Selamat datang kembali.
Sekarang kita masuk ke langkah menarik dalam membuat model, bagaimana kita bisa melakukan ini?
Nah, kami telah membagi data kami sekarang, dan untungnya bagi kami, Cycad Learn hadir dengan beberapa alat yang dapat kami
gunakan untuk benar-benar membangun model ini.
Jadi yang bisa kita lakukan sebenarnya impor dari Saikat.
Mempelajari.
Berbagai jenis algoritme yang dapat kita gunakan untuk membuat model dalam kasus kita, kita akan
menggunakan pengklasifikasi canibus.
Tapi hanya untuk menunjukkan kepada Anda, jika saya pergi ke Cycad, belajarlah.
Model atau pemilihan model?
Anda lihat bahwa kami memiliki banyak sekali jenis hal yang dapat kami lakukan.
Kami akan menggunakan tetangga terdekat, yang merupakan algoritme yang sangat standar dan mudah digunakan, dan saya akan menautkan ke beberapa
sumber sehingga Anda dapat mempelajarinya lebih lanjut.
Dan secara khusus, lakukan klasifikasi tetangga terdekat, yang akan melakukan persis seperti ini, ini
akan mencoba dan membagi data ke dalam segmen yang berbeda.
Tetapi seperti yang Anda lihat di sini, kami memiliki begitu banyak model untuk dipilih atau begitu banyak algoritme
untuk dipilih, dan salah satu tugas seorang insinyur pembelajaran mesin adalah benar-benar mencari tahu algoritme mana yang akan digunakan.
Tetapi sekali lagi, ini bukan kursus pembelajaran mesin lengkap.
Jadi mari kita gunakan model tetangga dan dari impornya, K.
Tetangga mengklasifikasikan.
Mudah-mudahan, saya katakan sekarang cara kerja classifier tetangga terdekat K adalah kita bisa menggunakannya
sebagai fungsi.
Dan yang harus kita berikan adalah berapa banyak tetangga yang kita inginkan, yaitu berapa banyak klasifikasi yang kita inginkan?
Dalam kasus kami, kami tahu bahwa ada tiga jenis bunga iris.
Jadi yang akan saya lakukan adalah memberikan parameter dan tetangga sama dengan tiga.
Dan akhirnya, kita akan mencoba dan menyesuaikan data ini.
Dan gunakan algoritme ini dengan memberikan dataset terlatih dan output kereta WI.
Sehingga jika saya menjalankan ini.
Yah, tidak ada yang keluar dari itu.
Mudah-mudahan kami telah membuat model kami, tetapi tidak ada cara bagi kami untuk mengujinya, kan.
Jika kita kembali ke langkah kita, kita perlu memeriksa outputnya, bukan?
Kami telah membuat modelnya.
Ya, sesederhana apa yang baru saja kita lakukan, tetapi sekarang kita perlu memeriksa untuk melihat seberapa bagus model kita,
seberapa bagus fungsi kita.
Nah, kita dapat menggunakan prediksi sekarang untuk memprediksi dan mencoba pengujian kami sehingga kami dapat menggunakan kumpulan data uji X dan
memberikannya kepada prediksi garis bawah Y.
Variabel, yang akan menjadi prediksi kita.
Jadi apa yang diprediksi model berdasarkan data uji X input baru ini.
Sekarang, hal keren yang bisa kita lakukan sekarang adalah membandingkan output dari prediksi Y yang dibuat
model kita.
Dengan jawaban yang sebenarnya, karena, ingat, kami membuat empat kumpulan data yang berbeda, benar, kami membuat
kumpulan data kereta untuk X dan Y dan juga kumpulan data pengujian.
Jadi untuk uji X, kami memberikan model baru kami data uji, yang kami punya jawabannya dan model yang
diprediksi.
Jadi fungsi ini dijalankan untuk mencoba dan memprediksi jenis bunga apa yang mungkin didasarkan.
Ingat kolom yang kami berikan?
Dan sekarang kami memiliki prediksi kami, jadi kami perlu membandingkan prediksi dengan variabel uji mengapa dan lagi, jadi saya
bisa belajar untuk menyelamatkan memiliki alat yang bagus bagi kami untuk melakukan itu.
Yang perlu kita lakukan adalah belajar dari Saikat di pelabuhan.
Metrik.
Dan sekarang kami dapat mencetak akurasi aktual dari model kami dan yang kami lakukan hanyalah mengatakan metrik DOT.
Akurasi, pastikan, saya kira, skor akurasi saya benar.
Dan fungsinya mengambil data uji why, yang merupakan jawaban yang benar dan why pada prediksi skor, yang merupakan
prediksi yang dibuat oleh model kami.
Jadi jika saya menjalankan ini.
Saya mendapatkan kesalahan karena saya belum menjalankan blok dengan variabel prediksi Y yang dibuat, jadi mari kita lakukan itu dan
kemudian jalankan ini.
Dan begitulah, itulah metrik akurasi kami, bukan skor akurasi yang memberi tahu kami bahwa itu 96 persen benar.
Itu sangat menakjubkan.
Model kami, yang baru saja kami buat dalam tiga baris kode, adalah 96 persen akurat.
Betapa kerennya itu?
Jadi jika kita membahas apa yang baru saja kita lakukan, kita mengimpor data, kita membagi data menjadi set
pelatihan dan pengujian, kita membuat model dengan menggunakan K classifier terdekat dan pembelajaran Cycad.
Kami memeriksa output menggunakan prediksi Y dan kami menguji variabel dan sekarang kami mendapatkan output.
Jadi sekarang kami dapat meningkatkan jika kami menginginkan algoritma pembelajaran mesin kami.
Jadi mari kita lakukan itu di video berikutnya.