مرحبًا بعودتك.
نحن الآن نصل إلى الخطوة المثيرة المتمثلة في إنشاء نموذج.
كيف يمكننا عمل ذلك؟
حسنًا ، لقد قسمنا بياناتنا الآن.
ولحسن الحظ بالنسبة لنا ، يمكن أن تتعلم SCI مسبقًا مع بعض الأدوات التي نستخدمها لبناء هذا النموذج بالفعل.
إذن ما يمكننا فعله هو الاستيراد من التعلم الثاني.
أنواع مختلفة من الخوارزميات التي يمكننا استخدامها لإنشاء نموذجنا.
في حالتنا ، سنستخدم مصنف جيران K.
ولكن فقط لتظهر لك ، إذا ذهبت إلى التعلم الثاني.
النماذج أو اختيار النموذج.
ترى أن لدينا العديد من الأنواع المختلفة من الأشياء التي يمكننا القيام بها.
سنستخدم أقرب جيران ، وهي خوارزمية قياسية جدًا وسهلة الاستخدام وسأقوم بالربط ببعض الموارد
حتى تتمكن من معرفة المزيد عنها.
وبالتحديد قم بتصنيف أقرب الجيران ، والذي سيفعل هذا بالضبط.
سيحاول تقسيم البيانات إلى شرائح مختلفة.
ولكن كما ترون هنا ، لدينا العديد من النماذج للاختيار من بينها أو العديد من الخوارزميات للاختيار من بينها.
وإحدى وظائف مهندس التعلم الآلي هي معرفة الخوارزمية التي يجب استخدامها.
ولكن مرة أخرى ، هذه ليست دورة كاملة للتعلم الآلي ، لذلك دعونا فقط نستخدم وحدة
الجيران ومن هناك نستورد K.
مصنف الجيران.
آمل أن أكون قد أوضحت أنه في الوقت الحالي ، الطريقة التي يعمل بها مصنف K الأقرب هو أنه يمكننا
فقط استخدامه كدالة.
وكل ما علينا أن نعطيه هو عدد الجيران الذي نريده.
هذا هو ، كم عدد التصنيفات التي نريدها.
في حالتنا ، نعلم أن هناك ثلاثة أنواع من الزهور.
لذا كل ما سأفعله هو إعطائها المعلمة المجاورة NW تساوي ثلاثة.
ثم أخيرًا سنحاول ملاءمة هذه البيانات.
واستخدم هذه الخوارزمية من خلال إعطائها مجموعة بيانات القطار وإخراج القطار Y.
لذلك إذا قمت بتشغيل هذا.
حسنًا ، لا شيء يخرج منه.
نأمل أن نكون قد أنشأنا نموذجنا ، لكن لا توجد طريقة لنا لاختباره.
حق؟
إذا عدنا إلى خطواتنا ، فسنحتاج إلى التحقق من معدل الإنتاج.
لقد أنشأنا النموذج.
نعم ، الأمر بسيط مثل ما فعلناه للتو ، لكننا الآن بحاجة إلى التحقق لمعرفة مدى جودة نموذجنا
، ومدى جودة وظيفتنا.
حسنًا ، يمكننا استخدام التنبؤ الآن.
للتنبؤ باختباراتنا وتجربتها حتى نتمكن من استخدام مجموعة بيانات اختبار X وإعطائها للتنبؤ بالشرطة السفلية y.
متغير ، والتي ستكون توقعاتنا.
إذن ما يتوقعه النموذج بناءً على بيانات اختبار الإدخال X الجديدة.
الشيء الرائع الذي يمكننا فعله الآن هو مقارنة ناتج تنبؤات Y التي أنشأها نموذجنا.
بالإجابات الفعلية ، لأننا نتذكر ، أنشأنا أربع مجموعات بيانات مختلفة ، أليس كذلك؟
أنشأنا مجموعات بيانات القطار لـ X و Y وكذلك مجموعات بيانات الاختبار.
لذلك بالنسبة للاختبار X ، قدمنا إلى نموذجنا الجديد بيانات الاختبار ، والتي لدينا إجابات لها وتوقع النموذج.
لذلك تم تشغيل هذه الوظيفة لمحاولة التنبؤ بنوع الزهرة التي يمكن أن تستند إليها.
تذكر الأعمدة التي قدمناها؟
والآن لدينا توقعاتنا.
لذلك نحن بحاجة إلى مقارنة التنبؤات مع سبب اختبار المتغير.
ومرة أخرى ، يمكنني أن أتعلم أن الإنقاذ لديه أداة جيدة لنا للقيام بذلك.
كل ما نحتاج إلى القيام به هو من أهمية التعلم النفسي.
المقاييس.
ويمكننا الآن طباعة الدقة الفعلية لنموذجنا.
وكل ما نفعله هو أن نقول نقطة المقاييس.
دقة.
تأكد من تهجئة ذلك بشكل صحيح.
دقة.
نتيجة.
وتأخذ الوظيفة بيانات الاختبار Y ، وهي الإجابات الصحيحة وتنبؤ الشرطة السفلية Y ، وهي
التنبؤات التي قدمها نموذجنا.
لذلك إذا قمت بتشغيل هذا.
لقد تلقيت خطأ لأنني لم أقم بتشغيل الكتلة مع إنشاء متغير التنبؤ y.
لذلك دعونا نفعل ذلك ثم نقوم بتشغيل هذا.
وها نحن ذا.
هذه هي مقاييس الدقة لدينا.
تخبرنا درجة الدقة أنها صحيحة بنسبة 96٪.
هذا رائع جدا.
نموذجنا ، الذي أنشأناه للتو في ثلاثة أسطر من التعليمات البرمجية ، دقيق بنسبة 96٪.
كم ذلك رائع؟
لذا إذا راجعنا ما فعلناه للتو ، فإننا نستورد البيانات.
نقوم بتقسيم البيانات إلى مجموعة تدريب واختبار.
أنشأنا نموذجًا باستخدام أقرب مصنف K والتعلم الثاني.
قمنا بفحص المخرجات باستخدام توقع y ومتغيرات اختبار y والآن حصلنا على الناتج.
الآن يمكننا التحسين إذا أردنا خوارزمية التعلم الآلي الخاصة بنا.
لنفعل ذلك في الفيديو التالي.