Content de te revoir.
Nous arrivons maintenant à l'étape passionnante de la création d'un modèle, comment pouvons-nous faire cela ?
Eh bien, nous avons maintenant divisé nos données et, heureusement pour nous, Cycad Learn est pré-construit avec des outils que nous
pouvons utiliser pour créer ce modèle.
Donc, ce que nous pouvons faire, c'est en fait importer de Saikat.
Apprendre.
Différents types d'algorithmes que nous pouvons utiliser pour créer notre modèle dans notre cas, nous allons
utiliser le classificateur canibus.
Mais juste pour te montrer, si je vais à Cycad, apprends.
Modèles ou sélection de modèles ?
Vous voyez que nous avons une tonne de différents types de choses que nous pouvons faire.
Nous allons utiliser les voisins les plus proches, qui est un algorithme très standard et facile à utiliser, et je vais créer un lien vers certaines ressources
afin que vous puissiez en savoir plus à ce sujet.
Et plus précisément, faites la classification du voisin le plus proche, qui va faire exactement
cela, elle va essayer de diviser les données en différents segments.
Mais comme vous pouvez le voir ici, nous avons tellement de modèles à choisir ou tellement
d'algorithmes à choisir, et l'une des tâches d'un ingénieur en apprentissage automatique est de déterminer quel algorithme utiliser.
Mais encore une fois, ce n'est pas un cours complet d'apprentissage automatique.
Utilisons donc simplement le modèle des voisins et à partir de leur importation, le K.
Les voisins se classent.
J'espère que j'ai expliqué tout de suite comment fonctionne le classificateur de voisin le plus proche K, nous pouvons simplement
l'utiliser comme une fonction.
Et tout ce que nous avons à lui donner, c'est combien de voisins nous voulons, c'est combien de classifications voulons-nous ?
Dans notre cas, nous savons qu'il existe trois types de fleurs d'iris.
Donc tout ce que je vais faire est de lui donner le paramètre et les voisins égaux à trois.
Et puis enfin, nous allons essayer d'ajuster ces données.
Et utilisez cet algorithme en lui donnant l'ensemble de données formé et la sortie du train WI.
Alors que si je lance ça.
Eh bien, il n'en sort rien.
J'espère que nous avons créé notre modèle, mais il n'y a aucun moyen pour nous de le tester, n'est-ce pas.
Si nous revenons à nos étapes, nous devons vérifier la sortie, n'est-ce pas ?
Nous avons créé le modèle.
Oui, c'est aussi simple que ce que nous venons de faire, mais nous devons maintenant vérifier la qualité de notre modèle, la
qualité de notre fonction.
Eh bien, nous pouvons utiliser la prédiction maintenant pour prédire et essayer notre test afin que nous puissions utiliser l'ensemble de données de test X et le
donner à la prédiction de soulignement Y.
Variable, qui seront nos prédictions.
Donc, ce que le modèle prédit sur la base de ces nouvelles données de test X d'entrée.
Maintenant, la chose intéressante que nous pouvons faire maintenant est de comparer la sortie des prédictions Y créées
par notre modèle.
Avec les réponses réelles, car, rappelez-vous, nous avons créé quatre ensembles de données différents, à droite, nous avons créé les ensembles
de données de train pour X et Y ainsi que les ensembles de données de test.
Donc, pour le test X, nous avons donné à notre nouveau modèle les données de test, auxquelles nous avons les réponses et le modèle
prédit.
Cette fonction a donc été exécutée pour essayer de prédire sur quel type de fleur pourrait être basé.
Vous vous souvenez des colonnes que nous avons données ?
Et maintenant, nous avons nos prédictions, nous devons donc comparer les prédictions avec la variable de test pourquoi et encore, afin
que je puisse apprendre à la rescousse a un bel outil pour nous de le faire.
Tout ce que nous avons à faire est d'apprendre de Saikat au port.
Métrique.
Et nous pouvons maintenant imprimer la précision réelle de notre modèle et tout ce que nous faisons est de dire les métriques DOT.
Précision, assurez-vous, je suppose, de mon bon score de précision.
Et la fonction prend les données du test pourquoi, qui sont les bonnes réponses et le pourquoi sur le score prédit, qui
sont les prédictions faites par notre modèle.
Donc si je lance ça.
J'obtiens une erreur parce que je n'ai pas exécuté le bloc avec la variable de prédiction Y en cours de création, alors
faisons-le, puis exécutons-le.
Et voilà, ce sont nos mesures de précision, pas le score de précision qui nous dit qu'il est correct à 96%.
C'est assez incroyable.
Notre modèle, que nous venons de créer en trois lignes de code honnêtement, est précis à 96 %.
À quel point cela est cool?
Donc, si nous revoyons ce que nous venons de faire, nous avons importé les données, nous avons divisé les données en ensemble d'apprentissage
et de test, nous avons créé un modèle en utilisant le classificateur K le plus proche et Cycad learn.
Nous avons vérifié la sortie en utilisant la prédiction Y et nous testons les variables et maintenant nous avons la sortie.
Alors maintenant, nous pouvons améliorer si nous voulons notre algorithme d'apprentissage automatique.
Faisons-le donc dans la prochaine vidéo.