Content de te revoir.
Ce dernier projet était un peu écrasant car nous avons utilisé une tonne de bibliothèques et de nombreuses visualisations de données
très spécifiques à une bibliothèque, mais nous n'avons pas vraiment abordé le sujet de la formation des données et de
la création de modèles.
Donc, dans ce projet, nous allons en fait faire du machine learning.
Ça va être très amusant.
Mais je veux vous donner un avertissement.
Ceci n'est qu'un avant-goût de ce qu'est l'apprentissage automatique.
Si c'est votre première fois, cela peut sembler un peu écrasant.
Mais comme pour tout, tout est question de pratique et de répétition.
Mais j'espère qu'à la fin, vous verrez le processus en six étapes et comment il fonctionne réellement.
Et à la fin de la journée, vous vous rendrez également compte que ce n'est peut-être pas aussi compliqué que vous l'auriez peut-être
pensé au départ.
Alors, commençons.
La première chose que nous allons faire est de créer un nouveau bloc-notes avec Python trois.
Maintenant, cette fois-ci, nous allons utiliser un ensemble de données différent et célèbre en matière d'apprentissage automatique.
C'est ce qu'on appelle l'ensemble de données d'iris pour la fleur d'iris.
Donc si je tape Iris Flower.
C'est un ensemble de données qui contient toutes ces informations sur la fleur d'iris qui a en fait différents types.
Nous allons donc créer un modèle d'apprentissage automatique capable de détecter les types de plantes d'iris.
Maintenant, heureusement pour nous.
Nous pouvons accéder à ces données très, très facilement en utilisant Saikat, learn, Cycad, learn, si vous vous
en souvenez, était une autre bibliothèque vraiment, vraiment puissante pour nous aider avec l'apprentissage automatique.
Donc tout ce que nous avons à faire est de dire de Saikat, apprenez le point.
Les ensembles de données et Cycad Learn sont livrés pré-construits avec de bons ensembles de données que vous pouvez explorer par vous-même.
Et nous allons juste importer le fichier.
Jeu de données Iris ou I minuscule.
Juste comme ça, de sorte que si je le fais, Iris est égal à charge, point, iris, juste comme ça et je clique sur exécuter.
Oh, et cela devrait être un trait de soulignement.
Nous avons donc maintenant les données chargées.
Et si nous revenons à notre Reppel, nous avons importé les données, nous n'avons pas besoin de nettoyer les données.
Nous l'avons appris dans le projet précédent.
Mais parce que j'ai pu apprendre que ces ensembles de données sont pré-construits, nous pouvons supposer que ce sont des données propres que nous pouvons
utiliser dans nos modèles.
L'étape suivante consiste à diviser les données en un ensemble d'apprentissage et un ensemble de test.
Mais pour ce faire, nous pouvons utiliser ce concept de X et Y et l'apprentissage automatique.
Donc X ce capital X signifie généralement les entrées que nous voulons donner à notre modèle d'apprentissage automatique.
Donc, dans notre cas, nous dirons que les données de point d'iris seront nos entrées.
Voilà donc les données que nous obtenons.
Voyons donc réellement ce que c'est.
Courons.
Ce sont les données que vous voyez.
Ce ne sont que des tableaux massifs.
Et pourquoi va être la cible, donc si je ne cible pas et que je clique sur exécuter ?
Vous verrez que c'est la cible.
Maintenant, cela signifie que nous voulons trouver ou créer une fonction qui prend un X, qui sera nos données.
Et sort le Y, qui est la cible, c'est la réponse maintenant dans notre cas, ce sont les réponses zéro
un et deux.
Mais si je Google Iris dataset.
Et je vais sur la page Wikipédia ici.
Vous verrez qu'il existe trois types d'EIRIS, les Sentosa, très Cicala et Virginica, et chacun d'eux
est représenté par zéro un ou deux.
Donc, si nous regardons notre ensemble de données.
Cette cible.
Est-ce que les types de ces trois types de fleurs irlandaises?
Donc, la cible dans ce cas qui est préréglée avec la bibliothèque Cycad Learn est ce sont les données des
images.
Donc, encore une fois, si je supprime cela et que j'appuie sur exécuter, c'est l'image.
Donc, chaque liste est.
Une donnée qui représente par certains paramètres la fleur d'iris.
Et puis nous avons la cible, qui est la réponse est lorsque nous saisissons ces données, quelle est la sortie ?
Laquelle des trois fleurs est-ce ?
Maintenant, si je vais à Kagle.
Et je tape en fait dans l'iris.
Base de données.
Vous pouvez voir que les colonnes sont tandis que la longueur de la pédale, la longueur et ensuite le nom de l'espèce.
Vous pouvez donc voir ici que ce sont les colonnes qu'il teste et vous pouvez voir
que ce sont les nombres que nous obtenons dans ce tableau, et chacun correspond à un type différent de la fleur d'iris.
Alors revenons à ça, je vais dire que Capital X va être nos données, notre entrée.
Et puis pourquoi les minuscules, pourquoi, et ce n'est qu'une norme sera notre cible.
Enfin, nous voulons en fait obtenir les noms des fonctionnalités, donc chaque élément de la liste ici est une fonctionnalité.
Rappelez-vous, c'est quoi.
Ces colonnes sont ces colonnes sont les avec la longueur de la pédale et le septal.
Nous pouvons donc stocker cela en disant simplement fonctionnalité.
Noms.
Le point IRS comporte-t-il des noms ?
Encore une fois, qui est pré-construit avec l'ensemble de données irlandais, puis les noms cibles seront les noms de cibles
de points irlandais.
Encore une fois, si je lance ceci.
Commençons par les noms des fonctionnalités.
Il y a les colonnes, et si je cible les noms.
Vous voyez que ce sont les trois options.
Donc jusqu'à présent, nous avons importé les données, nous n'avons pas eu à nettoyer les données, nous n'avons pas encore
vraiment divisé les données, mais nous commençons au moins à comprendre nos données et peut-être ce qu'elles contiennent.
Donc, une fois que nous avons compris les données et sachant que nous avons ces informations, nous pouvons maintenant commencer à diviser les données
en un apprentissage et un ensemble de données, car pour le moment, nous effectuons un apprentissage supervisé car ils
sont étiquetés correctement.
Nous avons toutes les données dont nous avons besoin et nous avons également les réponses dont nous avons besoin pour tester notre modèle.
Au fait, avant de vous montrer comment diviser les données.
Qu'en penses-tu?
Le type.
de X est.
Peux-tu deviner?
C'est un tableau numpty, rappelez-vous que la bibliothèque non-payante que je vous ai dit nous permet d'utiliser des tableaux multidimensionnels
?
Eh bien, sous le capot, cet ensemble de données est un tableau incomplet.
C'est un peu plus riche en fonctionnalités qu'une simple liste python.
Quoi qu'il en soit, commençons à diviser nos données.
Donc, ce que nous voulons faire ici, c'est à partir de la bibliothèque d'apprentissage Cycad, je veux récupérer la sélection de modèles.
Et ici, nous allons importer.
L'essai du train s'est divisé.
Maintenant, qu'est-ce que c'est, allons sur Google et découvrons.
Donc, encore une fois, si je vais à la documentation de la bibliothèque, vous pouvez voir que le train s'est divisé, divise
simplement le tableau ou les matrices en sous-ensembles de train et de test aléatoires.
Donc, décide au hasard pour nous comment il va diviser les données en données d'entraînement et en données de
test.
Alors maintenant, nous pouvons l'utiliser d'une manière intéressante, nous pouvons simplement dire que X est l'ensemble de données d'entraînement le X.
Ensemble de données de test l'ensemble de données de train Y, puis l'ensemble de données de test Y.
Et encore une fois, nous pouvons simplement affecter cela à des variables en utilisant le train.
Testez la fonction split que nous importons.
Et donnez-lui le X, le Y et quelques variables différentes, par exemple, ici, si vous pouvez voir.
Nous avons des choses comme la taille du test ou l'état aléatoire ou mélanger différentes variables que nous voulons, encore une fois, vous
pouvez le lire par vous-même.
Dans notre cas, disons simplement que la taille du test sera nulle pour.
Voyons maintenant le type de données dont nous disposons actuellement.
Donc, si j'imprime X les données du train et nous pouvons faire Dot Shapir.
Et nous imprimerons également le .
Tube à essai.
Si je lance ça.
Il renvoie ce que nous appelons une dimensionnalité du tableau.
C'est donc le nombre de lignes et de colonnes.
Il a donc quatre colonnes et 90 lignes, donc nos données de train ont Niros et nos données de test de tâche ont 60 lignes.
Si je change le Tetsuya ici deux virgule cinq et que je clique sur exécuter, vous voyez que maintenant je divise la
taille du test entre 50 pour cent étant pour le train 50 pour le test afin que nous puissions réellement changer les choses et essayer différentes
choses.
Et manipuler le train et tester les données dit.
Idéalement, cependant, nous voulons avoir plus de données d'entraînement que de tests simplement parce que, rappelez-vous,
plus nous avons de données, meilleur sera notre modèle.
Et cela va être la même chose pour le train pourquoi et les variables de test pourquoi aussi.
Félicitations, nous venons de diviser les données en ensemble d'apprentissage et ensemble de test, nous avons maintenant quelques étapes passionnantes à
venir, telles que la création du modèle.
Faisons une pause et apprenons comment faire cela dans la prochaine vidéo.