欢迎回来｡
我们现在进入了令人兴奋的创建模型的步骤｡
我们如何才能做到这一点？
我们已经把数据分开了｡
对我们来说幸运的是, SCI可以学习到一些工具, 我们可以用这些工具来建立这个模型｡
所以我们能做的就是从二次学习中导入｡
不同类型的算法, 我们可以用来创建我们的模型｡
在我们的例子中, 我们将使用K近邻分类器｡
但只是为了给你看, 如果我去第二个学习｡
型号或型号选择｡
你看, 我们有很多不同类型的事情可以做｡
我们将使用最近邻, 这是一个非常标准､ 易于使用的算法, 我将链接到一些资源,
以便您了解更多信息｡
具体来说, 做最近邻分类, 就是这样做的｡
它会尝试将数据划分为不同的部分｡
但正如你在这里看到的, 我们有这么多的模型可以选择, 或者这么多的算法可以选择｡
而机器学习工程师的工作之一就是实际弄清楚该用哪种算法｡
但是, 这并不是一门完整的机器学习课程, 所以我们只需要使用邻居模块,
然后从那里导入K｡
邻居分类器｡
希望我, 我现在拼出来了, K近邻分类器的工作方式是我们可以把它作为一个函数来使用｡
而我们所要给予它的只是我们想要多少邻居｡
也就是说, 我们想要多少分类｡
在我们的例子中, 我们知道有三种类型的花｡
我所要做的就是给予它一个参数, NW, neighbors, 等于3｡
最后我们要试着拟合这些数据｡
并通过提供训练数据集和Y训练输出来使用此算法｡
所以如果我运行这个｡
好吧, 什么都没有｡
希望我们已经创建了我们的模型, 但我们没有办法测试它｡
对不对？
如果我们回到之前的步骤, 我们需要检查输出速率｡
我们已经创建了模型｡
是的, 就像我们刚才做的一样简单, 但是我们现在需要检查一下我们的模型有多好, 我们的函数有多好｡
我们现在可以用预测了｡
来预测和尝试我们的测试, 这样我们就可以使用X测试数据集, 并把它给y下划线预测｡
变量, 这将是我们的预测｡
那么模型根据这个新的输入X测试数据预测了什么｡
现在我们可以做的一件很酷的事情是, 实际上比较我们的模型创建的Y预测的输出｡
用实际的答案, 因为记住, 我们创建了四个不同的数据集, 对吗？
我们为X和Y创建了训练数据集, 也创建了测试数据集｡
对于X测试, 我们给了新模型测试数据, 我们有了答案和模型预测｡
所以这个函数被用来预测花的类型｡
还记得我们放弃的那些专栏吗？
现在我们有了预测｡
因此, 我们需要将预测与“为什么”测试变量进行比较｡
再说一次, 我可以学习救援有一个很好的工具, 我们这样做｡
我们要做的就是从通灵学进口｡
指标｡
现在我们可以打印出模型的实际精度｡
而我们所做的就是说度量点｡
准确性｡
确保我拼对了｡
准确性｡
得分｡
这个函数取Y测试数据, 它是正确答案, Y下划线预测,
它是我们的模型做出的预测｡
所以如果我运行这个｡
我得到了一个错误, 因为我没有运行创建了y预测变量的块｡
我们先这样做, 然后运行这个｡
好了
这是我们的准确性指标｡
准确度分数告诉我们, 它的正确率为96%｡
这是相当惊人的｡
我们的模型, 我们刚刚创建了诚实的三行代码, 是96%的准确性｡
这很酷吧？
如果我们回顾一下刚才的操作, 我们导入了数据｡
我们将数据分为训练集和测试集｡
我们使用K近邻分类器和二次学习建立了一个模型｡
我们使用y预测和y测试变量检查了输出, 现在我们得到了输出｡
所以现在我们可以改进我们的机器学习算法｡
让我们在下一个视频中进行演示｡