Selamat datang kembali semua orang dalam seri kuliah ini.
Kita akan belajar tentang estimator tensor aliran tensor memiliki estimasi atau objek yang dapat Anda gunakan untuk membuat
model dengan cepat tanpa perlu membuat grafik seperti yang kami lakukan pada kuliah sebelumnya ketika kami
bekerja dalam dataset ini.
Kami harus benar-benar mendefinisikan seluruh grafik secara manual dengan sesi aliran tensor dan ada begitu banyak potongan bergerak di
sana sehingga sangat sulit untuk membungkus pikiran Anda dengan hal itu.
Jadi alih-alih kita akan belajar tentang objek estimator aliran dan alur kerja semacam ini benar-benar mirip dengan alur
kerja yang biasa kita gunakan pada dasarnya sikat belajar apa yang Anda lakukan adalah Anda membaca data
dan Anda menormalkannya jika perlu maka melakukan kereta untuk membagi data seperti halnya Anda akan memiliki
sikat belajar.
Kemudian Anda membuat kolom fitur penduga yang pada dasarnya adalah daftar kolom fitur khusus.
Kemudian Anda membuat fungsi estimator input yang hanya merupakan cara mengatur data pelatihan Anda.
Kemudian Anda melatih model penduga dan kemudian Anda memprediksi dengan beberapa tes baru dan memakai beberapa fungsi.
Jadi kita akan membahas bagaimana melakukan semua langkah ini dengan objek penduga
tenda.
Mari kita menuju ke buku catatan baru dan memulai.
Baiklah.
Jadi saya di sini di notebook blink dan di bawah 22 dasbor penuh belajar kita harus file CXXVI satu adalah
Iris CXXVI dan satu lagi adalah data catatan bank CXXVIII.
Kami akan bekerja dengan CXXVI Irlandia untuk belajar tentang estimator dan latihan proyek Anda.
Anda akan menggunakan data uang kertas.
Jadi mari kita mulai dengan File CSP.
Kita akan membacanya seperti yang selalu kita lakukan dengan Pandurs.
Jadi katakanlah impor Panas PD dan juga bingkai data kami sama dengan read cxxviii dan kami akan mengatakan Iris CXXVI.
Dan mari kita periksa kepala dataset ini.
Dan pada dasarnya ini adalah hal yang sudah kita kenal.
Kami memiliki orang-orang Sipple lengthed dengan peddling pedal dan kemudian target.
Sekarang untuk menggunakan objek penduga aliran tense ada beberapa hal yang perlu kita ubah.
Untuk satu hal nama kolom yang sebenarnya tidak dapat memiliki spasi atau karakter khusus di dalamnya.
Jadi kita perlu mengganti nama kolom-kolom itu.
Kemudian target klasifikasi perlu bilangan bulat.
Sekarang ia mengatakan nol koma nol adalah hanya 0.
Jadi perubahan baru sebenarnya menjadi bilangan bulat.
Jadi mari kita mulai dengan mengubah kolom.
Jadi kita akan menugaskan kembali nama kolom pada dasarnya menjadi hal yang sama seperti sebelumnya.
Sebenarnya jika kita melihat kolom sekarang kita memiliki hal yang sama di sini, tetapi
kita akan menugaskannya kembali sehingga mereka tidak memiliki spasi karena itu benar-benar menghasilkan kesalahan karena tenderfoot menjadi kacau
karenanya.
Khususnya objek aliran tensor jadi kita akan mengatakan estimasi atau objek.
Jadi kita akan mengatakan panjang sederhana membuat Anda menempatkan ini dalam urutan yang benar.
Orang dengan dan kemudian mengayuh Dan akhirnya mengayuh pedal sebenarnya ya dengan.
Dan akhirnya target.
OK jadi sekarang jika saya melihat kepala saya tidak memiliki lebih banyak ruang dan tidak ada lagi tanda kurung dalam nama
kolom tersebut
Akhirnya saya perlu memperbaiki kolom target ini dan membuatnya menjadi bilangan bulat.
Jadi ketika saya akan lakukan adalah mengatakan target DMF sama dengan target.
Dan saya hanya akan menerapkan saya bertaruh untuk itu.
Dan sekarang jika saya melihat kepala frame data saya itu adalah bilangan bulat.
Jadi itu adalah perbaikan utama yang harus kami lakukan dengan fitur yang sebenarnya.
Itu OK untuk menjadi floating point.
Apa yang tidak beres
Hanya kelas biner yang harus menjadi bilangan bulat.
Jadi kita memiliki kerangka data kita diatur karena kita perlu mengaturnya.
Jadi yang akan kita lakukan adalah kita akan mengambil x dan y sehingga kita dapat membaca fitur
dan memisahkannya dari target.
Jadi kenapa sangat mudah.
Hanya akan menjadi kolom target aktual dan X itu juga sangat mudah.
Itu hanya akan menjatuhkan semua yang bukan target.
Dan ingat kita akan melakukan ini bersama.
Akses sama dengan satu.
BAIK.
Jadi kita punya Y yang hanya kelas sebenarnya.
Sesuatu yang sangat penting untuk dicatat di sini adalah bahwa sekarang kelas-kelas ini diatur dan diurutkan
secara berurutan.
Jadi kita akan ingin berpikir tentang pengocokan selama pelatihan.
Kalau tidak, kita bisa memberi makan semua nol dan semua sekaligus dan mengujinya juga.
Itu tidak masuk akal.
Jadi ingatlah itu.
Dan kemudian kita juga memiliki X yang hanya merupakan kerangka data fitur.
Setelah kami siap untuk melakukan apa yang ingin kami lakukan adalah uji kereta kami
sehingga kami akan melihat dari SK belajar pemilihan uji impor kereta model dan jika Anda menggunakan versi lama dari sikat belajar itu
bukan validasi silang .
Tapi saya di versi terbaru dari sikat belajar dari video.
Jadi ini bukan pemilihan model.
Jadi saya akan mengatakan dari S-K belajar bahwa pemilihan tes kereta impor impor model akan mengatakan tes kereta
split dan jika Anda menggeser tab di sini dan memperluas ini gulir ke bawah.
Akhirnya Anda harus dapat menemukan contoh ini yang dapat kami salin dan tempel di sini.
Jadi saya akan menyalinnya lalu menempelkannya dan menyelamatkan saya sedikit mengetik.
Jadi saya lulus di X saya y saya akan pergi ke depan dan menetapkan ukuran tes sama dengan 0. 3 atau 30 persen.
Keadaan acak yang untuk pengulangan benar-benar angka hanyalah pilihan sewenang-wenang.
Ini adalah 42 karena Panduan Hitchhiker untuk Galaxy seandainya Anda mengetahui bahwa itu adalah hal yang
umum dengan pustaka Python ini tetapi kami akan melanjutkan dan membiarkannya sebagai default.
Jadi sekarang kami telah melakukan split tes kereta kami.
Sekarang saatnya untuk benar-benar beralih menggunakan sentuhan atau aliran.
Jadi kita akan mengatakan impor sensor flow sebagai T. F ..
Dan yang perlu saya lakukan adalah saya harus membuat kolom fitur.
Sekarang ingatlah tergantung pada versi Tenterfield versi apa yang Anda miliki, Anda dapat memperoleh semacam peringatan
di sini setelah diimpor seperti yang kami lakukan pada kuliah sebelumnya.
Benar-benar oke.
Anda tidak perlu khawatir tentang itu.
Itu hanya sesuatu untuk wasit yang masuk akal untuk menyinkronkan nanti di masa depan pada versi masa depan aliran
dan wasit.
Jadi jika ini peringatan seperti ini, Anda bisa mengabaikan semuanya dengan baik.
Jadi kami mengimpor aliran tegang sebagai T. F ..
Dan sekarang yang perlu kita lakukan adalah membuat apa yang dikenal sebagai kolom fitur untuk penaksir lantai tensor.
Jadi kolom fitur ini Ini sebenarnya panggilan bijak khusus menggunakan aliran tensor yang kita katakan T. F. kolom fitur.
Saya hanya menggunakan tab autocomplete. Dan jika hit dot ada banyak jenis kolom yang berbeda.
Dasar yang perlu kita khawatirkan adalah kolom numerik karena semua yang kita
hadapi adalah numerik.
Ada cara khusus untuk menangani atau kolom kategorikal yang dapat Anda periksa di dokumentasi.
Ini pada dasarnya hanya lewat di salah satu kolom kategoris ini dengan semacam daftar nama yang
mungkin.
Atau Anda memberinya ember hash.
Tetapi kita akan menggunakan kolom numerik yang paling sederhana sehingga kita memiliki kolom fitur numerik dan yang
perlu kita lakukan adalah pasan setiap kolom dalam daftar kolom kita.
Jadi cara kita melakukannya hanyalah jika untuk loop.
Mungkin cara termudah.
Dan ada banyak aliran alat yang lebih intensif tetapi saya pikir ini adalah cara termudah
untuk memahaminya jika kita melihat kolom fitur kami dengan memanggil kolom stok X.
Saya dapat melihat di sini daftar semua kolom saya sehingga yang perlu Anda lakukan adalah membuat daftar kosong yang disebut
panggilan garis bawah kaki.
Sungguh terserah Anda apa yang ingin Anda panggil ini dan kemudian kami akan mengatakan untuk memanggil kolom X dot.
Kaki menggarisbawahi panggilan dan kita akan menambahkan.
Dan ini kita benar-benar akan mengambil orang ini di sini ke kolom fitur
Gnumeric kolom dan saya akan menambahkan dan kemudian pasan COL itu adalah bahwa COL sebenarnya hanya nama string yang cocok
dengan kolom di negara bagian bingkai.
Nanti kita akan melihat bagaimana sinkronisasi dengan fungsi input.
Jadi Anda akan menjalankan ini dan jika Anda melihat apa hasilnya itu hanya sekelompok objek
kolom numerik khusus di mana mereka memiliki kunci tertentu dan kunci itu disinkronkan dengan nama kolom
di dalam bingkai data panda.
Dan perhatikan di sini kami telah menempatkannya dalam urutan yang sama dengan data Panthers dari sekali untuk kolom fitur siap untuk
digunakan.
Langkah selanjutnya adalah membuat fungsi input dan akhirnya yang kita lakukan adalah membuat dua fungsi input
untuk pelatihan dan satu untuk evaluasi.
Mereka terlihat sangat mirip kecuali satu hanya memiliki data pelatihan dan yang lainnya memiliki data uji.
Jadi kita akan mulai dengan membuat fungsi input.
Dan lagi ini dibangun dan kita katakan T. F. dot estimator dot input dot dan ada dua jenis utama.
Satu untuk pai.
Dan kemudian satu untuk Pandurs kita memiliki bingkai data Panas sehingga kita akan mengatakan fungsi input Pandurs.
Dan kemudian di sini jika Anda melakukan shift time pada dasarnya mengharapkan Anda untuk memberikan X dan Y dan kemudian
Anda sebenarnya dapat menunjukkan ukuran batch dan jumlah e POC serta apakah Anda ingin mengacak atau tidak.
Jadi mari kita buat ini dan kita akan menjelaskan seperti apa kita pergi bersama.
Jadi X ini akan menjadi fungsi input pelatihan kami.
Jadi X yang kita inginkan sama dengan x train yang berarti y ingin sama dengan y train.
Sekarang untuk ukuran batch seperti yang kami lakukan sebelumnya kami dapat memilih untuk menyajikan data aktual dalam batch ke jaringan
saraf kami.
Biasanya Anda tidak ingin mengirim semuanya sekaligus karena pada dasarnya jaringan itu mungkin macet ketika
mencoba menghitung gradien.
Jadi kita akan melihat ukuran batch sama dengan 10.
Dan ini adalah sesuatu untuk bermain-main dengan Anda selalu dapat membuatnya lebih kecil.
Jika Anda mendapatkan kesalahan.
Dan biasanya cara kesalahan muncul dengan sendirinya dan luar biasa apa yang terjadi adalah Anda hanya mendapatkan banyak prediksi yang
kosong atau tidak sama sekali.
Jadi itu indikator yang baik bahwa Anda harus membuat ukuran batch Anda lebih kecil.
Dan kemudian Anda juga bisa melakukan sejumlah zaman dan tidak akan IPAC adalah zaman adalah ketika Anda telah melalui
semua data pelatihan Anda satu kali.
Jadi pada dasarnya apa artinya ini adalah Anda memiliki jumlah zaman dan Anda dapat menetapkan batas di sini.
Jadi jika saya menetapkan jumlah POCs sama dengan 5 itu berarti jika saya sudah melewati setiap titik pelatihan tunggal
dan saya sudah melakukannya setidaknya lima kali pada dasarnya melewati semua data pelatihan setidaknya total lima kali
maka akan dilakukan pelatihan yang T. F. penduga bahkan jika saya telah
mencapai jumlah langkah yang sebelumnya saya tunjukkan dalam penduga.
Jadi nanti kita akan melihat bahwa kita benar-benar dapat memberikan langkah-langkah.
Jadi sejumlah POC di sini Anda pada dasarnya dapat menganggap ini sebagai batas.
Jadi itulah jumlah terbesar dari zaman yang akan kita lakukan.
Dan lagi zaman sedang melalui semua data pelatihan setidaknya sekali dan kemudian kita juga dalam kasus
shuffle sama dengan true.
Dan jika Anda memiliki masalah dengan target yang sedang disortir.
Jadi Anda bisa mengocoknya.
Perlu diingat kami secara teknis sudah melakukan shuffle sejak kereta terbelah.
Sebenarnya ada shuffle secara default maka yang akan kita lakukan hanyalah menetapkan ini ke input func dan sekarang kita memiliki
fungsi input kita.
Dan kemudian langkah selanjutnya adalah benar-benar membuat estimator yang merupakan classifier.
Jadi kita katakan classifier kita bahwa nama variabel sama dengan T. F. penduga
Dan kemudian tekan di sini.
Anda akan melihat bahwa Anda memiliki satu ton pengklasifikasi bawaan untuk dipusingkan
dengan yang utama yang mungkin akan menjadi perhatian adalah DNN classifier dan regressor DNN.
Dan itu singkatan dari pengklasifikasi jaringan saraf dalam dan represor jaringan saraf dalam.
Jadi kita sedang melakukan classifier.
Kita akan melakukan classifier DNN dan ini sangat keren.
Salah satu argumennya adalah unit tersembunyi dan cara kerjanya adalah Anda melihat unit garis bawah tersembunyi dan setel itu
sama dengan daftar di mana setiap angka dalam daftar menentukan lapisan dan jumlah neuron di
lapisan itu.
Jadi saya bisa mengatakan sesuatu seperti 10 20 dan 10.
Perlu diingat mungkin terlalu banyak untuk betapa sederhananya data ini tetapi Anda selalu dapat dipusingkan dengan lebih banyak
lapisan dan lebih banyak neuron per lapisan.
Tapi semua yang kita lakukan di sini adalah kita katakan oke bahwa lapisan pertama akan memiliki 10 neuron yang dapat
dimiliki oleh 20 lapisan tengah.
Dan pada dasarnya ini semua lapisan tersembunyi.
Kami memiliki input, kemudian, tenur, onze, dari 20 neuron dan usia 10 tahun dan kemudian lapisan output.
Jadi ini akan menjadi lapisan tersembunyi kita.
Kita juga perlu menentukan berapa kelas yang diharapkan sehingga kita memiliki tiga kelas adalah set data iris.
Ada tiga spesies bunga atau spesies bunga yang sebenarnya dan kemudian kita mendefinisikan fitur kolom fitur adalah
daftar yang kita buat muncul.
Sehingga daftar kolom numerik akan melangkah masuk.
Dan itulah cara Anda membuat estimator.
Dan sekarang estimator ini telah dibuat.
Jadi bagian terakhir adalah pelatihan.
Jadi kita katakan classifier yang melatih dan disinilah fungsi input berperan.
Jika Anda menekan tipe shift di sini pada dasarnya ia mengharapkan fungsi input.
Jadi kita akan mengatakan input phunk dan mengatur yang sama dengan input sebenarnya.
Dan kemudian mengatur itu sama dengan input phunk yang kita buat sebelumnya.
Dan di sini Anda juga dapat menentukan berapa langkah yang ingin Anda latih.
Jadi Anda bisa mengatakan sekitar 50 langkah dan kemudian jika Anda menjalankan ini, itulah pelatihan yang sebenarnya sedang dilakukan.
Jadi baris kunci untuk catatan di sini benar-benar membuat daftar kolom fitur membuat fungsi
input membuat estimator dan kemudian melatih estimator.
Jadi di sini banyak dari ini hanya satu liner.
Tetapi ada banyak hal yang terjadi dalam satu baris ini dan pada dasarnya apa yang terjadi
adalah di balik layar yang menciptakan sesi itu dan grafik yang sebelumnya kita buat secara manual dalam kuliah
terakhir kecuali sekarang membuatnya lebih sederhana.
Jadi sekali lagi Anda hanya membuat daftar kolom fitur ini, Anda membuat fungsi input ini tergantung pada
apakah Anda memiliki panderer atau non-pilot melewati data pelatihan Anda ukuran batch yang Anda inginkan nomor e pock dan
kemudian acak.
Benar untuk pelatihan maka Anda membuat objek penduga Anda.
Anda dapat menemukan unit tersembunyi jumlah kelas yang terhubung ke kolom fitur dan kemudian Anda melatihnya dengan fungsi input
dan Anda dapat menentukan jumlah langkah begitu Anda siap untuk menggunakannya.
Klasifikasi ini dilatih sangat mirip dengan panggilan yang sesuai pada model sikat belajar.
Yang terakhir kami ingin lakukan adalah mengevaluasi seberapa baik kinerjanya.
Jadi untuk itu kita sebenarnya akan membuat fungsi input lain yang sangat mirip dengan yang kita lakukan
di sini kecuali kita akan lulus dalam data uji.
Jadi kita akan mengatakan pred menggarisbawahi dan untuk fungsi prediksi sama dengan T. F. input estimator lagi Fungsi
input Panther untuk berurusan dengan Pandurs.
Kita sekarang akan mengatakan x sama dengan x test dan kita sebenarnya tidak akan memberikan Y
karena itu sebabnya tes sebenarnya ingin membandingkannya dengan menggunakan metrik kesalahan.
Jadi kita akan mengatakan hanya lulus tes X dan ukuran batch yang sebenarnya kita hanya akan menjalankan ini satu
kali.
Jadi kita akan mengatakan memberi makan sekaligus karena di sini kita tidak benar-benar melatih kita hanya
menjalankan input tes X ini dan melihat apa hasilnya.
Karena ingat classifier kami sudah dilatih tentang fungsi input pelatihan.
Sekarang saatnya untuk lulus tes X dan melihat prediksi yang dikeluarkannya.
Jadi kita melakukan ini semua dalam satu batch besar dan kemudian kita bisa juga mengatur shuffle sama dengan false
karena tidak perlu lagi mengocok apa pun.
BAIK.
Jadi itulah fungsi prediksi kami.
Jadi mari kita benar-benar membuat prediksi kita akan membuat prediksi sama dengan dan kemudian kita mengatakan
classifier memprediksi dan kita akan mengatakan fungsi input sama dengan fungsi prediksi yang kita buat sesuatu untuk diingat adalah
bahwa kelas ini bersemangat memprediksi itu sebenarnya sebuah generator.
Ini bukan daftar statis yang dikeluarkan.
Jadi biasanya yang ingin Anda lakukan adalah memasukkan ini ke daftar.
Jika Anda tidak akan mengulangi prediksi yang sebenarnya sehingga Anda menjalankan itu pada dasarnya apa yang dilakukan sudah
selesai.
Itu memanggil model.
Ini menciptakan grafik dan kemudian pada dasarnya berdasarkan pada apa yang Anda latih di sini akan menghasilkan beberapa prediksi.
Jadi, jika kita melihat prediksi ini tahu apa yang terjadi, Anda mendapatkan kembali daftar kamus ini.
Jadi ia akan mendapatkan kembali id kelas pada dasarnya kelas yang benar-benar diprediksi dan kemudian ia memiliki beberapa
informasi lain seperti probabilitas untuk setiap kelas.
Jadi misalnya untuk bunga khusus ini pada contoh pertama ini memiliki 0. 03 probabilitas berada di kelas
0 0. 4 menjadi Kelas 1 dan 0. 5 karena menjadi Kelas 2.
Jadi Anda bisa melihat yang ini agak tidak pasti tetapi memiliki kemungkinan tertinggi untuk menjadi dekat.
Jadi itulah labelnya.
Jadi sebenarnya banyak informasi dalam prediksi ini.
Lebih dari sekadar nol, satu atau dua dan Anda juga bisa melihat yang terbesar di sini Jika Anda ingin kembali dengan
matematika.
Tapi sebenarnya yang paling Anda khawatirkan adalah prediksi itu sendiri.
Jadi yang akan kita lakukan adalah membuat daftar prediksi di sini.
Jadi saya akan mengatakan akhir Freda adalah sama dengan daftar atau katakan untuk Pratt dalam prediksi kita akan mengatakan prend akhir dan
kita akan menambahkan dan Lotusphere itu masing-masing item kamus jiwa yang sama sebelum panggilan telepon
ID kelas.
IDS.
Dan kemudian kami juga hanya ingin item pertama di sini.
Itu sebenarnya tuple itu sendiri juga.
Jadi katakan saja 0 di sini.
Jadi sekarang jika kita melihat roti akhir kita dapat melihat di sini beberapa prediksi untuk menggunakan satu dan nol.
Jadi mari kita pergi ke depan dan melihat bagaimana kinerjanya menggunakan laporan klasifikasi dan matriks kebingungan.
Anda dapat mengatakan dari S-K belajar metrik dalam laporan klasifikasi yang buruk dan matriks kebingungan.
Jadi kita bisa mencetak matriks kebingungan dan kemudian mengatakan mengapa tes dan kemudian melewati prediksi akhir kita jalankan itu dan sepertinya
itu baik-baik saja.
Jadi sekarang kita akan mencetak laporan klasifikasi dan kemudian mengatakan Whoops lagi mengapa uji prediksi akhir dijalankan dan
sepertinya itu berkinerja cukup baik.
Dan Anda bisa bermain-main dengan ini.
Pentagon Anda dilatih untuk berpisah.
Anda mungkin tidak mendapatkan hasil yang sama persis.
Dan apa yang saya sarankan Anda lakukan adalah kembali ke langkah ini di mana kami memiliki classifier serta
fungsi input dan mulai bermain-main dengan ukuran batch dan unit tersembunyi setelah pelatihan.
Jadi benar-benar bermain-main ini coba beberapa nilai gila mungkin memberi makan dalam batch 30 dan memiliki banyak lapisan tersembunyi
dan melihat apakah itu mungkin lebih cocok atau benar-benar kacau.
Jadi ini pasti berlebihan untuk masalah yang begitu sederhana tapi saya akan mendorong Anda untuk bermain seperti
ini.
Jalankan mal dan lihat bagaimana itu memengaruhi hasil akhir Anda.
Jadi sekarang Anda dapat melihat di sana dengan sejumlah besar lapisan tersembunyi dan semacam ukuran batch aneh yang dapat
Anda lihat di sini bahwa kami benar-benar agak mengacaukan prediksi ini.
Jadi pasti kembali ke sini bermain unit tersembunyi dan ukuran batch.
Agak sulit untuk mendapatkan intuisi pada awalnya sejauh apa jumlah yang baik dari lapisan neuron Pridden.
Dan memang itu akan selalu tergantung pada dataset Anda sendiri yang mengapa saya
sangat menyarankan Anda untuk bermain-main dengan nilai-nilai itu.
Selanjutnya kita akan membuat Anda longgar pada proyek yang akan menjadi alur kerja yang sangat mirip.
Hanya dengan dataset yang berbeda kita akan melihat pada kuliah berikutnya di mana kita membahas proyek.