좋아요
멈춘 곳에서 기능 Get 기능을 만들었죠 4가지 기능으로 기능 사전을 만드는
거예요
한 번 보죠 기능을 get 요청해 초기 훈련 지점을 호출하는 거예요
Get을 누르면 이 멋진 사전이 나와요
2파운드예요 무게로 2kg이에요
그게 평균 등급이죠
텍스트의 길이예요
일류 전자 제품 브랜드도 아니고요
그래서 우리가 만든 건 다소 빈약한 형태가 됐죠
더 잘할 수 있어요 더 잘하도록 해요
좋아요
이제 머신 러닝을 할 거예요
항목 목록을 데이터 프레임으로 변환하는 유틸리티 함수가 있어요
팬더스 데이터 프레임이에요
자세히 설명하진 않겠습니다 전통적인 머신 러닝 과목이 아니니까요
데이터 프레임에 대해 잘 아신다면 훈련 데이터와 테스트 데이터 프레임에
사용합니다 테스트 데이터 세트에서 상위 250포인트를 고르는 거죠
자, 됐어요
변환 작업을 했고 이제 비즈니스가 시작됐어요
전통적인 선형 회귀를 실행하는 곳이죠
특징을 설정하죠
기능의 열 이름을 지정해요
모든 액션이 일어나는 곳이죠
모델 = 선형 회귀는 우리가 선형 회귀 모델을 원한다는 뜻이죠
그 모델을 엑스 값, 기능, y 값에 맞추는 건 훈련 데이터 집합의 실제 가격이에요
여기서 액션이 일어나고 모델이 실제로 맞는 거죠
그런 다음 특징과 계수 무게를 출력하죠
그걸 보면서 각 특징이 얼마나 중요한지 알 수 있죠 get get get get it
그런 다음 테스트 세트에서 예측을 실행합니다 평균 제곱 에러와 R 제곱을 얻기
위해서요 여러분 중 데이터 과학자들이 그걸 보고 싶어 하니까요
하지만 걱정 마세요, 곧 보게 될 테니까요 우리가 전에 만든 프레임워크를 이용해서요
같은 그래프에 나타나요
평균 모델과 비교해서 어디서 나올지 추측해 보세요
우리가 이기려고 하는 걸 상기시키기 위해 평균 모델을 잠깐 보죠
평균 오차는 145달러 146센트죠
선형 회귀가 평균보다 나아졌으면 좋겠어요
어디 보죠
일단 해 보죠
금방 끝나요
계수와 무게에 따라 무게가 달라지면 무게가 작아지다가
양극이 되는 걸 알 수 있어요
순위가 더 커졌어요
텍스트 길이가 아주 작고 신호도 아주 낮아요
최고의 전자제품 브랜드인가요?
큰 차이가 있죠
톱 전자 제품은 많이 받아요 Get it
이제 이걸 함수로 래핑할 거예요 이걸 테스트용 시각화기에 사용할
거거든요
선형 회귀 프라이서라는 함수로 감싸요
그런 다음 우린 그냥∙∙∙ 항목을 전달하죠
해당 아이템의 기능을 get 할 거예요
그걸 데이터 프레임으로 변환할 거예요
그런 다음 선형 회귀 모델을 불러 어디서 올지 예측하죠
어떻게 되는지 보죠
테스터요, 점 테스터
선형 회귀 프라이저예요
마음의 준비 됐어요?
평균을 기억하세요
시작할게요
그 전에 감옥을 실행해요
제가 몇 번이나 그랬죠?
좋아요!
색깔이 보이네요
붉은색이 많이 보이는데 전보다 녹색이 더 많아요
그렇게 끔찍하진 않았을 거예요
제대로 하고 있어요
어디 보죠
자, 다 됐어요
평균보다 약간 더 비트 박스가 잘 나왔어요
비트보다 조금 더 낫네요
실제로 결과를 보시면 기본적으로 여기에 약간 증가한 것을 볼 수 있습니다. 하지만
평균 점 부근에 클러스터되어 있습니다. 어떤 점들은 약 200달러 더 증가하고요.
그거 알아요?
전자 제품 브랜드가 최고라는 걸 보여주는 제품들이 될 거예요
그래서 약간 들뜬 상태였고 한 시점에서 잘 풀렸어요
하지만 그 외에는 모델에게 도움이 되지 않았어요
최선을 다했어요
139... 에러가 났네요
그리고 히트 쳤죠
16% 정도는 녹색이었어요
이게 우리 선형 회귀 모델이에요
더 잘할 수 있잖아요
들어오세요
이제 기능을 설계해 보죠
새롭진 않죠
좋아요
기본 지식을 쌓는 것도 좋지만 구식 기능 공학도
좋아요
게다가 LMS로 작업을 시작하면 훨씬 더 만족스러울 겁니다 어떻게 되는지
보죠
들어가서 기능들을 만들어 보세요
하지만 다음 시간에는 좀 더 정교한 기본 모델을 살펴볼 거예요
그때 봐요