Zentrierung und Skalierung für die Regression

Im Video hast du die Vorteile der Datenskalierung gesehen. Nun nutzt du eine Pipeline, um die music_df-Merkmale vorzuverarbeiten und ein Modell für die Lasso-Regression zu erstellen, mit dem du die Lautheit von Songs vorhersagen kannst.

X_train, X_test, y_train und y_test wurden aus dem Datensatz music_df erstellt, wobei "loudness" die Zielvariable ist und die Merkmale alle anderen Spalten des Datensatzes sind. Lasso und Pipeline wurden ebenfalls schon importiert.

Beachte, dass "genre" in ein binäres Merkmal umgewandelt wurde. Eine 1 steht für einen Rocksong und eine 0 steht für alle anderen Genres.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Überwachtes Lernen mit scikit-learn

Anleitung zur Übung

Importiere StandardScaler.
Erstelle die Schritte für das Pipeline-Objekt, ein StandardScaler-Objekt namens "scaler" und ein Lasso-Modell namens "lasso" mit alpha gleich 0.5.
Instanziiere eine Pipeline mit Schritten zur Skalierung und zum Erstellen eines Modells für die Lasso-Regression.
Berechne das Bestimmtheitsmaß für die Testdaten.

Interaktive Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Import StandardScaler
____

# Create pipeline steps
steps = [("____", ____()),
         ("____", ____(alpha=____))]

# Instantiate the pipeline
pipeline = ____(____)
pipeline.fit(X_train, y_train)

# Calculate and print R-squared
print(____.____(____, ____))

Code bearbeiten und ausführen

Diese Übung ist Teil des Kurses

Überwachtes Lernen mit scikit-learn

Mittlere SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad

4.8+

Kurs kostenlos starten

In diesem Kapitel werden Klassifikationsprobleme vorgestellt und du erfährst, wie du sie mit Techniken des überwachten Lernens lösen kannst. Du lernst, wie du Daten in Trainings- und Testmengen aufteilst, ein Modell anpasst, Vorhersagen erstellst und die Genauigkeit auswertest. Du entdeckst den Zusammenhang zwischen der Komplexität und Leistung von Modellen und wendest das Gelernte auf einen Beispieldatensatz an, um die mögliche Abwanderung von Kunden eines Telekommunikationsunternehmens vorherzusagen.

Exercise 1: Maschinelles Lernen mit scikit-learn Exercise 2: Binäre Klassifikation Exercise 3: Arbeitsablauf beim überwachten Lernen Exercise 4: Klassifikationsbeispiel Exercise 5: Nächste-Nachbarn-Klassifikation: Anpassung Exercise 6: Nächste-Nachbarn-Klassifikation: Vorhersage Exercise 7: Messung der Modellleistung Exercise 8: Zerlegung in Trainings-/Testdaten und Berechnung der Korrektklassifikationsrate Exercise 9: Überanpassung und Unteranpassung Exercise 10: Visualisierung der Modellkomplexität

In diesem Kapitel lernst du die Vorgehensweise bei der Regression kennen und erstellst Modelle zur Vorhersage von Umsätzen anhand eines Datensatzes zu Werbeausgaben. Dabei wendest du die lineare Regression an und nutzt gängige Leistungskennzahlen wie das Bestimmtheitsmaß und den RMSE-Wert. Außerdem führst du eine k-fache Kreuzvalidierung durch und regularisierst Regressionsmodelle, um das Risiko einer Überanpassung zu verringern.

Exercise 1: Einführung in die Regression Exercise 2: Erstellung von Merkmalen Exercise 3: Nutzung eines Modells für die lineare Regression Exercise 4: Visualisierung des Modells für die lineare Regression Exercise 5: Grundlagen der linearen Regression Exercise 6: Anpassung und Vorhersagen bei der Regression Exercise 7: Leistung des Modells bei der Regression Exercise 8: Kreuzvalidierung Exercise 9: Kreuzvalidierung und Bestimmtheitsmaß Exercise 10: Analyse von Kennzahlen bei der Kreuzvalidierung Exercise 11: Regularisierte Regression Exercise 12: Regularisierte Regression: Ridge Exercise 13: Lasso-Regression und Wichtigkeit von Merkmalen

Nachdem du verschiedene Modelle trainiert hast, lernst du jetzt, wie du ihre Leistung bewerten kannst. Dazu werden in diesem Kapitel verschiedene Kennzahlen und ein Visualisierungsverfahren vorgestellt, um die Ergebnisse von Klassifikationsmodellen mit scikit-learn auszuwerten. Außerdem geht es um die Optimierung von Hyperparametern, um dadurch die Leistung von Klassifikations- und Regressionsmodellen weiter zu verbessern.

Exercise 1: Wie gut ist dein Modell?Exercise 2: Auswahl einer geeigneten primären Kennzahl Exercise 3: Bewertung eines Klassifikators zur Diabetesvorhersage Exercise 4: Logistische Regression und die ROC-Kurve Exercise 5: Nutzung eines Modells für die logistische Regression Exercise 6: Die ROC-Kurve Exercise 7: ROC AUC Exercise 8: Hyperparameter-Optimierung Exercise 9: Hyperparameter-Optimierung mit GridSearchCV Exercise 10: Hyperparameter-Optimierung mit RandomizedSearchCV

In diesem Kapitel lernst du, wie du fehlende Werte korrigierst, kategoriale Daten in numerische Werte umwandelst, Daten skalierst, mehrere Modelle für überwachtes Lernen gleichzeitig auswertest und Pipelines zur Workflow-Optimierung erstellst.

Exercise 1: Vorverarbeitung von Daten Exercise 2: Erstellung von Dummy-Variablen Exercise 3: Regression mit kategorialen Merkmalen Exercise 4: Umgang mit fehlenden Daten Exercise 5: Verwerfen von fehlenden Daten Exercise 6: Pipeline zur Vorhersage von Genres: Teil 1 Exercise 7: Pipeline zur Vorhersage von Genres: Teil 2 Exercise 8: Zentrierung und Skalierung Exercise 9: Zentrierung und Skalierung für die Regression

Aktuelle Übung

Exercise 10: Zentrierung und Skalierung für die Klassifikation Exercise 11: Evaluierung mehrerer Modelle Exercise 12: Visualisierung der Leistung von Regressionsmodellen Exercise 13: Vorhersagen für die Testdaten Exercise 14: Visualisierung der Leistung von Klassifikationsmodellen Exercise 15: Pipeline zur Vorhersage der Songpopularität Exercise 16: Glückwunsch!