欢迎回来｡
最后一个项目有点让人不知所措, 因为我们使用了大量的库和大量的数据可视化, 这些都是库特有的｡
但我们还没有真正触及训练数据和创建模型的话题｡
所以在这个项目中, 我们实际上要做一些机器学习｡
会很有趣的｡
但我想给予你一个警告｡
这只是机器学习的一种体验｡
如果这是你的第一次, 它可能看起来有点势不可挡, 但就像任何事情一样,
这都是关于练习和重复｡
但希望在它结束时, 你会看到这六个步骤的过程, 以及它实际上是如何工作的｡
在一天结束的时候, 你也会意识到, 它可能并不像你最初想象的那么复杂｡
那么我们开始吧｡
我们要做的第一件事就是用Python 3创建一个新的笔记本｡
现在, 这一次, 我们将使用一个不同的数据集, 一个著名的机器学习数据集｡
它被称为鸢尾花的鸢尾花数据集｡
所以如果我输入鸢尾花｡
这是一个数据集, 里面有关于鸢尾花的所有信息, 实际上鸢尾花有不同的类型｡
所以我们要创建一个机器学习模型来检测鸢尾植物的种类｡
现在, 幸运的是我们｡
我们可以通过通灵学习器非常非常容易地获取这些数据｡
所以我可以学习, 如果你还记得的话, 是另一个库, 它非常非常强大, 可以帮助我们进行机器学习｡
所以我们要做的就是说从通灵学点｡
数据集和心灵学习是预先建立的, 有一些好的数据集, 你可以自己探索｡
我们只需要导入iris数据集或小写的i｡
就像这样｡
所以如果我这样做, 虹膜等于负荷｡
点点｡
爱瑞丝
就像这样｡
然后单击“运行”｡
哦, 这应该是下划线｡
现在我们已经加载了数据｡
如果我们返回到报表, 我们已经导入了数据｡
我们不需要清除数据｡
我们在上一个项目中了解到了这一点｡
但是因为CI可以学习这些数据, 我们可以假设这些数据是干净的, 可以在我们的模型中使用｡
下一步是将数据拆分为训练集､ 集和测试集｡
但为了做到这一点, 我们可以在机器学习中使用X和Y的概念｡
所以X, 这个大写的x通常是指我们要给予机器学习模型的输入｡
在我们的例子中, 我们将虹膜点数据作为输入｡
这就是我们得到的数据｡
让我们来看看这是什么｡
我们跑吧
这就是数据｡
你看到了吗？
只是一些大规模的阵列｡
又为什么会成为众矢之的｡
所以如果我点目标然后点击运行｡
你会发现这就是目标｡
现在, 这意味着我们要找到或创建一个函数, 它接受一个X, 这将是我们的数据｡
并输出Y｡
这就是目标｡
这就是答案｡
现在, 在我们的例子中, 这些是答案, 01和2｡
但如果我谷歌虹膜数据集｡
我在这里进入维基百科页面｡
你会看到虹膜有三种类型, 胞质液对颜色和弗吉尼亚｡
每一个都用01或2来表示｡
所以如果我们看看我们的数据集｡
该目标是这三种鸢尾花类型的类型｡
因此, 在本例中, 旋风库中预设的目标是图像数据｡
同样, 如果我去掉这个并点击运行, 这就是图像｡
所以每个列表都是｡
通过某些参数表示鸢尾花的数据｡
然后我们有了目标, 答案是当我们输入这些数据时, 输出是什么？
这三朵花是哪一朵？
现在如果我去卡格尔｡
我实际上输入虹膜｡
数据集｡
你可以看到这几列分别是踏板的长度, 长度, 然后是物种名称｡
您可以看到, 这些是它要测试的列｡
你可以看到这些是我们在数组中得到的数字, 每一个都对应着不同类型的鸢尾花｡
所以我们还是回到那个话题吧｡
我会说大写的X是我们的数据, 我们的输入｡
然后是y, 小写的y｡
而这只是一个标准｡
我们会成为我们的目标
最后, 我们实际上想要获得特性名称｡
所以这里列表中的每一项都是一个特性｡
记住, 就是这样｡
这些数据行是｡
这些列是花瓣的宽度､ 长度和对｡
所以我们可以通过简单地说特征来存储它｡
名字｡
像鸢尾花｡
点点｡
功能名称｡
同样, 它与虹膜数据集一起预先构建, 然后目标名称将是虹膜点目标名称｡
如果我再运行这个｡
我们先来看看功能名称｡
那是柱子｡
如果我真的锁定了目标｡
您可以看到这是三个选项｡
所以到目前为止, 我们已经导入了数据｡
我们不需要清除数据｡
我们还没有真正分割数据, 但我们至少开始了解我们的数据, 也许它包含什么｡
所以一旦我们理解了数据, 知道我们有了这些信息, 我们就可以开始把数据分成训练集和数据集, 因为现在我们在做监督学习,
因为这些都是有标签的, 对吧？
我们有我们需要的所有数据, 我们也有我们需要的答案, 这样我们就可以测试我们的模型｡
顺便问一下, 在我向你展示如何拆分数据之前, 你有什么想法？
类型？
X的是｡
你能猜到吗？
这是个麻木的数组｡
还记得我告诉过你的那个库numpy允许我们使用多维数组吗？
好吧, 在引擎盖下面, 这个数据集是一个麻木的数组｡
它的功能比仅仅是一个python列表更丰富｡
不管怎样, 让我们开始分割数据｡
所以我们要做的是从心理学图书馆｡
我想抓一下模特的选择｡
在这里我们要导入｡
列车试验分离｡
现在就去
那是什么？
让我们谷歌一下看看｡
同样, 如果我查看库文档,
您可以看到训练测试拆分只是将数组或矩阵拆分为随机训练和测试子集｡
随机决定如何将数据分成训练数据和测试数据｡
所以现在我们可以用一种有趣的方式来使用它｡
我们可以简单地说X是训练数据集x｡
测试数据, 设置为什么训练数据集, 然后设置Y测试数据集｡
同样, 我们可以用train把它赋给变量｡
测试拆分｡
我们导入的函数｡
给予它X, Y和一些不同的变量｡
举个例子, 在这里, 如果你能看到｡
我们有测试规模､ 随机状态或随机变量等我们想要的东西｡
同样, 你可以自己阅读这篇文章｡
在我们的例子中, 假设测试大小为0｡ 4.
现在让我们来看看我们现在有什么样的数据｡
所以如果我打印了X, 火车数据, 我们可以在这里做一个点的形状｡
我们还将打印｡
测试形状｡
如果我运行这个｡
它返回我们称之为数组的维数｡
这样就有多少行和列了｡
它有4列90行｡
因此, 我们的训练数据有90行, 任务测试数据有60行｡
如果我把这里的测试大小改为5点, 然后点击运行, 你看到了吗？
现在我将测试大小分成50%用于训练, 50%用于测试, 这样我们就可以改变一下, 尝试不同的东西｡
并操纵训练和测试数据大小｡
不过, 理想情况下, 我们希望训练数据比测试数据多, 因为记住,
数据越多, 模型就越好｡
这对于Y序列和Y测试变量也是一样的｡
恭喜你啊
我们刚刚将数据分为训练集和测试集｡
我们现在有了一些令人兴奋的步骤, 比如创建模型｡
让我们休息一下, 在下一个视频中学习如何做到这一点｡