Willkommen zurück.
Das letzte Projekt war etwas überwältigend, weil wir eine Menge Bibliotheken und viele Datenvisualisierungen verwendet haben,
die sehr spezifisch für eine Bibliothek sind, aber wir haben das Thema Datentraining und Modellerstellung
nicht wirklich berührt.
In diesem Projekt werden wir also tatsächlich etwas maschinelles Lernen durchführen.
Es wird viel Spaß machen.
Aber ich möchte Sie warnen.
Dies ist nur ein Vorgeschmack darauf, wie maschinelles Lernen aussieht.
Wenn dies Ihr erstes Mal ist, kann es ein wenig überwältigend erscheinen.
Aber wie bei allem geht es um Übung und Wiederholung.
Aber hoffentlich werden Sie am Ende den sechsstufigen Prozess sehen und sehen, wie er tatsächlich funktioniert.
Und am Ende des Tages werden Sie auch feststellen, dass es vielleicht gar nicht so kompliziert ist, wie Sie
vielleicht zunächst dachten.
Also lasst uns anfangen.
Als erstes erstellen wir ein neues Notebook mit Python drei.
Dieses Mal werden wir einen anderen Datensatz verwenden, und zwar einen berühmten, wenn es um maschinelles Lernen
geht.
Es wird als Iris-Dataset für die Irisblume bezeichnet.
Also wenn ich Iris Flower eintippe.
Es ist ein Datensatz, der all diese Informationen über die Irisblume enthält, die tatsächlich verschiedene Arten hat.
Wir werden also ein Modell für maschinelles Lernen erstellen, das Arten der Irispflanze erkennen kann.
Nun, zum Glück für uns.
Wir können sehr, sehr einfach auf diese Daten zugreifen, indem wir Saikat verwenden, lernen, Cycad, lernen, wenn Sie sich erinnern,
war eine weitere Bibliothek, die wirklich sehr mächtig ist, um uns beim maschinellen Lernen zu helfen.
Alles was wir also tun müssen, ist von Saikat zu sagen, lerne Punkt.
Datensätze und Cycad Learn sind mit einigen guten Datensätzen vorgefertigt, die Sie selbst erkunden können.
Und wir werden nur die importieren.
Iris-Datensatz oder Kleinbuchstabe I.
Einfach so, wenn ich das tue, ist Iris gleich Last, Punkt, Iris, einfach so und ich klicke auf Ausführen.
Oh, und das sollte eine Unterstreichung sein.
So haben wir jetzt die Daten geladen.
Und wenn wir zu unserem Reppel zurückkehren, haben wir die Daten importiert, wir müssen die Daten nicht bereinigen.
Das haben wir im vorherigen Projekt erfahren.
Da ich jedoch erfahren konnte, dass diese Datensätze vorgefertigt sind, können wir davon ausgehen, dass es sich um saubere Daten handelt, die wir in
unseren Modellen verwenden können.
Der nächste Schritt besteht darin, die Daten in ein Trainingsset und ein Testset aufzuteilen.
Aber damit wir das tun können, können wir dieses Konzept von X und Y und maschinellem Lernen verwenden.
Also X dieses große X bedeutet normalerweise die Eingaben, die wir in unser maschinelles Lernmodell geben möchten.
In unserem Fall werden wir also sagen, dass die Irispunktdaten unsere Eingaben sind.
Das sind also die Daten, die wir bekommen.
Mal sehen, was das ist.
Lass uns laufen.
Das sind die Daten, die Sie sehen.
Das sind nur einige massive Arrays.
Und warum wird das das Ziel sein, wenn ich also nicht ziele und auf Ausführen klicke?
Sie werden sehen, dass dies das Ziel ist.
Das bedeutet, dass wir eine Funktion finden oder erstellen möchten, die ein X annimmt, das unsere Daten sind.
Und gibt das Y aus, das ist das Ziel, das ist jetzt die Antwort in unserem Fall, dies sind die Antworten null
eins und zwei.
Aber wenn ich Google Iris-Datensatz setze.
Und ich gehe hier auf die Wikipedia-Seite.
Sie werden sehen, dass es drei Arten von EIRIS gibt, die Sentosa, sehr Cicala und Virginica, und jeder von diesen
wird entweder durch Null eins oder zwei repräsentiert.
Wenn wir uns also unseren Datensatz ansehen.
Dieses Ziel.
Sind die Arten dieser drei irischen Blumenarten?
Das mit der Cycad Learn Library voreingestellte Ziel sind in diesem Fall also die Daten der
Bilder.
Wenn ich dies entferne und auf Ausführen drücke, ist dies das Bild.
So ist jede Liste.
Ein Datenelement, das durch einige Parameter die Irisblume darstellt.
Und dann haben wir das Ziel, was ist die Antwort, wenn wir diese Daten eingeben, was ist die Ausgabe?
Welche der drei Blumen ist das?
Wenn ich jetzt nach Kagle gehe.
Und ich tippe tatsächlich die Iris ein.
Datensatz.
Sie können sehen, dass die Spalten während der Länge des Pedals, der Länge und dann der Artbezeichnung sind.
Sie können hier also sehen, dass dies die Spalten sind, auf die getestet wird, und Sie
können sehen, dass dies die Zahlen sind, die wir in diesem Array erhalten, und jede entspricht einem anderen Typ der Irisblume.
Kommen wir also darauf zurück, ich werde sagen, dass Capital X unsere Daten, unser Input sein wird.
Und warum dann Kleinbuchstaben, warum, und dies ist nur ein Standard, wird unser Ziel sein.
Schließlich wollen wir eigentlich die Feature-Namen erhalten, also ist jedes Element in der Liste hier ein Feature.
Denken Sie daran, das ist es.
Diese Spalten sind diese Spalten mit der Länge des Pedals und des Septals.
Wir können das also speichern, indem wir einfach Feature sagen.
Namen.
Hat der IRS Punkt-Funktionsnamen?
Auch dies wird mit dem irischen Datensatz vorgefertigt, und dann sind die Zielnamen die
irischen Punktzielnamen.
Nochmal, wenn ich das starte.
Lassen Sie uns zuerst Feature-Namen erstellen.
Da sind die Spalten, und wenn ich Zielnamen mache.
Sie sehen, dass dies die drei Optionen sind.
Bis jetzt haben wir die Daten importiert, wir mussten die Daten nicht bereinigen, wir haben die Daten noch nicht
wirklich aufgeteilt, aber wir fangen zumindest an, unsere Daten zu verstehen und vielleicht zu verstehen, was sie enthalten.
Sobald wir die Daten verstanden haben und wissen, dass wir über diese Informationen verfügen, können wir jetzt damit beginnen, die Daten
in ein Trainings- und einen Datensatz aufzuteilen, da wir derzeit überwachtes Lernen durchführen, da diese als richtig
gekennzeichnet sind.
Wir haben alle Daten, die wir brauchen, und wir haben auch die Antworten, die wir brauchen, um unser Modell zu testen.
Übrigens, bevor ich Ihnen zeige, wie Sie die Daten aufteilen.
Was denken Sie?
Der Typ.
Von X ist.
Kannst du es erraten?
Es ist ein bescheuertes Array. Erinnern Sie sich daran, dass die nicht bezahlte Bibliothek, von der ich Ihnen sagte, es uns erlaubt, mehrdimensionale Arrays zu
verwenden?
Nun, unter der Haube ist dieser Datensatz ein bescheuertes Array.
Es ist ein bisschen funktionsreicher als nur eine Python-Liste.
Wie auch immer, fangen wir an, unsere Daten aufzuteilen.
Was wir hier also tun möchten, ist aus der Cycad Learn Library, ich möchte die Modellauswahl greifen.
Und hier werden wir importieren.
Der Zugtest teilte sich.
Nun, was ist das, lass uns googeln und es herausfinden.
Wenn ich also wieder in die Bibliotheksdokumentation gehe, können Sie sehen, dass sich der Zug geteilt hat,
einfach Arrays oder Matrizen in zufällige Zug- und Testteilmengen aufteilt.
Entscheidet also zufällig für uns, wie die Daten in die Trainingsdaten und die Testdaten aufgeteilt
werden.
Jetzt können wir es auf interessante Weise verwenden, wir können einfach sagen, dass X der Trainingsdatensatz des X ist.
Testdatensatz den Y-Zugdatensatz und dann den Y-Testdatensatz.
Und wieder können wir das einfach Variablen zuweisen, indem wir den Zug verwenden.
Testen Sie die Split-Funktion, die wir importieren.
Und gib ihm das X, das Y und einige andere Variablen, also zum Beispiel hier drüben, wenn du es sehen kannst.
Wir haben Dinge wie Testgröße oder Zufallsstatus oder mischen verschiedene Variablen, die wir wollen, auch hier können Sie
dies selbst lesen.
Sagen wir in unserem Fall einfach, dass die Testgröße null ist.
Schauen wir uns nun an, welche Art von Daten wir jetzt haben.
Wenn ich also die Zugdaten X ausdrucke, können wir Dot Shapir erstellen.
Und wir drucken auch die.
Reagenzglas.
Wenn ich das laufe.
Es gibt das zurück, was wir eine Dimensionalität des Arrays nennen.
So viele Zeilen und Spalten.
Es hat also vier Spalten und 90 Zeilen, unsere Zugdaten haben also Niros und unsere Aufgabentestdaten haben 60 Zeilen.
Wenn ich die Tetsuyas hier zwei Komma fünf ändere und auf Ausführen klicke, siehst du, dass ich jetzt
die Testgröße zwischen 50 Prozent für Zug 50 für den Test aufteile, damit wir die Dinge tatsächlich ändern und verschiedene Dinge ausprobieren
können.
Und die Zug- und Testdaten manipulieren sagt.
Im Idealfall möchten wir jedoch mehr Trainingsdaten als Tests haben, nur weil unser Modell
umso besser wird, je mehr Daten wir haben.
Und dies wird auch für die Warum-Zug- und die Warum-Testvariablen sein.
Herzlichen Glückwunsch, wir haben die Daten gerade in Trainingsset und Testset aufgeteilt, wir haben jetzt einige spannende Schritte vor uns, wie
zum Beispiel das Erstellen des Modells.
Machen wir eine Pause und lernen Sie im nächsten Video, wie das geht.