Ben tornato.
Quest'ultimo progetto è stato un po' travolgente perché abbiamo usato un sacco di librerie e molte visualizzazioni di dati
che sono molto specifiche per una libreria, ma non abbiamo davvero toccato l'argomento dell'addestramento dei dati e della
creazione di modelli.
Quindi, in questo progetto, faremo un po' di apprendimento automatico.
Sarà molto divertente.
Ma voglio darti un avvertimento.
Questo è solo un assaggio di come è l'apprendimento automatico.
Se questa è la tua prima volta, potrebbe sembrare un po' opprimente.
Ma proprio come con qualsiasi cosa, è tutta una questione di pratica e ripetizione.
Ma si spera che alla fine vedrai il processo in sei fasi e come funziona effettivamente.
E alla fine della giornata, ti renderai anche conto che forse non è così complicato come avresti potuto
pensare inizialmente.
Quindi iniziamo.
La prima cosa che faremo è creare un nuovo notebook con Python tre.
Ora, questa volta, useremo un set di dati diverso e famoso quando si tratta di machine learning.
Si chiama set di dati dell'iride per il fiore dell'iride.
Quindi se digito Iris Flower.
È un set di dati che contiene tutte queste informazioni sul fiore dell'iride che in realtà ha diversi tipi.
Quindi creeremo un modello di apprendimento automatico in grado di rilevare i tipi della pianta dell'iride.
Ora, fortunatamente per noi.
Possiamo accedere a questi dati molto, molto facilmente usando Saikat, impara, Cycad, impara, se ricordi, era
un'altra libreria che è davvero, davvero potente per aiutarci con l'apprendimento automatico.
Quindi tutto ciò che dobbiamo fare è dire da Saikat, impara punto.
Set di dati e Cycad Learn sono precostruiti con alcuni buoni set di dati che puoi esplorare da solo.
E stiamo solo per importare il.
Set di dati Iris o I minuscola.
Proprio così, in modo che se lo faccio, Iris è uguale a carico, punto, iride, proprio così e faccio clic su Esegui.
Oh, e questo dovrebbe essere un trattino basso.
Quindi ora abbiamo i dati caricati.
E se torniamo al nostro Reppel, abbiamo importato i dati, non abbiamo bisogno di pulire i dati.
Lo abbiamo appreso nel progetto precedente.
Ma poiché ho potuto apprendere che questi set di dati sono precostruiti, possiamo presumere che siano dati puliti che possiamo utilizzare
nei nostri modelli.
Il passaggio successivo consiste nel suddividere i dati in set di addestramento e set di test.
Ma per farlo, possiamo usare questo concetto di X e Y e l'apprendimento automatico.
Quindi X questa X maiuscola di solito indica gli input che vogliamo dare al nostro modello di apprendimento automatico.
Quindi nel nostro caso diremo che i dati del punto dell'iride saranno i nostri input.
Quindi questi sono i dati che otteniamo.
Quindi vediamo effettivamente di cosa si tratta.
Corriamo.
Questi sono i dati che vedi.
Sono solo alcuni array enormi.
E perché sarà il bersaglio, quindi se non miro al bersaglio e faccio clic su Esegui?
Vedrai che questo è l'obiettivo.
Ora, ciò significa che vogliamo trovare o creare una funzione che accetta una X, che saranno i nostri dati.
E emette Y, che è l'obiettivo, questa è la risposta ora nel nostro caso, queste sono le risposte zero uno
e due.
Ma se io Google Iris set di dati.
E vado alla pagina di Wikipedia qui.
Vedrai che ci sono tre tipi di EIRIS, il Sentosa, molto Cicala e Virginica, e ognuno di questi
è rappresentato da zero uno o due.
Quindi, se guardiamo al nostro set di dati.
Questo obiettivo.
Sono i tipi di quei tre tipi di fiori irlandesi?
Quindi l'obiettivo in questo caso che viene preimpostato con la Cycad Learn Library sono questi i dati delle
immagini.
Quindi, di nuovo, se lo rimuovo e premo Esegui, questa è l'immagine.
Quindi ogni lista lo è.
Un dato che rappresenta per alcuni parametri il fiore dell'iride.
E poi abbiamo l'obiettivo, che è la risposta quando inseriamo questi dati, qual è l'output?
Quale dei tre fiori è?
Ora, se vado a Kagle.
E in realtà digito l'iride.
Insieme di dati.
Puoi vedere che le colonne sono mentre la lunghezza del pedale, la lunghezza e quindi il nome della specie.
Quindi puoi vedere qui che queste sono le colonne che sta testando e puoi vedere che
questi sono i numeri che otteniamo in quella matrice, e ognuno corrisponde a un diverso tipo di fiore di iris.
Quindi torniamo a questo, dirò che Capital X saranno i nostri dati, il nostro input.
E poi perché minuscolo, perché, e questo è solo uno standard sarà il nostro obiettivo.
Infine, in realtà vogliamo ottenere i nomi delle funzionalità, quindi ogni elemento nell'elenco qui è una funzionalità.
Ricorda, ecco cosa.
Queste colonne sono queste colonne sono le con la lunghezza del pedale e il settale.
Quindi possiamo memorizzarlo semplicemente dicendo feature.
Nome.
I nomi delle funzioni dei punti dell'IRS?
Ancora una volta, che viene pre-costruito con il set di dati irlandese, quindi i nomi di destinazione saranno i nomi di
destinazione punto irlandesi.
Di nuovo, se eseguo questo.
Facciamo prima i nomi delle funzioni.
Ci sono le colonne e se faccio nomi di destinazione.
Vedete che queste sono le tre opzioni.
Quindi, fino ad ora, abbiamo importato i dati, non abbiamo dovuto pulire i dati, non li abbiamo
ancora realmente suddivisi, ma stiamo almeno iniziando a capire i nostri dati e forse cosa contengono.
Quindi, una volta compresi i dati e sapendo che abbiamo queste informazioni, possiamo iniziare a dividere i dati in un set
di dati e di addestramento, perché in questo momento stiamo facendo un apprendimento supervisionato perché sono
etichettati correttamente.
Abbiamo tutti i dati di cui abbiamo bisogno e abbiamo anche le risposte di cui abbiamo bisogno per poter testare il nostro modello.
A proposito, prima di mostrarti come dividere i dati.
Cosa ne pensi?
Il tipo.
Di X è.
Puoi indovinare?
È un array zoppo, ricordi quella libreria gratuita che ti ho detto ci permette di usare array multidimensionali?
Bene, sotto il cofano, questo set di dati è un array vuoto.
È un po' più ricco di funzionalità di un semplice elenco Python.
Comunque, iniziamo a dividere i nostri dati.
Quindi quello che vogliamo fare qui è dalla Cycad Learn Library, voglio prendere la selezione del modello.
E qui dentro, importeremo.
La prova del treno si è divisa.
Ora, che cos'è, cerchiamo su Google e scopriamolo.
Quindi, di nuovo, se vado alla documentazione della libreria, puoi vedere che il treno si è diviso, semplicemente
divide l'array o le matrici in treni casuali e sottoinsiemi di test.
Quindi decide casualmente per noi come dividere i dati in dati di allenamento e dati di
test.
Quindi ora possiamo usarlo in un modo interessante, possiamo semplicemente dire che X è il set di dati di addestramento X.
Set di dati di prova il set di dati del treno Y e quindi il set di dati del test Y.
E ancora, possiamo semplicemente assegnarlo alle variabili usando il treno.
Funzione di test split che importiamo.
E assegnagli la X, la Y e alcune variabili diverse, quindi per esempio, qui, se puoi vedere.
Abbiamo cose come la dimensione del test o lo stato casuale o mischiare diverse variabili che vogliamo, di nuovo,
puoi leggerlo da solo.
Nel nostro caso, diciamo solo che la dimensione del test sarà punto zero per.
Ora, diamo un'occhiata a che tipo di dati abbiamo ora.
Quindi se stampo X i dati del treno e possiamo fare Dot Shapir.
E stamperemo anche il.
Provetta.
Se eseguo questo.
Restituisce quella che chiamiamo dimensionalità dell'array.
Quindi questo è il numero di righe e colonne.
Quindi ha quattro colonne e 90 righe, quindi i nostri dati del treno hanno Niros e i nostri dati del test delle attività hanno 60 righe.
Se cambio il Tetsuya qui due virgola cinque e clicco su Esegui, vedi che ora sto dividendo la
dimensione del test tra il 50% per il treno 50 per il test, quindi possiamo effettivamente cambiare le cose e provare cose
diverse.
E manipolare i dati del treno e dei test dice.
Idealmente, però, vogliamo avere più dati di addestramento che test solo perché, ricorda,
più dati abbiamo, migliore sarà il nostro modello.
E questo sarà lo stesso per le variabili perché addestrare e perché testare.
Congratulazioni, abbiamo appena suddiviso i dati in set di addestramento e set di test, ora abbiamo alcuni passi avanti
interessanti, come la creazione del modello.
Facciamo una pausa e impariamo come farlo nel prossimo video.