Chào mừng trở lại.
Dự án cuối cùng đó có một chút áp đảo vì chúng tôi đã sử dụng rất nhiều thư viện và rất nhiều trực quan
hóa dữ liệu rất cụ thể cho một thư viện.
Nhưng chúng tôi chưa thực sự chạm đến chủ đề đào tạo dữ liệu và tạo mô hình.
Vì vậy, trong dự án này, chúng tôi thực sự sẽ thực hiện một số máy học.
Nó sẽ rất thú vị.
Nhưng tôi muốn đưa ra một lời cảnh báo cho bạn.
Đây chỉ là một trải nghiệm của việc học máy là như thế nào.
Nếu đây là lần đầu tiên của bạn, nó có vẻ hơi choáng ngợp, nhưng cũng giống như bất cứ điều gì,
tất cả đều là luyện tập và lặp đi lặp lại.
Nhưng hy vọng rằng khi kết thúc nó, bạn sẽ thấy quy trình sáu bước này và cách nó thực sự hoạt động.
Và vào cuối ngày, bạn cũng sẽ nhận ra rằng nó có thể không phức tạp như bạn
nghĩ ban đầu.
Vậy hãy bắt đầu.
Điều đầu tiên chúng tôi sẽ làm là tạo một sổ ghi chép mới với Python ba.
Bây giờ, lần này, chúng ta sẽ sử dụng một tập dữ liệu khác và một tập dữ liệu nổi tiếng khi nói đến
học máy.
Nó được gọi là tập dữ liệu mống mắt cho hoa mống mắt.
Vì vậy, nếu tôi gõ vào hoa iris.
Đó là một tập dữ liệu có tất cả thông tin về hoa iris thực sự có nhiều loại khác nhau.
Vì vậy, chúng tôi sẽ tạo ra một mô hình học máy có thể phát hiện ra các loại cây mống mắt.
Bây giờ, may mắn cho chúng tôi.
Chúng tôi có thể truy cập dữ liệu này rất, rất dễ dàng bằng cách sử dụng một nhà ngoại cảm học.
Vì vậy, tôi có thể học, nếu bạn còn nhớ, là một thư viện khác thực sự, rất mạnh mẽ để giúp chúng
ta học máy.
Vì vậy, tất cả những gì chúng ta phải làm là nói từ dấu chấm học ngoại cảm.
Các tập dữ liệu và một chương trình học về tâm linh được tạo sẵn với một số tập dữ liệu tốt mà bạn có thể tự khám
phá.
Và chúng tôi sẽ nhập tập dữ liệu mống mắt hoặc chữ i viết thường.
Chỉ như thế này.
Vì vậy, nếu tôi làm vậy, mống mắt bằng tải.
Dấu chấm.
Mống mắt.
Chỉ như thế này.
Và tôi bấm chạy.
Ồ, và đây phải là dấu gạch dưới.
Vì vậy, bây giờ chúng ta đã tải xong dữ liệu.
Và nếu chúng tôi quay lại báo cáo của mình, chúng tôi đã nhập dữ liệu.
Chúng tôi không cần phải làm sạch dữ liệu.
Chúng tôi đã tìm hiểu về điều đó trong dự án trước.
Nhưng vì CI có thể học được đã tạo sẵn những dữ liệu này, chúng tôi có thể cho rằng đó là dữ liệu sạch mà chúng tôi có thể sử dụng trong
các mô hình của mình.
Bước tiếp theo là chia dữ liệu thành tập huấn luyện, tập hợp và tập kiểm tra.
Nhưng để chúng ta làm được điều đó, chúng ta có thể sử dụng khái niệm X và Y này trong học máy.
Vì vậy, X, vốn x này thường có nghĩa là đầu vào mà chúng ta muốn cung cấp cho mô hình học máy của mình.
Vì vậy, trong trường hợp của chúng tôi, chúng tôi sẽ nói dữ liệu chấm mống mắt sẽ là đầu vào của chúng tôi.
Vì vậy, đó là dữ liệu mà chúng tôi nhận được.
Vì vậy, chúng ta hãy thực sự xem đó là gì.
Chạy thôi.
Đó là dữ liệu.
Bạn thấy điều đó?
Nó chỉ là một số mảng lớn.
Và tại sao sẽ là mục tiêu.
Vì vậy, nếu tôi thực hiện mục tiêu dấu chấm và tôi nhấp vào chạy.
Bạn sẽ thấy rằng đây là mục tiêu.
Bây giờ, điều này có nghĩa là chúng ta muốn tìm hoặc tạo một hàm nhận X, đây sẽ là dữ liệu của chúng ta.
Và đầu ra Y.
Mục tiêu là gì.
Đó là câu trả lời.
Bây giờ, trong trường hợp của chúng ta, đây là những câu trả lời, không một và hai.
Nhưng nếu tôi Google thiết lập dữ liệu mống mắt.
Và tôi vào trang Wikipedia ở đây.
Bạn sẽ thấy rằng có ba loại mống mắt, cytosol so với màu sắc và Virginia.
Và mỗi một trong số này được đại diện bằng không một hoặc hai.
Vì vậy, nếu chúng ta nhìn vào tập dữ liệu của mình.
Mục tiêu này là các loại của ba loại hoa diên vĩ đó.
Vì vậy, mục tiêu trong trường hợp này được thiết lập trước với thư viện lốc xoáy là đây là dữ liệu của các hình ảnh.
Vì vậy, một lần nữa, nếu tôi loại bỏ điều này và nhấn run, đây là hình ảnh.
Vì vậy, mỗi danh sách là.
Một phần dữ liệu đại diện cho hoa iris theo một số thông số.
Và sau đó chúng ta có mục tiêu, đó là câu trả lời là khi chúng ta nhập dữ liệu này, đầu ra là gì?
Đó là một trong ba bông hoa nào?
Bây giờ nếu tôi đến Kaggle.
Và tôi thực sự gõ mống mắt.
Tập hợp dữ liệu.
Bạn có thể thấy rằng các cột là chiều dài của bàn đạp, chiều dài và sau đó là tên loài.
Vì vậy, bạn có thể thấy đây là các cột mà nó đang thử nghiệm.
Và bạn có thể thấy đây là những con số mà chúng ta nhận được trong mảng đó và mỗi con
số tương ứng với loại hoa iris khác nhau.
Vì vậy, chúng ta hãy quay trở lại điều đó.
Tôi sẽ nói rằng Capital X sẽ là dữ liệu của chúng tôi, đầu vào của chúng tôi.
Và sau đó là y, y viết thường.
Và đây chỉ là một tiêu chuẩn.
Chúng tôi sẽ là mục tiêu của chúng tôi.
Cuối cùng, chúng tôi thực sự muốn lấy tên tính năng.
Vì vậy, mỗi mục trong danh sách ở đây là một tính năng.
Hãy nhớ rằng, đó là những gì.
Các cột này là.
Các cột này là chiều rộng, chiều dài của cánh hoa và cặp đôi.
Vì vậy, chúng tôi có thể lưu trữ điều đó bằng cách đơn giản nói tính năng.
Những cái tên.
Như mống mắt.
Dấu chấm.
Tên các tính năng.
Một lần nữa, nó được tạo sẵn với tập dữ liệu mống mắt, và sau đó tên mục tiêu sẽ là tên mục tiêu chấm mống
mắt.
Một lần nữa nếu tôi chạy điều này.
Trước tiên, hãy làm tên các tính năng.
Có các cột.
Và nếu tôi làm tên mục tiêu.
Bạn thấy rằng đây là ba tùy chọn.
Vì vậy, cho đến nay, chúng tôi đã nhập dữ liệu.
Chúng tôi không cần phải làm sạch dữ liệu.
Chúng tôi chưa thực sự phân chia dữ liệu, nhưng ít nhất chúng tôi cũng đang bắt đầu hiểu dữ liệu của mình và có lẽ những
gì nó chứa.
Vì vậy, khi chúng tôi đã hiểu dữ liệu và biết rằng chúng tôi có thông tin này, bây giờ chúng tôi có thể bắt đầu chia dữ liệu thành
tập dữ liệu và đào tạo, bởi vì ngay bây giờ chúng tôi đang thực hiện học có giám sát vì chúng được
gắn nhãn, phải không?
Chúng tôi có tất cả dữ liệu mà chúng tôi cần và chúng tôi cũng có câu trả lời mà chúng tôi cần để chúng tôi có thể kiểm tra mô hình của mình.
Nhân tiện, trước khi tôi chỉ cho bạn cách tách dữ liệu, bạn nghĩ sao?
Các loại?
Của X là.
Bạn có thể đoán?
Đó là một mảng nhỏ.
Hãy nhớ rằng kho thư viện mà tôi đã nói với bạn cho phép chúng tôi sử dụng các mảng đa chiều?
Chà, bên dưới lớp vỏ bọc, tập dữ liệu này là một mảng phức tạp.
Nó có nhiều tính năng phong phú hơn một chút chứ không chỉ là một danh sách python.
Dù sao, chúng ta hãy bắt đầu phân chia dữ liệu của chúng ta.
Vì vậy, những gì chúng tôi muốn làm ở đây là từ thư viện Psych Learn.
Tôi muốn lấy lựa chọn mô hình.
Và ở đây chúng ta sẽ nhập.
Chuyến tàu thử nghiệm tách ra.
Hiện nay.
Đó là gì?
Hãy Google và tìm hiểu.
Vì vậy, một lần nữa, nếu tôi truy cập vào tài liệu thư viện, bạn có thể thấy rằng phân chia thử nghiệm tàu chỉ đơn
giản là chia mảng hoặc ma trận thành các tập con tàu và thử nghiệm ngẫu nhiên.
Vì vậy, chỉ cần quyết định ngẫu nhiên cho chúng tôi cách nó sẽ chia dữ liệu thành dữ liệu đào tạo và dữ liệu
kiểm tra.
Vì vậy, bây giờ chúng ta có thể sử dụng nó một cách thú vị.
Chúng ta có thể nói đơn giản X là tập dữ liệu huấn luyện của x.
Dữ liệu kiểm tra, đặt bộ dữ liệu tại sao đoàn tàu và sau đó đặt bộ dữ liệu kiểm tra Y.
Và một lần nữa, chúng ta chỉ có thể gán nó cho các biến bằng cách sử dụng train.
Thử nghiệm tách.
Hàm mà chúng tôi nhập.
Và cung cấp cho nó X, Y và một số biến khác nhau.
Vì vậy, ví dụ, ở đây, nếu bạn có thể thấy.
Chúng tôi có những thứ như kích thước thử nghiệm hoặc trạng thái ngẫu nhiên hoặc trộn các biến khác nhau mà chúng tôi muốn.
Một lần nữa, bạn có thể đọc điều này một mình.
Trong trường hợp của chúng ta, hãy giả sử rằng kích thước thử nghiệm sẽ là 0. 4.
Bây giờ chúng ta hãy xem loại dữ liệu chúng ta có bây giờ.
Vì vậy, nếu tôi in X dữ liệu tàu và chúng ta có thể tạo một hình chấm ở đây.
Và chúng tôi cũng sẽ in.
Hình dạng thử nghiệm.
Nếu tôi chạy cái này.
Nó trả về cái mà chúng ta gọi là chiều của mảng.
Vì vậy, đó là bao nhiêu hàng và cột.
Vì vậy, nó có bốn cột và 90 hàng.
Vì vậy, dữ liệu tàu của chúng tôi có 90 hàng và dữ liệu kiểm tra tác vụ của chúng tôi có 60 hàng.
Nếu tôi thay đổi kích thước thử nghiệm ở đây thành điểm năm và tôi nhấp vào chạy, bạn thấy không?
Bây giờ tôi đang chia nhỏ kích thước thử nghiệm giữa 50% dành cho tàu hỏa, 50% dành cho thử nghiệm để chúng tôi thực sự có thể thay đổi mọi
thứ và thử những thứ khác nhau.
Và thao tác trên tàu và kích thước dữ liệu thử nghiệm.
Tuy nhiên, lý tưởng nhất là chúng ta muốn có nhiều dữ liệu tàu hơn là các bài kiểm tra chỉ vì hãy nhớ
rằng, càng có nhiều dữ liệu thì mô hình của chúng ta càng tốt.
Và điều này cũng sẽ xảy ra tương tự đối với tàu Y và các biến kiểm tra Y.
Xin chúc mừng.
Chúng tôi vừa chia dữ liệu thành tập huấn luyện và tập thử nghiệm.
Bây giờ chúng tôi có một số bước thú vị phía trước, chẳng hạn như tạo mô hình.
Hãy cùng nghỉ ngơi và tìm hiểu cách thực hiện điều đó trong video tiếp theo.