Bem vindo de volta.
O último projeto foi um pouco complicado porque usamos uma tonelada de bibliotecas e muitas visualizações de dados
que são muito específicas para uma biblioteca, mas ainda não tocamos no tópico de treinamento de dados e
criação de modelos.
Portanto, neste projeto, vamos realmente fazer algum aprendizado de máquina.
Vai ser muito divertido.
Mas eu quero te dar um aviso.
Esta é apenas uma amostra de como é o aprendizado de máquina.
Se esta for sua primeira vez, pode parecer um pouco opressor.
Mas, assim como com qualquer coisa, é tudo uma questão de prática e repetição.
Mas, esperançosamente, ao final dele, você verá o processo de seis etapas e como ele realmente funciona.
E no final do dia, você também perceberá que talvez não seja tão complicado quanto você pode ter
pensado inicialmente.
Então vamos começar.
A primeira coisa que faremos é criar um novo notebook com Python três.
Agora, desta vez, usaremos um conjunto de dados diferente e famoso quando se trata de aprendizado de
máquina.
É chamado de conjunto de dados da íris para a flor da íris.
Então, se eu digitar Iris Flower.
É um conjunto de dados que contém todas essas informações sobre a flor da íris que, na verdade, possui diferentes tipos.
Então, vamos criar um modelo de aprendizado de máquina que pode detectar tipos de planta de íris.
Agora, felizmente para nós.
Podemos acessar esses dados muito, muito facilmente usando Saikat, aprender, Cycad, aprender, se você se lembra, era
outra biblioteca muito, muito poderosa para nos ajudar com o aprendizado de máquina.
Portanto, tudo o que temos a fazer é dizer de Saikat, aprenda ponto.
Conjuntos de dados e Cycad Learn vêm pré-construídos com alguns conjuntos de dados bons que você pode explorar por conta própria.
E vamos apenas importar o.
Conjunto de dados Iris ou I minúsculo.
Assim, se eu fizer isso, Iris será igual a carregar, ponto, íris, assim e eu clicar em executar.
Ah, e isso deve ser um sublinhado.
Portanto, agora temos os dados carregados.
E se voltarmos ao nosso Reppel, importamos os dados, não precisamos limpar os dados.
Aprendemos sobre isso no projeto anterior.
Mas como eu poderia aprender que esses conjuntos de dados pré-construídos, podemos supor que são dados limpos que podemos usar
em nossos modelos.
A próxima etapa é dividir os dados em conjunto de treinamento e conjunto de teste.
Mas, para fazermos isso, podemos usar esse conceito de X e Y e aprendizado de máquina.
Portanto, X este X maiúsculo geralmente significa as entradas que desejamos fornecer ao nosso modelo de aprendizado de máquina.
Portanto, em nosso caso, diremos que os dados do ponto da íris serão nossas entradas.
Então esses são os dados que obtemos.
Então, vamos realmente ver o que é.
Vamos correr.
Esses são os dados que você vê.
Isso são apenas algumas matrizes enormes.
E por que será o alvo, então se eu não alvo e clico em executar?
Você verá que este é o alvo.
Agora, o que isso significa é que queremos encontrar ou criar uma função que receba um X, que serão nossos dados.
E produz o Y, que é o alvo, que é a resposta agora no nosso caso, essas são as respostas zero
um e dois.
Mas se eu pesquisar o conjunto de dados Iris no Google.
E eu vou para a página da Wikipedia aqui.
Você verá que existem três tipos de EIRIS, o Sentosa, muito Cicala e Virginica, e cada um deles
é representado por zero um ou dois.
Então, se olharmos para nosso conjunto de dados.
Este alvo.
São os tipos desses três tipos de flores irlandesas?
Portanto, o alvo, neste caso, que vem predefinido com a Biblioteca Cycad Learn, são os dados das
imagens.
Então, novamente, se eu remover isso e clicar em executar, esta é a imagem.
Então, cada lista é.
Um dado que representa por alguns parâmetros a flor da íris.
E então temos a meta, que é a resposta é quando inserimos esses dados, qual é a saída?
Qual das três flores é?
Agora, se eu for para Kagle.
E eu realmente digito a íris.
Conjunto de dados.
Você pode ver que as colunas são enquanto o comprimento do pedal, o comprimento e depois o nome da espécie.
Você pode ver aqui que essas são as colunas que ele está testando e pode ver
que esses são os números que obtemos nessa matriz, e cada um corresponde a um tipo diferente de flor de íris.
Então, vamos voltar a isso, vou dizer que Capital X vai ser nossos dados, nossa entrada.
E então porque minúsculas, porque, e este é apenas um padrão, será o nosso alvo.
Por fim, queremos realmente obter os nomes dos recursos, portanto, cada item da lista aqui é um recurso.
Lembre-se, é isso.
Essas colunas são essas colunas são as com o comprimento do pedal e do septal.
Portanto, podemos armazenar isso simplesmente dizendo recurso.
Do nome
Os nomes dos recursos dos pontos do IRS?
Novamente, o que vem pré-construído com o conjunto de dados irlandês e, em seguida, os nomes dos alvos serão os nomes dos
alvos de pontos irlandeses.
Novamente, se eu executar isso.
Vamos fazer os nomes dos recursos primeiro.
Existem as colunas, e se eu fizer nomes de destino.
Você vê que essas são as três opções.
Então, até agora, nós importamos os dados, não tivemos que limpar os dados, realmente não dividimos os dados
ainda, mas estamos pelo menos começando a entender nossos dados e talvez o que eles contêm.
Assim, uma vez que entendemos os dados e sabemos que temos essas informações, podemos começar a dividir os dados em um
treinamento e um conjunto de dados, porque agora estamos fazendo um aprendizado supervisionado porque eles estão
rotulados corretamente.
Temos todos os dados de que precisamos e também as respostas de que precisamos para testar nosso modelo.
A propósito, antes de mostrar como dividir os dados.
O que você acha?
O tipo.
De X é.
Você consegue adivinhar?
É um array entediante, lembra que a biblioteca não paga que eu disse a você nos permite usar arrays
multidimensionais?
Bem, por baixo do capô, este conjunto de dados é uma matriz entediante.
É um pouco mais rico em recursos do que apenas uma lista de python.
De qualquer forma, vamos começar a dividir nossos dados.
Então, o que queremos fazer aqui é da Biblioteca de Aprendizagem do Cycad, quero pegar a seleção do modelo.
E aqui, vamos importar.
A divisão de teste do trem.
Agora, o que é isso, vamos pesquisar no Google e descobrir.
Então, novamente, se eu for para a documentação da biblioteca, você pode ver que o trem se dividiu, simplesmente
divide a matriz ou matrizes em trem aleatório e subconjuntos de teste.
Portanto, decide aleatoriamente para nós como vai dividir os dados em dados de treinamento e dados de
teste.
Portanto, agora podemos usá-lo de uma forma interessante, podemos simplesmente dizer que X é o conjunto de dados de treinamento X.
Conjunto de dados de teste, o conjunto de dados do trem Y e, em seguida, o conjunto de dados de teste Y.
E, novamente, podemos simplesmente atribuir isso a variáveis usando o trem.
Função de divisão de teste que importamos.
E dê a ele o X, o Y e algumas variáveis diferentes, por exemplo, aqui, se você pode ver.
Temos coisas como tamanho de teste ou estado aleatório ou variáveis diferentes que queremos, novamente, você pode ler
isso por conta própria.
Em nosso caso, vamos apenas dizer que o tamanho do teste será o ponto zero para.
Agora, vamos dar uma olhada nos tipos de dados que temos agora.
Então, se eu imprimir X os dados do trem, podemos fazer Dot Shapir.
E também imprimiremos o.
Tubo de ensaio.
Se eu executar isso.
Ele retorna o que chamamos de dimensionalidade do array.
Então essa é a quantidade de linhas e colunas.
Portanto, ele tem quatro colunas e 90 linhas, então nossos dados de trem têm Niros e nossos dados de teste de tarefa têm 60 linhas.
Se eu alterar o Tetsuya aqui dois vírgula cinco e clicar em executar, você verá que agora estou dividindo
o tamanho do teste entre 50 por cento sendo para o trem 50 para teste, então podemos realmente mudar as coisas e tentar coisas
diferentes.
E manipular o trem e os dados de teste, diz.
O ideal, porém, é que queremos mais dados de treinamento do que testes, só porque, lembre-se,
quanto mais dados tivermos, melhor será o nosso modelo.
E isso vai ser o mesmo para as variáveis de por que treinar e também por que testar.
Parabéns, acabamos de dividir os dados em conjunto de treinamento e conjunto de teste, agora temos algumas etapas interessantes à
frente, como a criação do modelo.
Vamos fazer uma pausa e aprender como fazer isso no próximo vídeo.