Willkommen zurück.
Wir kommen jetzt zu dem spannenden Schritt, ein Modell zu erstellen, wie können wir das tun?
Nun, wir haben unsere Daten jetzt aufgeteilt, und zum Glück ist Cycad Learn mit einigen Tools vorgefertigt, mit denen
wir dieses Modell tatsächlich erstellen können.
Was wir also tun können, ist tatsächlich aus Saikat zu importieren.
Lernen.
Verschiedene Arten von Algorithmen, die wir verwenden können, um unser Modell in unserem Fall zu erstellen,
verwenden wir den Canibus-Klassifikator.
Aber nur um es dir zu zeigen, wenn ich nach Cycad gehe, lerne.
Modelle oder Modellauswahl?
Sie sehen, dass wir eine Menge verschiedener Dinge haben, die wir tun können.
Wir werden die nächsten Nachbarn verwenden, einen sehr einfachen, einfach zu verwendenden Standardalgorithmus, und ich werde auf einige Ressourcen
verlinken, damit Sie mehr darüber erfahren können.
Und insbesondere, führen Sie die Klassifizierung des nächsten Nachbarn durch, die genau dies
tut, sie wird versuchen, die Daten in verschiedene Segmente aufzuteilen.
Aber wie Sie hier sehen können, haben wir so viele Modelle zur Auswahl oder so viele Algorithmen
zur Auswahl, und eine der Aufgaben eines Machine Learning-Ingenieurs besteht darin, tatsächlich herauszufinden, welcher Algorithmus verwendet werden soll.
Aber auch hier handelt es sich nicht um einen vollständigen Machine-Learning-Kurs.
Lassen Sie uns also einfach das Neighbors-Modell verwenden und aus ihrem Import die K.
Nachbarn klassifizieren.
Hoffentlich habe ich jetzt die Funktionsweise des K-Nächster-Nachbar-Klassifikators so beschrieben, dass wir ihn einfach als
Funktion verwenden können.
Und wir müssen nur angeben, wie viele Nachbarn wir wollen, also wie viele Klassifizierungen wollen wir?
In unserem Fall wissen wir, dass es drei Arten von Irisblüten gibt.
Alles, was ich tun werde, ist, ihm den Parameter und die Nachbarn von gleich drei zu geben.
Und schließlich werden wir versuchen, diese Daten anzupassen.
Und verwenden Sie diesen Algorithmus, indem Sie ihm den trainierten Datensatz und die WI-Zugausgabe geben.
Also, wenn ich das starte.
Naja, da kommt nichts raus.
Hoffentlich haben wir unser Modell erstellt, aber wir können es nicht testen, richtig.
Wenn wir zu unseren Schritten zurückkehren, müssen wir die Ausgabe überprüfen, oder?
Wir haben das Modell erstellt.
Ja, es ist so einfach wie das, was wir gerade gemacht haben, aber wir müssen jetzt überprüfen, wie gut unser Modell ist, wie
gut unsere Funktion ist.
Nun, wir können die Vorhersage jetzt verwenden, um unseren Test vorherzusagen und auszuprobieren, damit wir das X-Test-Dataset verwenden und
es der Y-Unterstrich-Vorhersage geben können.
Variable, die unsere Vorhersagen sein werden.
Also, was das Modell basierend auf diesen neuen Eingabe-X-Testdaten vorhersagt.
Das Coole, was wir jetzt tun können, ist, die Ausgabe von Y-Vorhersagen zu vergleichen, die unser
Modell erstellt hat.
Mit den eigentlichen Antworten, denn, denk daran, wir haben vier verschiedene Datensätze erstellt, richtig, wir haben
die Zugdatensätze für X und Y und auch die Testdatensätze erstellt.
Für den X-Test haben wir unserem neuen Modell die Testdaten gegeben, auf die wir die Antworten haben und das Modell vorhergesagt
hat.
Diese Funktion wurde also ausgeführt, um zu versuchen, vorherzusagen, auf welcher Art von Blume möglicherweise basiert.
Erinnern Sie sich an die Spalten, die wir abgegeben haben?
Und jetzt haben wir unsere Vorhersagen, also müssen wir die Vorhersagen mit der Warum-Testvariablen vergleichen und noch
einmal, damit ich lernen kann, dass wir ein nettes Werkzeug dafür haben.
Alles was wir tun müssen ist von Saikat im Hafen zu lernen.
Metriken.
Und wir können jetzt die tatsächliche Genauigkeit unseres Modells ausdrucken und sagen nur Metriken DOT.
Genauigkeit, vergewissern Sie sich, dass meine richtige Genauigkeitsbewertung wahrscheinlich ist.
Und die Funktion verwendet die Warum-Testdaten, die die richtigen Antworten sind, und das Warum auf der Punktzahl vorhersagen, das sind
die Vorhersagen, die unser Modell gemacht hat.
Also wenn ich das starte.
Ich erhalte eine Fehlermeldung, weil ich den Block mit der erstellten Y-Vorhersagevariable nicht ausgeführt habe, also lass uns das tun und
dann dies ausführen.
Und los gehts, das sind unsere Genauigkeitsmetriken, nicht der Genauigkeitswert sagt uns, dass er zu 96 Prozent richtig ist.
Das ist ziemlich erstaunlich.
Unser Modell, das wir gerade in drei Zeilen Code erstellt haben, ist zu 96 Prozent genau.
Wie cool ist das?
Wenn wir also durchgehen, was wir gerade getan haben, wir importierten die Daten, wir teilten die Daten in
Trainings- und Testsätze auf, wir erstellten ein Modell unter Verwendung des K-nächsten Klassifikators und Cycad-Lernen.
Wir haben die Ausgabe mit der Y-Vorhersage überprüft und Variablen getestet und jetzt haben wir die Ausgabe.
Jetzt können wir also unseren maschinellen Lernalgorithmus verbessern.
Das machen wir im nächsten Video.