Selamat datang kembali.
Proyek terakhir itu sedikit berlebihan karena kami menggunakan banyak perpustakaan dan banyak visualisasi data
yang sangat spesifik untuk perpustakaan, tetapi kami belum benar-benar menyentuh topik pelatihan data dan
pembuatan model.
Jadi dalam proyek ini, kita sebenarnya akan melakukan beberapa pembelajaran mesin.
Ini akan menjadi sangat menyenangkan.
Tapi saya ingin memberi Anda peringatan.
Ini hanya rasa seperti apa pembelajaran mesin itu.
Jika ini adalah pertama kalinya Anda, mungkin tampak sedikit berlebihan.
Tapi sama seperti apa pun, ini semua tentang latihan dan pengulangan.
Tapi mudah-mudahan pada akhirnya, Anda akan melihat proses enam langkah dan cara kerjanya.
Dan pada akhirnya, Anda juga akan menyadari bahwa itu mungkin tidak serumit yang Anda
bayangkan sebelumnya.
Jadi mari kita mulai.
Hal pertama yang akan kita lakukan adalah membuat notebook baru dengan Python three.
Sekarang, kali ini, kita akan menggunakan kumpulan data yang berbeda dan yang terkenal dalam hal pembelajaran mesin.
Ini disebut dataset iris untuk bunga iris.
Jadi jika saya mengetik Bunga Iris.
Ini adalah kumpulan data yang memiliki semua informasi tentang bunga iris yang sebenarnya memiliki jenis yang berbeda.
Jadi kami akan membuat model pembelajaran mesin yang dapat mendeteksi jenis tanaman iris.
Sekarang, untungnya bagi kita.
Kami dapat mengakses data ini dengan sangat, sangat mudah menggunakan Saikat, belajar, Cycad, belajar, jika Anda ingat,
adalah perpustakaan lain yang sangat, sangat kuat untuk membantu kami dengan pembelajaran mesin.
Jadi yang harus kita lakukan adalah mengatakan dari Saikat, belajar titik.
Datasets dan Cycad Learn hadir dengan beberapa set data bagus yang dapat Anda jelajahi sendiri.
Dan kita hanya akan mengimpor.
Dataset Iris atau huruf kecil I.
Sama seperti ini, sehingga jika saya melakukannya, Iris sama dengan beban, titik, iris, seperti ini dan saya klik jalankan.
Oh, dan ini harus menjadi garis bawah.
Jadi kita sekarang memiliki data yang dimuat.
Dan jika kami kembali ke Reppel kami, kami telah mengimpor data, kami tidak perlu membersihkan data.
Kami belajar tentang itu di proyek sebelumnya.
Tetapi karena saya dapat mempelajari bahwa kumpulan data ini telah dibuat sebelumnya, kita dapat berasumsi bahwa itu adalah data bersih yang dapat kita
gunakan dalam model kita.
Langkah selanjutnya adalah membagi data menjadi training set dan test set.
Tetapi untuk melakukan itu, kita dapat menggunakan konsep X dan Y dan pembelajaran mesin ini.
Jadi X kapital X ini biasanya berarti input yang ingin kita berikan ke model pembelajaran mesin kita.
Jadi dalam kasus kami, kami akan mengatakan data titik iris akan menjadi input kami.
Demikian data yang kami peroleh.
Jadi mari kita lihat apa itu sebenarnya.
Ayo lari.
Itulah data yang Anda lihat.
Itu hanya beberapa array besar.
Dan kenapa akan menjadi target, jadi jika saya tidak menargetkan dan saya klik run?
Anda akan melihat bahwa ini adalah targetnya.
Sekarang, artinya kita ingin mencari atau membuat fungsi yang mengambil X, yang akan menjadi data kita.
Dan output Y, yang merupakan target, itulah jawabannya sekarang dalam kasus kami, ini adalah jawaban nol satu
dan dua.
Tetapi jika saya meng-Google dataset Iris.
Dan saya pergi ke halaman Wikipedia di sini.
Anda akan melihat bahwa ada tiga jenis EIRIS, Sentosa, Cicala dan Virginica, dan masing-masing
diwakili oleh nol satu atau dua.
Jadi jika kita melihat dataset kita.
target ini.
Apakah jenis dari ketiga jenis bunga Irlandia tersebut?
Jadi target dalam hal ini yang telah ditetapkan sebelumnya dengan Cycad Learn Library adalah data gambarnya.
Jadi sekali lagi, jika saya menghapus ini dan menjalankan, ini adalah gambarnya.
Jadi setiap daftar adalah.
Sepotong data yang diwakili oleh beberapa parameter bunga iris.
Dan kemudian kita punya target, yang jawabannya adalah ketika kita input data ini, apa outputnya?
Manakah dari ketiga bunga itu?
Sekarang, jika saya pergi ke Kagle.
Dan saya benar-benar mengetik iris.
Himpunan data.
Anda dapat melihat bahwa kolom adalah panjang pedal, panjang dan kemudian nama spesies.
Jadi Anda dapat melihat di sini bahwa ini adalah kolom yang sedang diuji dan Anda
dapat melihat ini adalah angka yang kami dapatkan dalam larik itu, dan masing-masing sesuai dengan jenis bunga iris yang berbeda.
Jadi mari kita kembali ke sana, saya akan mengatakan bahwa Capital X akan menjadi data kami, masukan kami.
Dan mengapa huruf kecil, mengapa, dan ini hanya standar akan menjadi target kami.
Akhirnya, kami sebenarnya ingin mendapatkan nama fitur, jadi setiap item dalam daftar di sini adalah fitur.
Ingat, itu apa.
Kolom-kolom ini adalah kolom-kolom ini dengan panjang pedal dan septal.
Jadi kita bisa menyimpannya hanya dengan mengatakan fitur.
nama.
Apakah nama fitur titik IRS?
Sekali lagi, yang sudah dibuat sebelumnya dengan kumpulan data Irlandia, dan kemudian nama target akan menjadi nama
target titik Irlandia.
Sekali lagi, jika saya menjalankan ini.
Mari kita lakukan nama fitur terlebih dahulu.
Ada kolom, dan jika saya menargetkan nama.
Anda melihat bahwa ini adalah tiga opsi.
Jadi sampai sekarang, kita sudah mengimpor data, kita tidak perlu membersihkan data, kita belum
benar-benar membagi data, tapi setidaknya kita mulai memahami data kita dan mungkin isinya.
Jadi setelah kita memahami data dan mengetahui bahwa kita memiliki informasi ini, kita sekarang dapat mulai membagi data menjadi
pelatihan dan kumpulan data, karena saat ini kita sedang melakukan pembelajaran terawasi karena ini diberi label
yang benar.
Kami memiliki semua data yang kami butuhkan dan kami juga memiliki jawaban yang kami butuhkan sehingga kami dapat menguji model kami.
Omong-omong, sebelum saya menunjukkan cara membagi data.
Bagaimana menurutmu?
Tipe.
Dari X adalah.
Bisakah kamu menebak?
Ini adalah array numpty, ingat bahwa perpustakaan non-bayar yang saya katakan memungkinkan kita untuk menggunakan array multidimensi?
Nah, di balik tenda, kumpulan data ini adalah array numpty.
Ini sedikit lebih kaya fitur daripada sekadar daftar python.
Bagaimanapun, mari kita mulai membagi data kita.
Jadi yang ingin kita lakukan di sini adalah dari Cycad Learn Library, saya ingin mengambil pemilihan model.
Dan di sini, kita akan mengimpor.
Tes kereta api terbelah.
Sekarang, apa itu, mari Google dan cari tahu.
Jadi, sekali lagi, jika saya pergi ke dokumentasi perpustakaan, Anda dapat melihat bahwa kereta telah terbelah, cukup
pisahkan array atau matriks menjadi rangkaian acak dan subset pengujian.
Jadi, putuskan secara acak untuk kami bagaimana membagi data menjadi data pelatihan dan data uji.
Jadi sekarang kita dapat menggunakannya dengan cara yang menarik, kita dapat dengan mudah mengatakan X adalah kumpulan data pelatihan X.
Kumpulan data uji set data rangkaian Y dan kemudian set data uji Y.
Dan lagi, kita bisa menetapkannya ke variabel dengan menggunakan kereta.
Uji fungsi split yang kita impor.
Dan berikan X, Y dan beberapa variabel yang berbeda, jadi misalnya, di sini, jika Anda bisa melihatnya.
Kami memiliki hal-hal seperti ukuran pengujian atau keadaan acak atau mengacak variabel berbeda yang kami inginkan, sekali lagi,
Anda dapat membacanya sendiri.
Dalam kasus kami, anggap saja ukuran tes akan menjadi titik nol.
Sekarang, mari kita lihat data seperti apa yang kita miliki sekarang.
Jadi jika saya mencetak X data kereta dan kita bisa melakukan Dot Shapir.
Dan kami juga akan mencetak.
Tabung reaksi.
Jika saya menjalankan ini.
Ini mengembalikan apa yang kita sebut dimensi array.
Jadi itu adalah berapa banyak baris dan kolom.
Jadi ada empat kolom dan 90 baris, jadi data kereta kami memiliki Niros dan data uji tugas kami memiliki 60 baris.
Jika saya mengubah Tetsuya di sini dua koma lima dan saya klik jalankan, Anda melihat bahwa sekarang saya
membagi ukuran tes antara 50 persen menjadi untuk kereta 50 untuk tes sehingga kami benar-benar dapat mengubah segalanya dan mencoba hal yang
berbeda.
Dan memanipulasi data kereta dan uji mengatakan.
Namun, idealnya, kami ingin memiliki lebih banyak data pelatihan daripada pengujian hanya karena, ingat, semakin banyak data
yang kami miliki, semakin baik model yang akan kami dapatkan.
Dan ini akan sama untuk variabel uji why dan why juga.
Selamat, kami baru saja membagi data menjadi set pelatihan dan set pengujian, sekarang kami memiliki beberapa langkah menarik
di depan, seperti membuat model.
Mari kita istirahat dan belajar bagaimana melakukannya di video berikutnya.