素晴らしい｡
この関数は､ 4つの機能を使って機能辞書を作成します｡
例えば､ 最初のトレーニングポイントについて､ フィーチャーを呼び出すことができる｡
そして返ってくるのは､ この小さな小さな辞書だ｡
どうやら2ポンドらしい｡ 2の重さである｡
これが平均的な順位だ｡
それが本文の長さだ｡
しかも､ エレクトロニクスのトップブランドではない｡
だから､ これらは私たちが設計したかなり貧弱な機能になる｡
あなたならもっとうまくやれる｡
分かった｡
さあ､ 機械学習の時間だ｡
この小さなユーティリティ関数は､ アイテムのリストを受け取ってデータフレームに変換する｡
パンダのデータフレーム｡
これは伝統的な機械学習についてのコースではないので､ 詳しく説明するつもりはない｡
DataFramesをご存じであれば､ これはよくご存じだと思うが､ これを使ってトレーニング・データフレームとテスト・データフレームを作り､
テスト・データセットの上位250ポイントを選ぶ｡
そうだ｡
転換を果たし､ 今はこれがビジネスだ｡
ここで伝統的な線形回帰を実行する｡
私たちは機能を設定した｡
ここで特徴量のカラム名を指定する｡
ここがすべてのアクションが起こる場所だ｡
Model equals linear regressionは､ 線形回帰モデルが欲しいと言っている｡
そして､ そのモデルをx値､ つまり特徴量に当てはめ､ y値をトレーニングデータセットの実際の価格に当てはめる｡
そして､ ここがアクションが起こる場所であり､ モデルが実際にフィットする場所なのだ｡
そして､ 特徴量とその係数､ あるいは重み付けを印刷する｡
そのため､ 各機能がどれだけ重要であったかを知ることができる｡
そして､ 実際にテスト・セットで予測を実行し､ MSE､
平均二乗誤差､ r二乗などを求めます｡
しかし､ 恐れることはない｡ 私たちが以前に構築したフレームワークを使って､ もちろんそれを見ることができるのだ｡
それが同じグラフに表示される｡
だから､ 平均的なモデルと比較して､ これがどこに出てくると思うか､ 推測してみてほしい｡
私たちが何を目指しているのかを思い出すために､ 平均的なモデルを簡単に振り返ってみよう｡
つまり､ 平均的な推測では145ドルの誤差がある｡
だから､ 線形回帰が平均よりも良い結果を出してくれることを願っている｡
見てみよう｡
まずは実行してみよう｡
早いよ｡
つまり､ 係数や重みを変えてみると､ 重いものには小さな､
プラスの重みがつくことがわかる｡
どのようにランク付けされるかは､ もっと大きなものだ｡
テキストの長さは非常に小さい｡
エレクトロニクスのトップブランドですか？
大きな違いだ｡
エレクトロニクスのトップブランドは､ 多くのものを手に入れる｡
さて､ それでは､ クールなテスト・ヴィジュアライザーで使用するために､ この関数を単純にラップします｡
これを線形回帰Pricerと呼ばれる関数で包む｡
そして､ 私たちはそれをアイテムに使うだけだ｡
私たちはそのアイテムの機能を取得します｡
それをデータフレームに変換する｡
そして､ その結果を予測するために線形回帰モデルを呼び出す｡
どうなるか見てみよう｡
テスターのドットテスト｡
線形回帰 プライサー
準備はできているか？
平均的な数字が何だったか覚えている？
さあ､ 始めよう｡
あ､ あの､ 前の独房でやってください｡
ええと､ もう何度目だろう？
バム！
まあ､ 色は見える｡
赤が多いが､ 以前より緑が増えたかもしれない｡
たぶん､ ひどい結果にはなっていない｡
いくつかのことはうまくいっている｡
見てみよう｡
まあ､ そういうことだ｡
平均より少し良くなった程度だ｡
少し良くなっただけだ｡
そして､ その結果を見てみると､ 基本的にはわずかな上昇が見られるが､
平均的なポイントに集中しており､ 200ドルほど高いポイントもある｡
そして何だと思う？
これらのブランドは､ エレクトロニクス・ブランドであり､ トップ・エレクトロニクス・ブランドである｡
それで､ この1点に関しては､ 少し上昇した｡
でも､ それ以外は......モデルとしては特にうまくいかなかった｡
ベストを尽くした｡
139エラーが出たんだ｡
そして､ ヒットした｡
ほぼ16％の確率でグリーンだった｡
これが線形回帰モデルだ｡
もっとうまくやれるはずだ｡
どうぞお入りください｡
では､ いくつかの機能を設計してみよう｡
今に始まったことではないのは分かっている｡
ああ､ 素晴らしい｡
LMのデータ・サイエンスは､ 基礎的な知識を築き､ 昔ながらのフィーチャー・エンジニアリングを行うのに適している｡
それに､ LMSと一緒に仕事を始めて､ その成果を見ることができれば､ もっと満足できるだろう｡
だから､ そこに来て､ いくつかの機能を作って､ どうやるか見てみよう｡
でも次回は､ もう少し洗練されたベースラインモデルを見てみよう｡
それではまた｡