Selamat datang kembali semua orang dalam kuliah ini kita akan membahas solusi untuk proyek estimator
aliran tensor.
Mari kita beralih ke buku catatan.
OK di sini kita berada di notebook.
Hal pertama yang akan kita lakukan adalah mengimpor panda sebagai PD dan kemudian kita akan melanjutkan dan membaca data.
Jadi kita akan mengatakan data sama dengan PD.
Baca CXXVI dan kemudian disebut file CXXVI data catatan bank.
Kita dapat pergi ke depan dan memeriksa kepala negara kita dapat melihat di sini kita memiliki beberapa fitur dan
kelas adalah satu.
Jadi ini klasifikasi biner.
Kita dapat melakukan sedikit analisis data eksplorasi sehingga kita dapat mengimpor seaborne sebagai S dan S dan kemudian mengatur plot lib
tersebut dalam garis dan kemudian kita akan membuat sebuah counterplot yang dapat Anda lakukan hanya dengan mengatakan S dan S
menghitung plot dan kemudian mengatur X sama dengan kelas dan kemudian lulus dan sumber data Anda akan mengatakan data sama dengan data.
Dan di sana kita punya rencana kita di sana.
Kemudian untuk plot lagi cukup mudah di sini.
Kami akan mengatakan plot dan kemudian kami akan meneruskan data dan mengatakan Heugh sama dengan kelas.
Jadi Anda berada di dalam bahwa Anda mungkin mendapatkan peringatan tergantung pada versi Seaborn dan MPI Anda.
Anda dapat mengabaikannya selama Anda benar-benar melihat hasilnya di sini.
Jadi di sini kita bisa melihat Katis di diagonal serta plot sebar yang sebenarnya.
Dan perhatikan di sini kita memiliki dua kelas karena kita sebenarnya merencanakan kelas juga.
BAIK.
Jadi hanya berdasarkan ini kita dapat melihat data itu.
Tampaknya cukup terpisah.
Jadi kita harus mengharapkan model bekerja dengan cukup baik.
Jadi, kita akan melakukan sedikit persiapan dan hal pertama yang bisa kita lakukan adalah
penskalaan standar.
Jadi kita akan mengatakan dari SK belajar pra-pemrosesan scaler standar impor dan kemudian kita akan membuat objek skalar standar akan mengatakan
skalar sama dengan skalar standar dan kemudian kita ingin lakukan sesuai dengan fitur jadi
saya akan mengatakan skalar berpikir sesuai dengan data drop class dan kemudian mengatur akses sama dengan satu dan sepertinya harus ada
data yang drop.
Itu dia.
Kemudian langkah selanjutnya adalah mengatakan fitur skala di sini sama dengan skalar think transform dan
kemudian kita akan mengatakan data drop class sepanjang akses sama dengan 1.
Jadi jalankan bahwa mereka ingin mengkonversi fitur skala ke bingkai data sehingga katakanlah fitur PD bingkai
data Melewati fitur-fitur terampil dan membuat kolom sama dengan kolom data dan kolom target masih ada di sana.
Jadi saya ingin mengatakan ambil semuanya kecuali kolom terakhir dan kemudian kita akan mengatakan fitur kepala dan Anda mendapatkan
kembali bingkai itu.
Jadi sekarang bisa melakukan split tes kereta.
Ingatlah bahwa biasanya Anda mungkin ingin melakukan split kereta sebelum Anda tidak
mengalami kebocoran data saat melakukan penskalaan standar untuk kasus ini.
Kami tidak menganggapnya terlalu serius karena kami sudah memiliki semua data di sini.
Jadi kita akan mengatakan x sama dengan fitur.
Lalu mengapa sama dengan kolom kelas.
Mereka akan mengatakan sikat belajar dari saat kita belajar pemilihan model.
Impor split tes kereta dan kemudian dari train ke split kita bisa melakukan shift type di sini untuk menyalin dan
menempel perintah ini.
Begitulah yang terjadi di sini.
Salin dan tempel.
Jadi itu sedikit menyelesaikan mengetik di sini.
Paysite in.
Dan kemudian kita akan menetapkan ukuran tes sama dengan poin 3 pagi.
Bisakah saya tinggalkan status acak default itu.
Jadi jalankan itu dan sekarang saatnya untuk benar-benar mengatur segalanya dengan aliran tensor.
Jadi untuk melakukan itu kita akan mengimpor aliran sensor.
Sekali lagi Anda mungkin mendapatkan peringatan di sini sebagai T. F. yang akan membuat daftar objek
kolom fitur.
Jadi sekali lagi kita memiliki kolom kita sendiri sehingga yang bisa kita lakukan adalah menggunakan for for atau sebenarnya mengaturnya
sendiri.
Jadi jika Anda ingin menggunakan for loop kita dapat mengatakan panggilan feek sama
dengan daftar kosong dan kemudian mengatakan untuk panggilan di kolom IF berpikir Yah kita akan lakukan adalah mengatakan panggilan kaki menambahkan kolom fitur Cf kolom angka numerik dan
kemudian passen nama kolom itu.
Jadi jika kita menjalankannya dan kita benar-benar memeriksa kolom fitur kita maka kita mendapatkan kembali daftar kolom fitur
ini yang memang kita butuhkan.
Jadi sekarang kita memiliki siap untuk pergi saatnya untuk membuat objek classifier DNN kita akan mengatakan
classifier sama dengan T. F. estimator DNN classifier.
Dan dengan cara ini Anda dapat membersihkan unit yang tersembunyi.
Jadi katakan saja 10 2010.
Sekali lagi merasa bebas untuk bermain-main dengan ini.
Dan kelas ada dua kelas.
Entah itu nyata atau tidak nyata.
Jadi dua kelas di sana dan kemudian saya akan mengatakan panggilan fitur kaki kolom.
Jadi jalankan klausa itu tidak siap untuk pergi.
Kemudian kita akan membuat fungsi input jadi katakanlah func func sama dengan T. F. input estimator dan kemudian kita memiliki
input Pandurs.
Jadi katakanlah x sama dengan x train kita akan mengatakan Y sama dengan y train dan kemudian kita akan menetapkan ukuran batch.
Jadi saya hanya akan membiarkannya sampai 20 sekarang sesuatu dan bermain-main dengan.
Dan semua yang akan kita lakukan adalah mengatur shuffle.
Anda dapat mengaturnya ke Benar atau salah di sini.
Kami akan mengaturnya menjadi benar secara teknis untuk pelatihan, Anda harus mengaturnya untuk mengocok hanya jika hal-hal
dalam urutan.
Tetapi karena kita sudah berurusan dengan pelatihan perpecahan, seharusnya sudah secara teknis dibelokkan
dari langkah di sini kereta untuk membagi.
Jadi kita akan maju dan mengocok sama dengan true dan kemudian sekarang melatih classifier ke fungsi input.
Jadi cara kita akan melakukannya hanya dengan mengatakan kereta classifier dan kemudian kita lulus untuk fungsi input phunk input yang baru saja kita
buat dan kemudian kita dapat mengatur khotbah untuk langkah-langkah sehingga Anda dapat bermain-main dengannya untuk
100 mungkin.
Mungkin terlalu banyak langkah di sini.
Karena tanggalnya tidak super besar, tetapi maju terus dan jalankan dan mari kita evaluasi model itu.
Jadi untuk mengevaluasinya perlu membuat fungsi prediksi yang sangat mirip dengan sebelumnya.
Jadi akan mengatakan input Fungsi input Panther dan kemudian mengatur X sama dengan uji x dan kemudian kita akan mengatur ukuran batch di sini sama
dengan panjang kelebihan uang untuk memberikan angin karena kita benar-benar ingin hasil kita sendiri di sini dan untuk ini
kita tidak Aku tidak perlu mengocoknya semua mengatakan shuffles sama dengan false.
Dan kemudian untuk prediksi kami, kami akan mengatakan bahwa atau tidak ada prediksi sama dengan daftar klasifikasi.
Dan kemudian kita akan mengatakan bahwa prediksi diberikan fungsi input sama dengan fungsi prediksi.
Jadi kita jalankan itu.
Sekarang kita memiliki daftar prediksi kita tetapi ingat daftar ini muncul jika kita melihatnya yang pertama untuk mengingat itu
muncul sebagai semacam kamus di sini.
Jadi, ketika Anda mengulanginya untuk mendapatkan nilai-nilai ini atau semacam katakan di sini, prediksi
akhir adalah spread baik adalah daftar dan kemudian mengurutkan untuk pred dalam prediksi.
Yang akan kita lakukan adalah mengatakan Prendes akhir atau prediksi akhir dan kita akan menambahkan ID kelas pred dan kemudian mengatakan
nol di sana.
Jadi sekarang kita memiliki bahwa kita harus dapat melihat prediksi terakhir Arliss.
Jadi itu hanya meraih yang dan nol dan bagaimana kita bisa membuat laporan klasifikasi.
Jadi dari S-K, pelajari metrik, laporan klasifikasi impor, dan matriks kebingungan, lalu kami jalankan dan cetak untuk memastikan kami
memiliki hasil cetak di sekitarnya.
Itu dia.
Dan kemudian kita akan mengatakan mengapa tes dan akhir Pretz dan benar-benar mendapatkan hasil yang sama persis ketika
mereka berlari.
Jadi semoga milik Anda juga cukup mirip.
Jadi oke jika Anda sedikit libur tetapi secara keseluruhan Anda harus melakukannya dengan cukup baik tergantung
pada apa yang Anda miliki untuk unit tersembunyi Anda dan ukuran batch.
Sepertinya membaca akurasi 9 persen.
Jadi itu sangat bagus sehingga Anda mungkin harus melakukan semacam perbandingan dengan model lain.
Jadi pilihan yang baik adalah classifier gaya acak.
Jadi silakan dan cepat mengatur bahwa kita akan mengatakan dari S-K belajar ensemble impor menjalankan classifier hutan dan kemudian
kita akan mengatakan FC kita sama dengan Rand classifier.
Dan saya hanya akan mengatakan bahwa jumlah penduga adalah sekitar 200 pohon, hanya semacam
pengecekan cepat di sini.
Kami akan mencocokkannya dengan data pelatihan.
Jadi saya akan mengatakan X train y train.
Dan kemudian kita akan mengatakan prediksi RAFC sama dengan RAFC memprediksi passen berlebih di sana dan kemudian mari kita lanjutkan dan
cetak ini.
Jadi katakanlah cetak laporan klasifikasi Y test dan kemudian RAFC menghasilkan dan Anda akan melihat bahwa sebenarnya melakukan hampir sedikit lebih baik
daripada yang lain jadi mari kita pergi dan mencetak ini juga.
Matriks kebingungan.
Jadi, baik untuk mengetahui bahwa mereka berdua tampil sangat baik.
Ini berarti Anda tahu jaringan saraf Anda yang sebenarnya ada dalam semacam anomali.
Data cukup terpisah dan kami bisa melihat bahwa kami sebenarnya memvisualisasikannya juga.
Jadi Anda dapat melihat matriks kebingungan hampir sama.
Jadi saya pikir itu hanya perbedaan antara satu di sini.
Jadi di sini kita berada di kesalahan klasifikasi lima dari mereka di sini adalah kesalahan klasifikasi untuk hasil yang hampir sama.
Baik.
Jadi mereka berdua harus dan kemudian menyematkan bagaimana Anda menjalankan ini dan bagaimana Anda berpisah Anda
mungkin bahkan mendapatkan hasil yang sempurna sehingga tidak apa-apa juga.
Baik.
Anda selalu dapat melihat buku catatan yang sesuai dengan kuliah ini jika Anda ingin referensi.
Dan jika kode kami tunjukkan di sini.
Terima kasih dan kita akan melihat yang berikutnya.