mô hình học máy lốc xoáy giảm ước tính khi chúng sử dụng thuật ngữ ước tính.
‫Tôi thích mô hình thuật ngữ là sử dụng mô-đun ma trận điểm lốc xoáy và sau đó chúng tôi sẽ chỉ liên kết tài liệu ở
‫đó và biến nó thành markdown.
‫Xinh đẹp.
‫Hãy bắt đầu viết một số mã.
‫Chúng tôi sẽ bắt đầu với vấn đề phân loại của chúng tôi.
‫Chúng tôi sẽ đưa từ ma trận lốc xoáy, điểm chính xác nhập.
‫Chúng tôi sẽ nhận được độ chính xác, chúng tôi sẽ nhận được điểm chính xác và chúng tôi sẽ nhận được điểm thu hồi và có thể, có thể
‫là đủ.
‫Ồ, còn chúng ta thì sao?
‫Tại sao không?
‫Chúng tôi sẽ có một chút hoàn chỉnh ở đó và sau đó chúng tôi sẽ có một mô hình.
‫Vì vậy, từ Cyclone Ensemble, chúng ta muốn nhập bộ phân loại rừng ngẫu nhiên và sau đó chúng ta nên lấy gì
‫khác?
‫Chà, chúng ta cũng có thể được huấn luyện để tách ra.
‫Tại sao chúng ta không làm điều đó?
‫Từ SRC Tìm hiểu lựa chọn mô hình.
‫Chúng tôi sẽ xem xét lại toàn bộ quy trình công việc.
‫Lựa chọn, nhập khẩu, đào tạo, kiểm tra, phân tách.
‫Và vì vậy tôi muốn bạn thử điều này.
‫Tạo X và Y.
‫Sau đó, tôi muốn bạn tách dữ liệu, sau đó tạo mô hình Y, mô hình phù hợp và sau đó đánh giá mô hình bằng cách sử dụng các
‫hàm đánh giá.
‫Vì vậy, những cái mà chúng tôi vừa nhập ở đây, vì vậy bạn sẽ có một số dự đoán và kiểm tra chuỗi tài liệu của những dự
‫đoán này nếu bạn muốn tìm hiểu chúng là gì.
‫Đây chỉ là các chỉ số phân loại chính mà chúng tôi đã đề cập đến độ chính xác, độ chính xác, thu hồi
‫và F một.
‫Tất nhiên ở đây còn có thêm một số để phân loại.
‫Nếu bạn muốn xem thêm bất kỳ cái nào trong số chúng, vui lòng chuyển sang phần tài liệu.
‫Tôi chỉ chia sẻ một số trong số những thứ bạn sẽ thấy thường xuyên nhất.
‫Tương tự từ hồi quy.
‫Ở đây còn có một vài điều công bằng hơn những gì chúng tôi đã đề cập.
‫Nếu bạn muốn đọc thêm, hãy xem tài liệu ở đây.
‫Hiện nay.
‫Tôi sẽ cho bạn một shot để điền vào điều đó.
‫Trong khi chờ đợi, chúng ta hãy sẵn sàng thực hiện một bước cho hồi quy cũng như từ các thước đo tỷ lệ nhập R
‫để ghi điểm, đó là một hệ số xác định.
‫Sai số tuyệt đối chính.
‫Giá trị chính về mức độ khác biệt giữa các dự đoán của mô hình so với các giá trị thực tế có nghĩa là sai số bình
‫phương giá trị bình phương của các dự đoán của mô hình hoặc sai số của các dự đoán của mô hình so với
‫các nhãn thực tế.
‫Và sau đó chúng ta sẽ có được skylon.
‫Chúng tôi sẽ nhận được mô-đun tổng hợp và chúng tôi sẽ nhập hồi quy rừng ngẫu nhiên trung thành của chúng tôi.
‫Và chúng tôi cũng sẽ nhận được điều tương tự như chúng tôi có ở trên.
‫Không phải lúc nào cũng phải viết cái này vì nó đã được nhập.
‫Nhưng chỉ vì vậy mỗi đoạn mã này là độc lập, tôi sẽ sao chép nó ở đây.
‫Nó sẽ có cùng một kiểu bố trí.
‫Đó là vẻ đẹp của thư viện cho vay tâm linh, là phần lớn quy trình làm việc giống nhau tùy thuộc vào
‫vấn đề bạn đang giải quyết.
‫Vì vậy, bạn có thể tạm dừng video ở đây, cố gắng điền vào cả hai.
‫Nếu không, chúng tôi sẽ tiếp tục sau khoảng 3 giây nữa, 3 đến 1.
‫Tôi hy vọng bạn đã thử, nhưng bây giờ chúng ta hãy làm chúng cùng nhau.
‫Này, chúng ta cần tạo X và Y.
‫Chúng ta có thể bắt đầu.
‫Đây là một điều tôi đã bỏ lỡ ở đây, thực sự.
‫Hạt giống ngẫu nhiên và chúng ta sẽ đi x bằng bệnh tim.
‫Chúng tôi đã làm điều này một vài lần bây giờ, nhưng chúng tôi sẽ giảm mục tiêu trên trục đầu tiên và sau đó
‫chúng tôi sẽ đặt Y bằng với dữ liệu tách mục tiêu của giá trị mục tiêu bệnh tim.
‫Vì vậy, nếu chúng ta có thể làm điều này bằng cách thực hiện bài kiểm tra bằng trái tim x đào tạo x trước.
‫Tôi đã mất một thời gian để tìm hiểu thứ tự đó, nhưng chỉ cần nhớ các giá trị x trước tiên là kiểm tra đào tạo sau đó kiểm tra đào tạo
‫giá trị y.
‫Tàu thử nghiệm chia tách.
‫Chúng ta sẽ chia x và y.
‫Hãy nhớ rằng, điều này sẽ chỉ chia nó cho một lần phân tách chứ không phải những gì chúng ta đã thấy trước đây, đó
‫là xác thực chéo.
‫Tách nó thành phần tách cuối hoặc phần tách K là một thuật ngữ mà nó thường được sử dụng.
‫K có thể là ba K có thể là hai K có thể là mười K có thể là năm.
‫Vượt qua bộ phân loại rừng ngẫu nhiên.
‫Chúng tôi sẽ để nó ở các thông số mặc định.
‫Chúng tôi sẽ phù hợp với mô hình trên dữ liệu đào tạo.
‫Bản thân không phù hợp với các tính năng và nhãn của x train y train.
‫Bây giờ chúng ta sẽ đánh giá mô hình bằng các hàm đánh giá.
‫Tuy nhiên, những gì bạn có thể đã tìm thấy là một điều khác mà tôi đã bỏ qua, vì vậy có thể tôi đã
‫cố ý thực hiện ma trận phân loại này trên tập kiểm tra là cách sử dụng cụ thể các hàm này.
‫Bây giờ, độ chính xác mà chúng tôi đã thấy, chúng tôi có thể đã thấy trước đây, nhưng không sao cả.
‫Nếu chưa, chúng tôi sẽ che chúng lại.
‫Chúng tôi đã thực hiện nhiều bước tương tự như những gì chúng tôi sắp thấy.
‫Chúng tôi có các giá trị thử nghiệm Y.
‫Nhưng nếu chúng ta xem xét tài liệu về điểm chính xác, chúng ta nhận được gì?
‫Độ chính xác, điểm phân loại.
‫Chúng ta cần so sánh các giá trị thực Y, trong trường hợp của chúng ta là các nhãn kiểm tra với các giá trị dự đoán Y,
‫là các dự đoán của mô hình của chúng ta.
‫Vì vậy, chúng tôi có thể đưa vào đây bài kiểm tra tự dự đoán X, nhưng thay vì viết lại tự dự đoán mọi lúc.
‫Vì vậy, nếu chúng ta chỉ đến đó và điều này sẽ cho chúng ta một giá trị nhân với 100 và chúng ta sẽ định dạng nó thành hai chữ số
‫thập phân, hãy đặt một dấu phần trăm nhỏ ở phía sau đây và xem điều này xảy ra.
‫X Có không xác định.
‫Chúng ta có cần điều đó làm bài kiểm tra x không?
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Được chứ.
‫Tuy nhiên, tại sao chúng ta không đưa ra một số dự đoán và chúng ta chỉ sử dụng lại nó?
‫Vì vậy, hãy đưa ra những dự đoán mà chúng ta muốn.
‫Dự đoán về phép thử s x và mức chênh lệch Y sẽ bằng với giá trị đó.
‫Vì vậy, nếu chúng ta chỉ sao chép dòng này, chúng ta sẽ nhận được cùng một giá trị cho chênh lệch y vì nó giống nhau ngoại trừ chúng
‫ta chỉ đặt nó vào một biến.
‫Vâng, chúng ta bắt đầu.
‫Vì vậy, điều đó tốt hơn một chút.
‫Và chúng ta sẽ xóa cái này, xóa cái kia.
‫Và chúng tôi lấy cái này thì sao, sao chép cái này vì chúng tôi muốn một cái để thu hồi chính xác f một.
‫Những chỉ số này ở đây là gì?
‫Nhắc lại độ chính xác F một lần nữa, chúng tôi có thể sử dụng thêm một số nữa nếu chúng tôi muốn vì chúng tôi có một
‫loạt các chỉ số phân loại ở đây.
‫Nhưng đây là một số phổ biến nhất, một số quan trọng nhất.
‫Chúng tôi sẽ thay đổi điều này thành độ chính xác.
‫Chúng tôi sẽ thay đổi cái này để nhớ lại và chúng tôi sẽ đổi cái này thành F.
‫Vì vậy, một lần nữa, chúng ta có thể làm điều tương tự.
‫Độ chính xác, trường chính xác, điểm thu hồi và điểm f một.
‫Và sau đó, chúng tôi cũng không cần phải định dạng chúng dưới dạng tỷ lệ phần trăm.
‫Điều đó sẽ làm.
‫Độ chính xác là yếu tố bạn thường thấy dưới dạng phần trăm.
‫Ồ, chúng ta đã bỏ lỡ điều gì ở đây?
‫Ồ, chúng tôi đã bỏ lỡ phần cuối của chuỗi doc hoặc chuỗi được định dạng.
‫Bạn đã nhận về điều đó?
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Xinh đẹp.
‫Chúng tôi có thể cắt chúng xuống một vài dấu thập phân, nhưng không sao cả.
‫Vậy là xong.
‫Bây giờ chúng ta đã thấy cách thứ ba sử dụng các chỉ số định giá làm các hàm dòng thứ hai.
‫Bây giờ điều này là để phân loại.
‫Tôi sẽ tạm dừng video hoặc để bạn tạm dừng video một lần nữa và xem liệu bạn có thể lặp lại những gì
‫chúng tôi đã làm để phân loại hay không.
‫Bạn sẽ phải thêm một bước bổ sung ở đây, đưa ra một số dự đoán với các mô hình, bởi vì điều
‫gì đang đánh giá một mô hình?
‫Đánh giá một mô hình là so sánh các dự đoán của mô hình của chúng tôi với những gì dữ liệu sự thật cơ bản là rất quan trọng.
‫Điều quan trọng như đào tạo một mô hình là đánh giá mô hình đó.
‫Vì vậy, hãy cho rằng một shot.
‫Nếu không, chúng ta sẽ tiếp tục và viết nó cùng nhau trong 3 đến 1.
‫Chào mừng trở lại.
‫Tôi hy vọng bạn đã đánh giá mô hình hồi quy bằng cách sử dụng một số hàm đánh giá ở đây.
‫Và chúng tôi có tất cả những điều này từ mô-đun số liệu, mô-đun số liệu hồi quy, từ tài
‫liệu cyclone.
‫Và nếu bạn đang thắc mắc tại sao Daniel lại tham khảo tài liệu nhiều như vậy?
‫Đó là bởi vì bạn sẽ làm điều đó rất nhiều, và trên thực tế, tôi đã làm điều đó rất nhiều.
‫Vì vậy, tôi đang cố gắng truyền đạt cho bạn một số thói quen mà tôi sử dụng hàng ngày với tư cách là một kỹ sư máy
‫học hoặc nhà khoa học dữ liệu.
‫Chúng tôi sẽ tạo X và Y ở đây và tham khảo tài liệu là một trong những thói quen quan trọng nhất mà bạn sẽ
‫phát triển.
‫Tất nhiên, bạn có thể tìm kiếm mọi thứ, nhưng cuối cùng bạn sẽ quay trở lại đọc
‫tài liệu hoặc tìm kiếm, đọc tài liệu, tìm kiếm, đọc tài liệu, viết mã,
‫sửa sai, sửa sai nhiều lần .
‫Thí nghiệm, thí nghiệm, thí nghiệm.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ tạo dữ liệu phân tách.
‫Chúng tôi đã thấy điều đó trước đây.
‫Chúng tôi sẽ khởi tạo mô hình như một cái gì?
‫Bởi vì chúng tôi đang giải quyết vấn đề hồi quy.
‫Chúng tôi sẽ đặt nó là kẻ xâm lược rừng ngẫu nhiên.
‫Chúng tôi sẽ để nó với các tham số mặc định mà chúng tôi sẽ phù hợp với mô hình trên mô hình dữ liệu đào
‫tạo không phù hợp với X train, y train.
‫Và bây giờ chúng ta có thể đưa ra dự đoán.
‫Đó là bước bổ sung mà chúng tôi phải thêm ở đây, chỉ là dự đoán mô hình trong bài kiểm tra X.
‫Chúng tôi sẽ thiết lập điều này làm chênh lệch Y có thể thay đổi, chúng tôi có thể đổi tên nó.
‫Vì vậy, nó không giống với những gì ở đây, nhưng không sao cả.
‫Và bây giờ chúng ta sẽ đánh giá bằng cách sử dụng ma trận hồi quy trên tập kiểm tra để chúng ta có thể in F, trước tiên hãy lấy
‫điểm R hai.
‫Vì vậy, chúng tôi muốn R ghi bàn.
‫Chúng tôi sẽ định dạng nó với R để ghi điểm với y kiểm tra y trước và sau đó chúng tôi muốn, ồ chúng tôi chưa có điểm cuối
‫của chuỗi ở đó.
‫Chúng tôi muốn in.
‫Chúng tôi đã có ý nghĩa gì khác.
‫Sai số tuyệt đối.
‫Vì vậy, ma có thể được ác ý.
‫Tuyệt đối.
‫Liệu chúng ta có?
‫Có, chúng tôi có tự động hoàn thành y trước.
‫Và sau đó in cuối cùng, chúng ta sẽ nhận được những gì lộn xộn.
‫Lộn xộn là thời đại bình phương có nghĩa là.
‫Tại sao phải kiểm tra tại sao trước và sau đó kết thúc điều đó ở đó.
‫Ôi không.
‫Chúng tôi đã làm gì sai?
‫Tôi chỉ là loại ma trận đã học có nghĩa là lỗi bình phương.
‫Chúng tôi có một lỗi đánh máy.
‫Bạn đã nắm bắt được điều đó trước đây.
‫Có nghĩa là lỗi bình phương.
‫Chúng tôi điều hành điều đó.
‫Nó sẽ phù hợp.
‫Một mô hình có thể lâu hơn một chút so với mô hình phân loại vì tập dữ liệu nhà ở của chúng tôi có
‫20.000 hàng.
‫Ồ, chúng ta sai ở điểm nào?
‫Y trước không được xác định.
‫Ồ, chúng ta cần y preds.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Anh ấy có thể đã mắc lại lỗi đánh máy đó.
‫Chỉ cần đào tạo lại mô hình ở đó.
‫Đánh giá lại nó.
‫Vì vậy, một lần nữa, sự khác biệt giữa đánh giá giá trị chéo của chúng tôi và chỉ số hồi quy hoặc chỉ số phân loại của chúng tôi ở
‫đây là gì?
‫Các chỉ số này được tìm thấy trên một lần phân chia thử nghiệm chuyến tàu so với các chỉ số này ở đây được tìm thấy trên nhiều phân đoạn thử nghiệm xe lửa
‫bằng cách sử dụng xác thực chéo.
‫Các chỉ số này mất nhiều thời gian hơn để tìm vì bạn phải đào tạo nhiều mô hình và đánh giá chúng.
‫Tuy nhiên, chúng thường là một chỉ báo tốt hơn về cách mô hình của bạn sẽ hoạt động bên ngoài sổ
‫ghi chép Jupyter trên dữ liệu không nhìn thấy, sau đó chỉ trên một lần phân tách.
‫Vì vậy, chỉ cần ghi nhớ điều đó.
‫Xinh đẹp.
‫Chúng tôi có một số chỉ số hồi quy trên bộ thử nghiệm, vì vậy chúng tôi đã đề cập đến việc mất một chút thời gian, nhưng
‫tôi muốn dành nhiều thời gian cho phần này vì nó rất quan trọng để đánh giá một mô hình.
‫Vì vậy, nếu bạn muốn đọc thêm về điều này, vui lòng tham khảo tài liệu.
‫Chúng tôi đã đề cập đến phương pháp điểm ước tính, chúng tôi đã đề cập đến thông số tính điểm và chúng tôi đã xem xét các hàm
‫số liệu.
‫Còn rất nhiều thứ nữa ở đây, nhưng bạn đã thấy điểm mấu chốt của cả ba điều này.
‫Vì vậy, bây giờ chúng ta hãy tìm ra những gì chúng ta đang đề cập.
‫Chúng tôi sẽ xem xét danh sách của chúng tôi.
‫Chúng ta đã trải qua những gì cho đến nay?
‫Zero và end to end workflow.
‫Chuẩn bị sẵn sàng dữ liệu.
‫Chọn thuật toán cắt giảm công cụ ước tính phù hợp cho các vấn đề của chúng tôi.
‫Phù hợp với mô hình.
‫Đánh giá một mô hình và oh số năm, chúng tôi đang cải thiện một mô hình.
‫Điều này rất, rất thú vị.
‫Vì vậy, chúng tôi đã đề cập rất nhiều trong phần Tìm hiểu Psych cho đến nay, nhưng chúng tôi vẫn còn một chút nữa
‫để tiếp tục.
‫Hẹn gặp lại các bạn trong phần tiếp theo.
‫Hãy tìm hiểu xem chúng ta có những chỉ số này không.
‫Làm thế nào chúng ta có thể cải thiện chúng, làm cho chúng tốt hơn?
‫Chúng tôi đã gợi ý về nó trong các video trước, nhưng bây giờ chúng ta hãy thực sự đi sâu vào nó.
‫Hẹn gặp lại các bạn trong phần tiếp theo.