お帰りなさい｡
いよいよ､ モデルを作るというワクワクするステップに入りました｡
どうすればいいのでしょうか｡
さて､ これでデータが分かれましたね｡
そして幸運なことに､ SCIは､ このモデルを実際に作るためのツールをあらかじめ用意してくれていました｡
そこで､ できることは､ 実際にセカンドラーニングからインポートすることです｡
モデルを作成するために使用できるさまざまな種類のアルゴリズム｡
今回は､ K近傍分類器を使用します｡
でも､ 一応､ セカンドラーニングに行けば､ わかると思います｡
モデルまたはモデルの選択｡
トンでもない種類があることがお分かりいただけたと思います｡
これは非常に標準的で使いやすいアルゴリズムで､ いくつかのリソースにリンクしておきますので､ もっと詳しく知りたい方はそちらをご覧ください｡
そして､ 具体的には最近傍分類を行うのですが､ これはまさにこれを行うことになります｡
データを分割してみようとするのです｡
しかし､ ここにあるように､ 我々は非常に多くのモデルから選ぶことができ､ あるいは非常に多くのアルゴリズムから選ぶことができます｡
そして､ どのアルゴリズムを使うかを実際に考えるのも､ 機械学習エンジニアの仕事の一つです｡
しかし､ 繰り返しになりますが､ これは完全な機械学習コースではないので､ neighborsモジュールだけを使って､
そこからKをインポートしましょう｡
Neighbors分類器｡
うまくいけば､ K近傍分類器は関数として使うことができます｡
そして､ 私たちが与えるべきは､ 何人の隣人が欲しいかということだけです｡
つまり､ いくつの分類が必要なのか､ ということです｡
私たちの場合､ 花には3つのタイプがあることが分かっています｡
そこで､ NW neighborsというパラメータを3に等しくしてあげるだけです｡
そして最後に､ このデータをフィッティングしてみます｡
そして､ このアルゴリズムに学習データセットとY学習出力を与えて使用します｡
これを実行すればいいように｡
まあ､ 何も出てこないんですけどね｡
うまくいけばモデルを作ることができますが､ それをテストする方法がありません｡
そうだろ？
ステップに戻ると､ 出力速度を確認する必要があります｡
モデルを作成しました｡
しかし､ このモデルがどれだけ優れているか､ 機能がどれだけ優れているかをチェックする必要があります｡
さて､ これで予知が使えるようになりましたね｡
私たちはXのテストデータセットを使用し､ yのアンダースコア予測にそれを与えることができるように私たちのテストを予測し､ 試してみること｡
変数､ それが私たちの予測になります｡
では､ この新しい入力Xのテストデータに基づいて､ モデルが予測することは何か｡
さて､ ここでできることは､ モデルが作成したYの予測出力を実際に比較してみることです｡
実際の回答では､ 4種類のデータセットを作成したことを思い出してください｡
XとYのトレーニングデータセットと､ テストデータセットを作成しました｡
そこで､ Xテストでは､ 新しいモデルにテストデータを与え､ その答えを持っているモデルが予測するようにしました｡
そこで､ この関数を実行して､ どのような花がベースになりそうかを予測してみた｡
私たちが屈服したコラムを覚えていますか？
そして､ 私たちの予想です｡
そこで､ 予測値となぜテスト変数を比較する必要があります｡
そしてまた､ レスキューには､ それを実現するための素晴らしいツールがあることを学ぶことができました｡
必要なのは､ サイキックからインポートを学ぶことです｡
メトリックス
そして､ 実際にモデルの精度をプリントすることができるようになりました｡
そして､ 私たちがすることは､ メトリックスドットと言うだけです｡
精度が高い｡
スペルが正しいかどうか確認してください｡
精度が高い｡
スコア
そして､ この関数は､ 正解であるY個のテストデータと､ モデルが行った予測であるY個のアンダースコアpredictを受け取ります｡
だから､ これを実行すると
y予測変数が作成されているブロックを実行していないので､ エラーが発生します｡
では､ そうして､ これを実行してみましょう｡
そして､ そこに行く｡
それが､ 私たちの精度指標です｡
Accuracy scoreは､ 96%の正解率を示しています｡
それはかなりすごいことです｡
たった3行のコードで作ったこのモデルは､ 96％の精度を誇ります｡
なんてかっこいいんでしょう｡
では､ 先ほど行ったことをもう一度確認すると､ データをインポートしたことになります｡
データをトレーニングセットとテストセットに分ける｡
K近傍分類器と2回目の学習でモデルを作成しました｡
y predictionとy testの変数を用いて出力を確認したところ､ 今度は出力が出ました｡
これで､ 機械学習アルゴリズムを改良することができますね｡
では､ 次の動画でやってみましょう｡