[NHẠC]
Chúng ta đã cùng học về hai mô hình quy hồi từ dữ liệu của chúng ta,
một cái dựa trên diện tích sống,
cái còn lại dựa trên những đặc trưng nâng cao.
Hãy ứng dụng các mô hình này.
Hãy xem nó sẽ thế nào khi chúng ta sử dụng chúng trong thực tế để dự đoán giá nhà.
Cái mà chúng ta sẽ làm là ứng dụng các mô hình đã học
để dự đoán giá của ba ngôi nhà từ
tập dữ liệu, ba ngôi nhà khác nhau.
Ngôi nhà đầu tiên trong ba ngôi nhà tôi đã chọn
có kích thước khác nhau, tính chất khác nhau,
Chúng nhìn có chút khác biết, trong khu phố khác nhau.
Hãy nhìn vào chúng.
Ngôi nhà đầu tiên là từ dữ liệu của chúng ta và
cái mà chúng ta sẽ làm với ngôi nhà này là không có dữ liệu ngoại trừ dữ liệu doanh số bán.
Ngoài dữ liệu doanh số bán của tôi, tôi sẽ
chọn ngôi nhà mà id của nó bằng với id cụ thể.
Ghi chú quốc gia cho chúng ta chuỗi id với mỗi ngôi nhà, nó cho chúng ta số liệu.
Đầu tiên là 5309, tôi đang cop từ một mẩu giấy ở đây, 101200.
ngôi nhà cụ thể với id cụ thể, và tôi đang chọn nó
nếu tôi nhập house1, bạn sẽ thấy nó là gì.
Nó là ngôi nhà mà có ID cụ thể này.
Nó đã bán vào ngày này với 620,000 đô.
Nó có bốn phòng ngủ, hai và
một phần tư phòng tắn, 2,400 feet diện tích không gian và vân vân.
Bây giờ cái mà bạn có thể làm là trong ghi chú ipython,
bạn có thể nhúng vào không chỉ đánh dấu thăng mà còn soạn văn bản trong mã python.
Nhưng bạn cũng có thể nhúng HTML và hình ảnh.
Hãy để tôi làm điều đó cho bạn xem bây giờ, như một ví dụ.
Tôi đang nhập xm và sau đó tôi sẽ thêm hình ảnh vào ghi chú của tôi và hình ảnh này
là một hình ảnh mà tôi đã tải từ hồ sơ quốc gia cho ngôi nhà cụ thể này.
Hình ảnh trên thư mục của tôi, nó được gọi là ngôi nhà.
ngôi nhà 53, số là gì?
09101200 điều này sẽ thật thú vị.
Khi tôi xem bức tranh về ngôi nhà chúng ta đang cố gắng tạo ra dự đoán, oops,
tôi chắc đã nhập sai rồi, yeah
tôi đã quên .jpg của nó.
Và thật thú vị, đây là bức tranh về ngôi nhà chúng ta đang định giá.
Ngôi nhà này được bán năm 2014 với 620,000 đô.
Nó có bốn phòng ngủ, hai và một phần tư phòng tắm.
Nó đã được xây dựng, ví dụ năm 1929.
Bây giờ hãy xem mô hình của chúng ta dự đoán điều gì.
Chúng ta có hai mô hình.
Chúng ta có cái đầu tiên.
Giá đúng của ngôi nhà.
Và chỉ xuất ra để nhắc nhở chúng ta, đây là giá house1.
Đây là 200 vì nếu tôi chỉ nhập xuất ở đây, nó sẽ trông đẹp hơn một chút.
620,000 đô đây là giá của ngôi nhà.
Sau đó hãy xem mô hình đầu tiên của tôi dự đoán điều gì.
Đó là mô hình diện tích đơn giản mà chúng ta đã xây dựng.
Khi bạn thấy nó, whenl typed.predict,
giá của house1 và nó nói nó dự đoán là
628,000 đô, thực sự rất sát giá.
Điều đó thật tốt.
Và hãy xem thêm các đặc trưng làm gì cho chúng ta.
my_features_model.predict:house1, vì vậy
bạn nhớ trung bình, mô hình các đặc trưng của tôi,
thêm nhiều các đặc trưng hơn mang đến cho bạn hiệu suất tốt hơn.
Bây giờ nếu bạn nhìn vào dự đoán ở đây, nó là 720,000 đô,
mô hình diện tích có dự đoán tốt hơn là mô hình diện tích với nhiều đặc trưng hơn.
Cái mà chúng ta học ở đây là, mặc dù trung bình
thêm các đặc trưng cho dự đoán tốt hơn.
Với một ngôi nhà cụ thể này,
mô hình đơn giản tốt hơn là mô hình nâng cao.
Nhưng điều này được mong đợi không phải thường xuyên nhưng
đôi khi nó tốt hơn, trung bình hoạt động có thể sẽ làm tốt hơn.
[NHẠC]