Bienvenido de nuevo.
Ese último proyecto fue un poco abrumador porque usamos un montón de bibliotecas y muchas visualizaciones de datos
que son muy específicas de una biblioteca, pero realmente no hemos tocado el tema de entrenar los datos
y crear modelos.
Entonces, en este proyecto, de hecho vamos a hacer algo de aprendizaje automático.
Va a ser muy divertido.
Pero quiero darte una advertencia.
Esto es solo una muestra de cómo es el aprendizaje automático.
Si esta es tu primera vez, puede parecer un poco abrumador.
Pero al igual que con todo, se trata de práctica y repetición.
Pero con suerte, al final, verá el proceso de seis pasos y cómo funciona realmente.
Y al final del día, también se dará cuenta de que tal vez no sea tan complicado como podría
haber pensado inicialmente.
Entonces empecemos.
Lo primero que vamos a hacer es crear un nuevo cuaderno con Python tres.
Ahora, esta vez, usaremos un conjunto de datos diferente y uno famoso cuando se trata de aprendizaje
automático.
Se llama conjunto de datos de iris para la flor de iris.
Entonces, si escribo Iris Flower.
Es un conjunto de datos que tiene toda esta información sobre la flor del iris que en realidad tiene diferentes tipos.
Entonces, crearemos un modelo de aprendizaje automático que puede detectar tipos de planta de iris.
Ahora, por suerte para nosotros.
Podemos acceder a estos datos muy, muy fácilmente usando Saikat, aprender, Cycad, aprender, si recuerdas, fue
otra biblioteca que es realmente muy poderosa para ayudarnos con el aprendizaje automático.
Así que todo lo que tenemos que hacer es decir de Saikat, aprende dot.
Los conjuntos de datos y Cycad Learn vienen prediseñados con algunos buenos conjuntos de datos que puede explorar por su cuenta.
Y solo vamos a importar el.
Conjunto de datos de iris o I. minúscula.
Así, de modo que si lo hago, Iris es igual a carga, punto, iris, así y hago clic en ejecutar.
Ah, y esto debería ser un subrayado.
Entonces ahora tenemos los datos cargados.
Y si volvemos a nuestro Reppel, hemos importado los datos, no necesitamos limpiarlos.
Aprendimos sobre eso en el proyecto anterior.
Pero debido a que pude aprender que estos conjuntos de datos están predefinidos, podemos asumir que son datos limpios que podemos usar
en nuestros modelos.
El siguiente paso es dividir los datos en conjunto de entrenamiento y conjunto de prueba.
Pero para que podamos hacer eso, podemos usar este concepto de X e Y y el aprendizaje automático.
Entonces, X esta X mayúscula generalmente significa las entradas que queremos dar a nuestro modelo de aprendizaje automático.
Entonces, en nuestro caso, diremos que los datos de los puntos del iris serán nuestras entradas.
Entonces esos son los datos que obtenemos.
Entonces, veamos realmente qué es eso.
Corramos.
Esos son los datos que ves.
Eso es solo algunas matrices masivas.
¿Y por qué va a ser el objetivo, entonces si no apunto y hago clic en ejecutar?
Verás que este es el objetivo.
Ahora, lo que esto significa es que queremos encontrar o crear una función que tome una X, que serán nuestros datos.
Y genera la Y, que es el objetivo, esa es la respuesta ahora en nuestro caso, estas son las respuestas cero
uno y dos.
Pero si busco en Google el conjunto de datos de Iris.
Y voy a la página de Wikipedia aquí.
Verá que hay tres tipos de EIRIS, Sentosa, muy Cicala y Virginica, y cada uno de ellos
está representado por cero uno o dos.
Entonces, si miramos nuestro conjunto de datos.
Este objetivo.
¿Cuáles son los tipos de esos tres tipos de flores irlandesas?
Entonces, el objetivo en este caso que viene preestablecido con Cycad Learn Library es que estos son los datos de las
imágenes.
Entonces, nuevamente, si elimino esto y presiono ejecutar, esta es la imagen.
Entonces cada lista es.
Un dato que representa por algunos parámetros la flor del iris.
Y luego tenemos el objetivo, que es la respuesta cuando ingresamos estos datos, ¿cuál es la salida?
¿Cuál de las tres flores es?
Ahora, si voy a Kagle.
Y de hecho escribo el iris.
Conjunto de datos.
Puede ver que las columnas son el largo del pedal, el largo y luego el nombre de la especie.
Entonces puede ver aquí que estas son las columnas que está probando y pueden ver que
estos son los números que obtenemos en esa matriz, y cada una corresponde con un tipo diferente de flor de iris.
Así que volvamos a eso, voy a decir que Capital X serán nuestros datos, nuestra entrada.
Y luego, por qué minúsculas, por qué, y esto es solo un estándar, será nuestro objetivo.
Finalmente, queremos obtener los nombres de las funciones, por lo que cada elemento de la lista aquí es una función.
Recuerda, eso es lo que.
Estas columnas son estas columnas con la longitud del pedal y el septal.
Entonces podemos almacenar eso simplemente diciendo función.
Nombre de.
¿Tiene el IRS nombres de funciones de puntos?
Una vez más, que viene preconstruido con el conjunto de datos irlandeses, y luego los nombres de destino serán los nombres de
destino de puntos irlandeses.
Nuevamente, si ejecuto esto.
Primero hagamos los nombres de las funciones.
Están las columnas, y si me dirijo a los nombres.
Ves que estas son las tres opciones.
Entonces, hasta ahora, hemos importado los datos, no tuvimos que limpiar los datos, todavía no los hemos
dividido realmente, pero al menos estamos comenzando a comprender nuestros datos y quizás lo que contienen.
Entonces, una vez que hemos entendido los datos y sabemos que tenemos esta información, ahora podemos comenzar a dividir los datos
en un conjunto de datos y entrenamiento, porque en este momento estamos haciendo aprendizaje supervisado porque están
etiquetados correctamente.
Tenemos todos los datos que necesitamos y también tenemos las respuestas que necesitamos para poder probar nuestro modelo.
Por cierto, antes te mostraré cómo dividir los datos.
¿Qué piensas?
El tipo.
De X es.
¿Puedes adivinar?
Es una matriz numpty, ¿recuerdas la falta de pago de la biblioteca que te dije que nos permite usar matrices
multidimensionales?
Bueno, debajo del capó, este conjunto de datos es una matriz numpty.
Es un poco más rico en funciones que solo una lista de Python.
De todos modos, comencemos a dividir nuestros datos.
Entonces, lo que queremos hacer aquí es de la biblioteca Cycad Learn, quiero tomar la selección del modelo.
Y aquí, vamos a importar.
La prueba del tren se dividió.
Ahora, qué es eso, busquemos en Google y averigüémoslo.
Entonces, nuevamente, si voy a la documentación de la biblioteca, puede ver que el tren se ha dividido, simplemente divide
la matriz o las matrices en subconjuntos de prueba y tren aleatorio.
Así que simplemente decide al azar por nosotros cómo se van a dividir los datos en los datos de entrenamiento y los datos de
prueba.
Entonces, ahora podemos usarlo de una manera interesante, simplemente podemos decir que X es el conjunto de datos de entrenamiento X.
Los datos de prueba establecen el conjunto de datos del tren Y y luego el conjunto de datos de prueba Y.
Y nuevamente, podemos simplemente asignar eso a variables usando el tren.
Prueba la función dividida que importamos.
Y dale la X, la Y y algunas variables diferentes, por ejemplo, aquí, si puedes ver.
Tenemos cosas como el tamaño de la prueba o el estado aleatorio o mezclamos diferentes variables que queremos, nuevamente, puedes leer
esto por tu cuenta.
En nuestro caso, digamos que el tamaño de la prueba será cero para.
Ahora, echemos un vistazo a qué tipo de datos tenemos ahora.
Entonces, si imprimo X los datos del tren y podemos hacer Dot Shapir.
Y también imprimiremos el.
Tubo de ensayo.
Si ejecuto esto.
Devuelve lo que llamamos una dimensionalidad de la matriz.
Así que esa es la cantidad de filas y columnas.
Entonces tiene cuatro columnas y 90 filas, por lo que nuestros datos de trenes tienen Niros y nuestros datos de prueba de tareas tienen 60 filas.
Si cambio el Tetsuya aquí dos punto cinco y hago clic en ejecutar, verá que ahora estoy dividiendo el tamaño
de la prueba entre el 50 por ciento para el tren 50 para la prueba para que podamos cambiar las cosas y probar cosas
diferentes.
Y manipular el tren y probar los datos, dice.
Idealmente, sin embargo, queremos tener más datos de entrenamiento que pruebas solo porque, recuerde,
cuantos más datos tengamos, mejor será nuestro modelo.
Y esto será lo mismo para las variables de prueba por qué entrenar y por qué también.
Felicitaciones, acabamos de dividir los datos en conjunto de entrenamiento y conjunto de prueba, ahora tenemos algunos pasos emocionantes
por delante, como crear el modelo.
Tomemos un descanso y aprendamos cómo hacerlo en el siguiente video.