Ben tornato.
Ora stiamo arrivando all'entusiasmante fase della creazione di un modello, come possiamo farlo?
Bene, ora abbiamo diviso i nostri dati e, fortunatamente per noi, Cycad Learn viene fornito con alcuni strumenti predefiniti da
utilizzare per costruire effettivamente questo modello.
Quindi quello che possiamo fare è effettivamente importare da Saikat.
Imparare.
Diversi tipi di algoritmi che possiamo usare per creare il nostro modello nel nostro caso,
useremo il classificatore canibus.
Ma solo per mostrarti, se vado a Cycad, imparo.
Modelli o selezione del modello?
Vedi che abbiamo un sacco di diversi tipi di cose che possiamo fare.
Useremo i vicini più vicini, che è un algoritmo molto standard e facile da usare, e collegherò ad alcune risorse in
modo che tu possa saperne di più.
E in particolare, fai la classificazione del vicino più prossimo, che farà esattamente
questo, proverà a dividere i dati in diversi segmenti.
Ma come puoi vedere qui, abbiamo così tanti modelli tra cui scegliere o così tanti algoritmi tra
cui scegliere, e uno dei compiti di un ingegnere di machine learning è capire effettivamente quale algoritmo utilizzare.
Ma ancora una volta, questo non è un corso completo di machine learning.
Quindi usiamo solo il modello dei vicini e dalla loro importazione, il K.
I vicini classificano.
Spero di aver spiegato in questo momento il modo in cui funziona il classificatore del vicino più prossimo K è che possiamo
semplicemente usarlo come funzione.
E tutto quello che dobbiamo dargli è quanti vicini vogliamo, cioè quante classificazioni vogliamo?
Nel nostro caso, sappiamo che esistono tre tipi di fiori di iris.
Quindi tutto ciò che farò è dargli il parametro ei vicini pari a tre.
E poi, finalmente, cercheremo di adattare questi dati.
E usa questo algoritmo dandogli il set di dati addestrato e l'output del treno WI.
Quindi se eseguo questo.
Ebbene, non ne viene fuori niente.
Speriamo di aver creato il nostro modello, ma non c'è modo per noi di testarlo, giusto.
Se torniamo ai nostri passi, dobbiamo controllare l'output, giusto?
Abbiamo creato il modello.
Sì, è semplice come quello che abbiamo appena fatto, ma ora dobbiamo verificare quanto è buono il nostro modello, quanto è
buona la nostra funzione.
Bene, possiamo usare la previsione ora per prevedere e provare il nostro test in modo da poter utilizzare il set di dati del test X
e assegnarlo alla previsione di sottolineatura Y.
Variabile, che saranno le nostre previsioni.
Quindi, cosa prevede il modello in base a questi nuovi dati di test di input X.
Ora, la cosa interessante che possiamo fare ora è confrontare effettivamente l'output delle previsioni Y create
dal nostro modello.
Con le risposte effettive, perché, ricorda, abbiamo creato quattro diversi set di dati, giusto, abbiamo creato i set di dati
del treno per X e Y e anche i set di dati di prova.
Quindi, per il test X, abbiamo fornito al nostro nuovo modello i dati del test, di cui abbiamo le risposte e il modello
previsto.
Quindi questa funzione è stata eseguita per cercare di prevedere su quale tipo di fiore potrebbe essere basato.
Ricordi le colonne che abbiamo ceduto?
E ora abbiamo le nostre previsioni, quindi dobbiamo confrontare le previsioni con la variabile del test del perché e ancora,
così ho potuto imparare in soccorso che ha uno strumento carino per noi per farlo.
Tutto quello che dobbiamo fare è imparare da Saikat in porto.
Metrica.
E ora possiamo stampare l'accuratezza effettiva del nostro modello e tutto ciò che facciamo è dire le metriche DOT.
Precisione, assicurati, suppongo, il mio punteggio di precisione corretto.
E la funzione prende i dati del test del perché, che sono le risposte corrette, e il perché sul punteggio, che
sono le previsioni fatte dal nostro modello.
Quindi se eseguo questo.
Ricevo un errore perché non ho eseguito il blocco con la variabile di previsione Y in fase di creazione, quindi facciamolo e
poi eseguiamo questo.
Ed eccoci, queste sono le nostre metriche di accuratezza, non il punteggio di accuratezza che ci dice che è corretto al 96 percento.
È piuttosto sorprendente.
Il nostro modello, che abbiamo appena creato in tre righe di codice onestamente, è accurato al 96%.
Quant'è fico?
Quindi, se esaminiamo ciò che abbiamo appena fatto, abbiamo importato i dati, abbiamo diviso i dati in training e
set di test, abbiamo creato un modello utilizzando il classificatore K più vicino e Cycad learn.
Abbiamo controllato l'output utilizzando la previsione Y e testiamo le variabili e ora abbiamo ottenuto l'output.
Quindi ora possiamo migliorare se vogliamo il nostro algoritmo di apprendimento automatico.
Quindi facciamolo nel prossimo video.