Bem vindo de volta.
Agora estamos chegando à etapa empolgante de criar um modelo, como podemos fazer isso?
Bem, dividimos nossos dados agora e, felizmente para nós, o Cycad Learn vem pré-construído com algumas ferramentas para
usarmos para realmente construir este modelo.
Então, o que podemos fazer é importar do Saikat.
Aprender.
Diferentes tipos de algoritmos que podemos usar para criar nosso modelo em nosso caso, vamos
usar o classificador canibus.
Mas só para mostrar a você, se eu for para Cycad, aprenda.
Modelos ou seleção de modelos?
Você vê que temos muitos tipos diferentes de coisas que podemos fazer.
Vamos usar os vizinhos mais próximos, que é um algoritmo muito padrão e fácil de usar, e vou vincular alguns recursos
para que você possa aprender mais sobre ele.
E, especificamente, faça a classificação do vizinho mais próximo, que vai fazer exatamente
isso, vai tentar dividir os dados em segmentos diferentes.
Mas, como você pode ver aqui, temos tantos modelos para escolher ou tantos algoritmos para
escolher, e uma das tarefas de um engenheiro de aprendizado de máquina é descobrir qual algoritmo usar.
Mas, novamente, este não é um curso completo de aprendizado de máquina.
Então, vamos apenas usar o modelo de vizinhos e de sua importação, o K.
Vizinhos se classificam.
Esperançosamente, eu expliquei agora que a maneira como o classificador de vizinho mais próximo K funciona é que podemos apenas
usá-lo como uma função.
E tudo o que temos a dar é quantos vizinhos queremos, quantas classificações queremos?
No nosso caso, sabemos que existem três tipos de flores de íris.
Portanto, tudo o que vou fazer é fornecer a ele o parâmetro e os vizinhos iguais a três.
E, finalmente, vamos tentar ajustar esses dados.
E use esse algoritmo fornecendo a ele o conjunto de dados treinado e a saída do trem WI.
Então, se eu executar isso.
Bem, nada sai disso.
Espero que tenhamos criado nosso modelo, mas não há como testá-lo, certo.
Se voltarmos às nossas etapas, precisamos verificar a saída, certo?
Nós criamos o modelo.
Sim, é tão simples quanto o que acabamos de fazer, mas agora precisamos verificar se nosso modelo é bom, quão
boa é nossa função.
Bem, podemos usar a previsão agora para prever e experimentar nosso teste para que possamos usar o conjunto de dados de teste X e
fornecê-lo à previsão de sublinhado Y.
Variável, que serão nossas previsões.
Então, o que o modelo prevê com base nesses novos dados de teste X de entrada.
Agora, a coisa legal que podemos fazer agora é realmente comparar a saída das previsões Y que
nosso modelo criou.
Com as respostas reais, porque, lembre-se, criamos quatro conjuntos de dados diferentes, certo, criamos os conjuntos de dados
do trem para X e Y e também os conjuntos de dados de teste.
Portanto, para o teste X, demos ao nosso novo modelo os dados de teste, para os quais temos as respostas e o modelo
previsto.
Portanto, esta função foi executada para tentar prever em que tipo de flor pode se basear.
Lembra das colunas que cedemos?
E agora temos nossas previsões, então precisamos comparar as previsões com a variável de teste porque e novamente, para
que eu pudesse aprender para o resgate, tem uma boa ferramenta para fazermos isso.
Tudo o que precisamos fazer é aprender com Saikat no porto.
Métricas.
E agora podemos imprimir a precisão real de nosso modelo e tudo o que fazemos é dizer métricas DOT.
Precisão, certifique-se, suponho, de minha pontuação de precisão correta.
E a função pega os dados de teste do porquê, que são as respostas corretas e o porquê da previsão de pontuação,
que são as previsões que nosso modelo fez.
Então, se eu executar isso.
Recebo um erro porque não executei o bloco com a variável de previsão Y sendo criada, então vamos fazer isso e, em
seguida, executar isso.
E lá vamos nós, essa é a nossa métrica de precisão, e não a pontuação de precisão que nos diz que está 96 por cento correto.
Isso é incrível.
Nosso modelo, que acabamos de criar honestamente em três linhas de código, é 96% preciso.
Quão legal é isso?
Portanto, se repassarmos o que acabamos de fazer, importamos os dados, dividimos os dados em conjunto de treinamento
e teste, criamos um modelo usando o classificador K mais próximo e o Cycad learn.
Verificamos a saída usando a previsão Y e testamos as variáveis e agora temos a saída.
Portanto, agora podemos melhorar se quisermos nosso algoritmo de aprendizado de máquina.
Então, vamos fazer isso no próximo vídeo.