Ta đã biết, XGBoost thực chất là một tập hợp gồm nhiều
plot_tree[model, num_trees=4]
plot_tree[model, num_trees=4]
plot_tree[model, num_trees=4]
1. Vẽ một đơn lẻ
plot_tree[model, num_trees=4]
plot_tree[model, num_trees=4]
plot_tree[model, num_trees=4]
# plot decision tree
from numpy import loadtxt
from XGBoost import XGBClassifier
from XGBoost import plot_tree
from matplotlib import pyplot
# load data
dataset = loadtxt['pima-indians-diabetes.csv', delimiter=","]
# split data into X and y
X = dataset[:,0:8]
y = dataset[:,8]
# fit model on training data
model = XGBClassifier[]
model.fit[X, y]
# plot single tree
plot_tree[model]
pyplot.show[]
Đồ thị vẽ theo hàm này có thể được lưu dưới dạng tệp định dạng hoặc hiển thị trên màn hình bằng cách sử dụng hàm
plot_tree[model, num_trees=4]
plot_tree[model, num_trees=4]
Để minh họa cho công việc này, hãy cùng tạo một mô hình XGBoost và đào tạo nó trên tập dữ liệu Pima Indians khởi phát bệnh tiểu đường. Mã đầy đủ như bên dưới
# plot decision tree
from numpy import loadtxt
from XGBoost import XGBClassifier
from XGBoost import plot_tree
from matplotlib import pyplot
# load data
dataset = loadtxt['pima-indians-diabetes.csv', delimiter=","]
# split data into X and y
X = dataset[:,0:8]
y = dataset[:,8]
# fit model on training data
model = XGBClassifier[]
model.fit[X, y]
# plot single tree
plot_tree[model]
pyplot.show[]
Đoạn mã bên trên sẽ tạo ra một bản đồ của
plot_tree[model, num_trees=4]
plot_tree[model, num_trees=4]
plot_tree[model, num_trees=4]
One vài quan sát
- Các
5 được đặt tên tự động từplot_tree[model, num_trees=4]
6 đếnplot_tree[model, num_trees=4]
7 tương ứng với cácplot_tree[model, num_trees=4]
8 trong tập dữ liệuplot_tree[model, num_trees=4] - Trong mỗi nút, hai hướng trái phải được phân biệt bằng màu sắc. Bên trái là màu xanh, trong khi bên phải là màu đỏ
2. A number option
Ngoài tham số mô hình cần vẽ là bắt buộc, hàm
# plot decision tree
from numpy import loadtxt
from XGBoost import XGBClassifier
from XGBoost import plot_tree
from matplotlib import pyplot
# load data
dataset = loadtxt['pima-indians-diabetes.csv', delimiter=","]
# split data into X and y
X = dataset[:,0:8]
y = dataset[:,8]
# fit model on training data
model = XGBClassifier[]
model.fit[X, y]
# plot single tree
plot_tree[model]
pyplot.show[]
0. Chỉ sốplot_tree[model, num_trees=0, rankdir='LR']
1 muốn vẽ. default value is 0. Ví dụplot_tree[model, num_trees=0, rankdir='LR']
plot_tree[model, num_trees=4]
will draw
plot_tree[model, num_trees=0, rankdir='LR']
3. Hướng của đồ thị. Ví dụ. LR là từ trái sang phải. Mặc định là UT - từ trên xuống dướiplot_tree[model, num_trees=0, rankdir='LR']
Ví dụ
plot_tree[model, num_trees=0, rankdir='LR']
will for results as after
3. Kết luận
Trong bài viết này, chúng tôi đã tìm hiểu cách vẽ các
plot_tree[model, num_trees=4]
Trong bài tiếp theo, chúng ta sẽ tìm hiểu cách lưu lại mô hình XGBoost để đào tạo và sử dụng mô hình đã lưu để dự đoán trên một dữ liệu mẫu mới
Cây quyết định và kỹ thuật tập hợp trong R studio. Đóng bao, Rừng ngẫu nhiên, GBM, AdaBoost & XGBoost trong lập trình RCây quyết định và kỹ thuật tập hợp trong R studio. Đóng bao, Rừng ngẫu nhiên, GBM, AdaBoost & XGBoost trong lập trình R
đánh giá cao nhất
- 6 giờ video theo yêu cầu
- 3 bài viết
- 15 tài nguyên có thể tải xuống
- Truy cập trọn đời
- Truy cập trên điện thoại di động và TV
Bạn sẽ học được gì
- Hiểu biết vững chắc về cây quyết định, đóng bao, Rừng ngẫu nhiên và các kỹ thuật Tăng cường trong R studio
- Hiểu các tình huống kinh doanh áp dụng mô hình cây quyết định
- Điều chỉnh siêu tham số của mô hình cây quyết định và đánh giá hiệu suất của nó
- Sử dụng cây quyết định để đưa ra dự đoán
- Sử dụng ngôn ngữ lập trình R để thao tác dữ liệu và tính toán thống kê
- Triển khai Gradient Boosting, AdaBoost và XGBoost bằng ngôn ngữ lập trình R
Yêu cầu
- Học sinh sẽ cần cài đặt phần mềm R Studio nhưng chúng tôi có một bài giảng riêng để giúp bạn cài đặt tương tự
Sự mô tả
Bạn đang tìm kiếm một khóa học hoàn chỉnh về cây quyết định dạy cho bạn mọi thứ bạn cần để tạo mô hình Cây quyết định/Rừng ngẫu nhiên/XGBoost
Bạn đã tìm đúng khóa học Cây quyết định và các kỹ thuật nâng cao dựa trên cây
Sau khi hoàn thành khóa học này bạn sẽ có thể .
- Xác định vấn đề kinh doanh có thể giải quyết bằng cách sử dụng Cây quyết định/Rừng ngẫu nhiên/XGBoost của Machine Learning
- Có hiểu biết rõ ràng về các thuật toán dựa trên cây quyết định nâng cao như Random Forest, Bagging, AdaBoost và XGBoost
- Tạo mô hình dựa trên cây [Cây quyết định, Rừng ngẫu nhiên, Đóng bao, AdaBoost và XGBoost] trong R và phân tích kết quả của nó
- Tự tin thực hành, thảo luận và hiểu các khái niệm Machine Learning
Khóa học này sẽ giúp bạn như thế nào?
A Chứng chỉ hoàn thành có thể kiểm chứng được cấp cho tất cả học viên tham gia khóa học nâng cao về Máy học này.
Nếu bạn là nhà quản lý doanh nghiệp hoặc giám đốc điều hành hoặc sinh viên muốn tìm hiểu và áp dụng học máy vào các vấn đề kinh doanh trong thế giới thực, khóa học này sẽ cung cấp cho bạn cơ sở vững chắc cho điều đó bằng cách dạy cho bạn một số kỹ thuật học máy tiên tiến,
Tại sao bạn nên chọn khóa học này?
Khóa học này bao gồm tất cả các bước mà một người nên thực hiện khi giải quyết vấn đề kinh doanh thông qua cây Quyết định
Hầu hết các khóa học chỉ tập trung vào việc dạy cách chạy phân tích nhưng chúng tôi tin rằng những gì xảy ra trước và sau khi chạy phân tích thậm chí còn quan trọng hơn. e. trước khi chạy phân tích, điều rất quan trọng là bạn phải có dữ liệu phù hợp và thực hiện một số bước xử lý trước đối với dữ liệu đó. Và sau khi chạy phân tích, bạn sẽ có thể đánh giá mức độ tốt của mô hình của mình và diễn giải kết quả để thực sự có thể giúp doanh nghiệp của bạn
Điều gì làm cho chúng tôi đủ điều kiện để dạy cho bạn?
Khóa học được giảng dạy bởi Abhishek và Pukhraj. Với tư cách là người quản lý trong công ty Tư vấn phân tích toàn cầu, chúng tôi đã giúp các doanh nghiệp giải quyết vấn đề kinh doanh của họ bằng cách sử dụng các kỹ thuật máy học và chúng tôi đã sử dụng kinh nghiệm của mình để đưa các khía cạnh thực tế của phân tích dữ liệu vào khóa học này
Chúng tôi cũng là người tạo ra một số khóa học trực tuyến phổ biến nhất – với hơn 150.000 lượt đăng ký và hàng nghìn đánh giá 5 sao như những khóa học này
Điều này rất tốt, tôi thích thực tế là tất cả những lời giải thích được đưa ra đều có thể hiểu được bởi một giáo dân – Joshua
Cảm ơn tác giả cho khóa học tuyệt vời này. Bạn là người giỏi nhất và khóa học này xứng đáng với bất kỳ giá nào. – Cúc
lời hứa của chúng tôi
Dạy học sinh của chúng tôi là công việc của chúng tôi và chúng tôi cam kết với nó. Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào về nội dung khóa học, bảng thực hành hoặc bất kỳ điều gì liên quan đến bất kỳ chủ đề nào, bạn luôn có thể đăng câu hỏi trong khóa học hoặc gửi tin nhắn trực tiếp cho chúng tôi
Tải xuống các tệp Thực hành, làm Bài kiểm tra và hoàn thành Bài tập
Mỗi bài giảng đều có ghi chú trên lớp để các bạn tiện theo dõi. Bạn cũng có thể thực hiện các câu đố để kiểm tra sự hiểu biết của mình về các khái niệm. Mỗi phần có một bài tập thực hành để bạn áp dụng thực tế việc học của mình
Những gì được bảo hiểm trong khóa học này?
Khóa học này hướng dẫn bạn tất cả các bước tạo mô hình dựa trên cây quyết định, một số mô hình Machine Learning phổ biến nhất, để giải quyết các vấn đề kinh doanh
Dưới đây là nội dung khóa học của khóa học này
- Phần 1 – Giới thiệu về Machine Learning
Trong phần này chúng ta sẽ tìm hiểu – Machine Learning nghĩa là gì. Ý nghĩa hoặc các thuật ngữ khác nhau liên quan đến học máy là gì? . Nó cũng chứa các bước liên quan đến việc xây dựng mô hình học máy, không chỉ mô hình tuyến tính, bất kỳ mô hình học máy nào. - Phần 2 – R cơ bản
Phần này sẽ giúp bạn thiết lập R và R studio trên hệ thống của mình, đồng thời hướng dẫn bạn cách thực hiện một số thao tác cơ bản trong R. - Phần 3 – Tiền xử lý và cây quyết định đơn giản
Trong phần này, bạn sẽ tìm hiểu những hành động bạn cần thực hiện để chuẩn bị cho quá trình phân tích, các bước này rất quan trọng để tạo .
Trong phần này, chúng ta sẽ bắt đầu với lý thuyết cơ bản về cây quyết định, sau đó chúng ta đề cập đến các chủ đề tiền xử lý dữ liệu như quy nạp giá trị bị thiếu, chuyển đổi biến và Kiểm tra- . Cuối cùng, chúng ta sẽ tạo và vẽ một cây quyết định Hồi quy đơn giản . - Phần 4 – Cây phân loại đơn giản
Phần này chúng ta sẽ mở rộng kiến thức về hồi quy Cây quyết định sang cây phân loại, chúng ta cũng sẽ tìm hiểu cách tạo cây phân loại trong Python - Phần 5, 6 và 7 – Kỹ thuật tập hợp
Trong phần này, chúng ta sẽ bắt đầu thảo luận về các kỹ thuật tập hợp nâng cao cho cây Quyết định. Các kỹ thuật tập hợp được sử dụng để cải thiện tính ổn định và độ chính xác của các thuật toán học máy. Trong khóa học này, chúng ta sẽ thảo luận về Random Forest, Bagging, Gradient Boosting, AdaBoost và XGBoost.
Khi kết thúc khóa học này, sự tự tin của bạn trong việc tạo mô hình cây Quyết định trong R sẽ tăng vọt. Bạn sẽ hiểu thấu đáo về cách sử dụng mô hình cây Quyết định để tạo các mô hình dự đoán và giải quyết các vấn đề kinh doanh
Hãy tiếp tục và nhấp vào nút đăng ký, và tôi sẽ gặp bạn trong bài học 1
Chúc mừng
Học viện Start-Tech
———–
Dưới đây là danh sách các Câu hỏi thường gặp phổ biến của những sinh viên muốn bắt đầu hành trình Machine learning-
Học máy là gì?
Học máy là một lĩnh vực khoa học máy tính cung cấp cho máy tính khả năng học mà không cần lập trình rõ ràng. Nó là một nhánh của trí tuệ nhân tạo dựa trên ý tưởng rằng các hệ thống có thể học hỏi từ dữ liệu, xác định các mẫu và đưa ra quyết định với sự can thiệp tối thiểu của con người
Các bước tôi nên làm theo để có thể xây dựng mô hình Machine Learning là gì?
Bạn có thể chia quá trình học của mình thành 3 phần
Thống kê và Xác suất – Việc triển khai các kỹ thuật Máy học yêu cầu kiến thức cơ bản về các khái niệm Thống kê và xác suất. Phần thứ hai của khóa học bao gồm phần này
Hiểu biết về Máy học – Phần thứ tư giúp bạn hiểu các thuật ngữ và khái niệm liên quan đến Máy học và cung cấp cho bạn các bước cần thực hiện để xây dựng một mô hình máy học
Kinh nghiệm lập trình – Một phần quan trọng của học máy là lập trình. Python và R rõ ràng là những người dẫn đầu trong những ngày gần đây. Phần thứ ba sẽ giúp bạn thiết lập môi trường Python và hướng dẫn bạn một số thao tác cơ bản. Trong các phần sau, có một video về cách triển khai từng khái niệm được dạy trong bài giảng lý thuyết bằng Python
Hiểu biết về các mô hình – Phần thứ năm và thứ sáu bao gồm các mô hình Phân loại và với mỗi bài giảng lý thuyết sẽ có một bài giảng thực hành tương ứng, nơi chúng tôi thực sự chạy từng truy vấn với bạn
Tại sao nên sử dụng R cho Machine Learning?
Hiểu R là một trong những kỹ năng quý giá cần thiết cho sự nghiệp trong Machine Learning. Dưới đây là một số lý do tại sao bạn nên học Machine learning trong R
- Đó là ngôn ngữ phổ biến cho Machine Learning tại các công ty công nghệ hàng đầu. Hầu như tất cả họ đều thuê các nhà khoa học dữ liệu sử dụng R. Ví dụ, Facebook sử dụng R để phân tích hành vi với dữ liệu bài đăng của người dùng. Google sử dụng R để đánh giá hiệu quả quảng cáo và đưa ra dự báo kinh tế. Và nhân tiện, không chỉ các công ty công nghệ. R đang được sử dụng tại các công ty phân tích và tư vấn, ngân hàng và các tổ chức tài chính khác, tổ chức học thuật và phòng thí nghiệm nghiên cứu, và hầu hết mọi nơi khác mà dữ liệu cần phân tích và trực quan hóa
- Học những điều cơ bản về khoa học dữ liệu được cho là dễ dàng hơn trong R. R có một lợi thế lớn. nó được thiết kế đặc biệt với mục đích thao tác và phân tích dữ liệu
- Gói tuyệt vời làm cho cuộc sống của bạn dễ dàng hơn. Bởi vì R được thiết kế có tính đến phân tích thống kê, nên nó có một hệ sinh thái tuyệt vời gồm các gói và các tài nguyên khác rất phù hợp cho khoa học dữ liệu
- Cộng đồng mạnh mẽ, đang phát triển của các nhà khoa học dữ liệu và nhà thống kê. Khi lĩnh vực khoa học dữ liệu bùng nổ, R cũng bùng nổ theo nó, trở thành một trong những ngôn ngữ phát triển nhanh nhất trên thế giới [được đo bằng StackOverflow]. Điều đó có nghĩa là thật dễ dàng tìm thấy câu trả lời cho các câu hỏi và hướng dẫn của cộng đồng khi bạn thực hiện theo cách của mình thông qua các dự án trong R
- Đặt một công cụ khác trong bộ công cụ của bạn. Không một ngôn ngữ nào sẽ trở thành công cụ phù hợp cho mọi công việc. Thêm R vào danh mục của bạn sẽ giúp một số dự án trở nên dễ dàng hơn – và tất nhiên, nó cũng sẽ giúp bạn trở thành một nhân viên linh hoạt và có khả năng tiếp thị hơn khi tìm việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu
Sự khác biệt giữa Khai thác dữ liệu, Học máy và Học sâu là gì?
Nói một cách đơn giản, học máy và khai thác dữ liệu sử dụng các thuật toán và kỹ thuật giống như khai thác dữ liệu, ngoại trừ các loại dự đoán khác nhau. Trong khi khai thác dữ liệu phát hiện ra các mẫu và kiến thức chưa biết trước đó, học máy tái tạo các mẫu và kiến thức đã biết—và tiếp tục tự động áp dụng thông tin đó vào dữ liệu, quá trình ra quyết định và hành động
Mặt khác, học sâu sử dụng sức mạnh tính toán tiên tiến và các loại mạng thần kinh đặc biệt và áp dụng chúng cho một lượng lớn dữ liệu để học, hiểu và xác định các mẫu phức tạp. Dịch ngôn ngữ tự động và chẩn đoán y tế là những ví dụ về học sâu