Während der letzten Etappe des Information Science Bootcamps von Flatiron liegt unser Hauptaugenmerk auf der grundlegenden Modellierung des maschinellen Lernens. Die beiden wichtigsten Modelle, die wir bisher untersucht haben, sind die einfache lineare Regression (SLR) und die a number of lineare Regression (MLR). Für diejenigen, die es vielleicht nicht wissen: SLR und MLR sind statistische Methoden, mit denen wir die Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen untersuchen können.
Um diese Modelle zu manipulieren und zu analysieren, lernen wir, zwei primäre Python-Bibliotheken zu verwenden: sklearn und statsmodels. Mit diesen Instruments konnten wir Regressionsdiagnosen durchführen und uns durch die Feinheiten des Umgangs mit kategorialen Variablen navigieren.
Ein wesentlicher Teil unserer Lernreise besteht darin, zu verstehen, wie diese Modelle nach ihrer Erstellung zu interpretieren sind. Wir haben die Bedeutung des entdeckt abstract() Funktion in der Statsmodels-Bibliothek. Diese Funktion bietet einen kurzen Überblick über das Modell, wie in der folgenden Abbildung dargestellt:
Diese Zusammenfassung aus einem einfachen linearen Regressionsmodell liefert eine Fülle von Daten wie die Residuen, Koeffizienten, Standardfehler, P-Werte, R-Quadrat- und angepassten R-Quadrat-Werte des Modells. Laienhaft ausgedrückt liefern uns diese Metriken wesentliche Einblicke in die Genauigkeit und Effizienz unseres Modells und geben uns Hinweise darauf, wie wir es verbessern und verfeinern können.
Beispielsweise geben uns die R-Quadrat- und angepassten R-Quadrat-Werte Aufschluss darüber, wie intestine unser Modell zu den Daten passt – je näher diese Werte bei 1 liegen, desto besser ist das Modell. Andererseits helfen uns P-Werte dabei, die Bedeutung unserer Prädiktoren zu bestimmen. Je kleiner der P-Wert, desto signifikanter ist der Prädiktor.
Das Verständnis dieser Aspekte eines Modells kann einem Datenwissenschaftler dabei helfen, fundierte Entscheidungen über das weitere Vorgehen zu treffen und das Modell für eine bessere Genauigkeit und Effizienz zu optimieren.
Ich bin bestrebt, meinen Lernhorizont im Bereich maschinelles Lernen zu erweitern, insbesondere bei der Erforschung komplexer Modelle wie Entscheidungsbäume und neuronaler Netze. Ich bin gespannt auf die Aussichten, die diese Instruments bieten, und darauf, wie sie meine Reise in die Datenwissenschaft prägen werden.
Seien Sie gespannt auf weitere Einblicke und Erkenntnisse aus meiner fortlaufenden Erkundung der faszinierenden Welt von ML und DS!
