Welkom terug.
We komen nu bij de spannende stap van het maken van een model, hoe kunnen we dit doen?
Welnu, we hebben onze gegevens nu gesplitst en gelukkig voor ons wordt Cycad Learn vooraf gebouwd met enkele tools die we kunnen
gebruiken om dit model daadwerkelijk te bouwen.
Dus wat we kunnen doen is eigenlijk importeren uit Saikat.
Leren.
Verschillende soorten algoritmen die we kunnen gebruiken om ons model in ons geval te maken, we
gaan de canibus-classificatie gebruiken.
Maar om je te laten zien, als ik naar Cycad ga, leer dan.
Modellen of modelselectie?
U ziet dat we een heleboel verschillende soorten dingen hebben die we kunnen doen.
We gaan de dichtstbijzijnde buren gebruiken, wat een heel standaard, gemakkelijk te gebruiken algoritme is, en ik zal naar enkele bronnen
linken zodat je er meer over kunt leren.
En specifiek, doe de dichtstbijzijnde buurclassificatie, die precies dit gaat doen, het
gaat proberen de gegevens in verschillende segmenten te verdelen.
Maar zoals je hier kunt zien, hebben we zoveel modellen om uit te kiezen of zoveel algoritmen om uit
te kiezen, en een van de taken van een machine learning-ingenieur is om erachter te komen welk algoritme te gebruiken.
Maar nogmaals, dit is geen volledige cursus over machine learning.
Dus laten we gewoon het burenmodel gebruiken en van hun import, de K.
Buren classificeren.
Hopelijk heb ik op dit moment uitgelegd hoe de K-classificatie van de naaste buur werkt, we kunnen het gewoon
als een functie gebruiken.
En we hoeven alleen maar te geven hoeveel buren we willen, hoeveel classificaties willen we?
In ons geval weten we dat er drie soorten irisbloemen zijn.
Dus alles wat ik ga doen is het de parameter en buren van gelijk aan drie geven.
En tot slot gaan we proberen deze gegevens te passen.
En gebruik dit algoritme door het de getrainde dataset en de WI-treinoutput te geven.
Zodat als ik dit uitvoer.
Nou, daar komt niets van terecht.
Hopelijk hebben we ons model gemaakt, maar we kunnen het niet testen, toch.
Als we teruggaan naar onze stappen, moeten we de output controleren, toch?
We hebben het model gemaakt.
Ja, het is zo simpel als wat we net deden, maar we moeten nu kijken hoe goed ons model is, hoe
goed onze functie is.
Welnu, we kunnen de voorspelling nu gebruiken om onze test te voorspellen en uit te proberen, zodat we de X-testdataset kunnen gebruiken en
deze aan de Y-underscore-voorspelling kunnen geven.
Variabel, wat onze voorspellingen zullen zijn.
Dus wat het model voorspelt op basis van deze nieuwe invoer X-testgegevens.
Het leuke dat we nu kunnen doen, is de uitvoer van Y-voorspellingen die ons model heeft
gemaakt, daadwerkelijk vergelijken.
Met de daadwerkelijke antwoorden, want onthoud, we hebben vier verschillende datasets gemaakt, juist, we hebben
de treindatasets voor X en Y gemaakt en ook de testdatasets.
Dus voor de X-test hebben we ons nieuwe model de testgegevens gegeven, waarop we de antwoorden hebben en het voorspelde
model.
Dus deze functie werd uitgevoerd om te proberen te voorspellen op welk type bloem zou kunnen zijn gebaseerd.
Weet je nog de kolommen die we inleverden?
En nu hebben we onze voorspellingen, dus we moeten de voorspellingen vergelijken met de waarom-testvariabele en opnieuw, zodat ik zou
kunnen leren om te redden heeft een mooi hulpmiddel voor ons om dat te doen.
Het enige wat we hoeven te doen is van Saikat leren in de haven.
Statistieken.
En we kunnen nu de werkelijke nauwkeurigheid van ons model afdrukken en het enige wat we doen is metrische gegevens DOT zeggen.
Nauwkeurigheid, zorg ervoor, denk ik, mijn juiste nauwkeurigheidsscore.
En de functie neemt de waarom-testgegevens, wat de juiste antwoorden zijn en het waarom op de score voorspellen, wat de
voorspellingen zijn die ons model heeft gedaan.
Dus als ik dit uitvoer.
Ik krijg een foutmelding omdat ik het blok niet heb uitgevoerd waarbij de Y-voorspellingsvariabele wordt gemaakt, dus laten we dat doen en
dan dit uitvoeren.
En daar gaan we, dat zijn onze nauwkeurigheidsstatistieken, niet de nauwkeurigheidsscore vertelt ons dat het 96 procent correct is.
Dat is best verbazingwekkend.
Ons model, dat we zojuist hebben gemaakt in eerlijk drie regels code, is 96 procent nauwkeurig.
Hoe cool is dat?
Dus als we doornemen wat we net hebben gedaan, we hebben de gegevens geïmporteerd, we hebben de gegevens opgesplitst in een training
en een testset, we hebben een model gemaakt met behulp van de K dichtstbijzijnde classificatie en Cycad leren.
We hebben de uitvoer gecontroleerd met behulp van de Y-voorspelling en we hebben variabelen getest en nu hebben we de uitvoer.
Dus nu kunnen we verbeteren als we ons machine learning-algoritme willen.
Dus laten we dat doen in de volgende video.