Bienvenido de nuevo.
Ahora estamos llegando al emocionante paso de crear un modelo, ¿cómo podemos hacer esto?
Bueno, ahora hemos dividido nuestros datos y, afortunadamente para nosotros, Cycad Learn viene preconstruido con algunas herramientas que
podemos usar para construir este modelo.
Entonces, lo que podemos hacer es importar desde Saikat.
Aprender.
Diferentes tipos de algoritmos que podemos usar para crear nuestro modelo en nuestro caso, vamos a
usar el clasificador canibus.
Pero solo para mostrarte, si voy a Cycad, aprende.
¿Modelos o selección de modelos?
Verá que tenemos un montón de diferentes tipos de cosas que podemos hacer.
Usaremos los vecinos más cercanos, que es un algoritmo muy estándar y fácil de usar, y vincularé algunos recursos
para que pueda aprender más sobre él.
Y específicamente, haga la clasificación del vecino más cercano, que hará exactamente
esto, tratará de dividir los datos en diferentes segmentos.
Pero como puede ver aquí, tenemos tantos modelos para elegir o tantos algoritmos para elegir,
y uno de los trabajos de un ingeniero de aprendizaje automático es averiguar qué algoritmo usar.
Pero, de nuevo, este no es un curso completo de aprendizaje automático.
Así que usemos el modelo de vecinos y, a partir de su importación, la K.
Los vecinos clasifican.
Con suerte, expliqué en este momento que la forma en que funciona el clasificador de vecino más cercano K es que podemos
usarlo como una función.
Y todo lo que tenemos que dar es cuántos vecinos queremos, ¿cuántas clasificaciones queremos?
En nuestro caso, sabemos que hay tres tipos de flores de iris.
Así que todo lo que voy a hacer es darle el parámetro y los vecinos de igual a tres.
Y luego, finalmente, intentaremos ajustar estos datos.
Y use este algoritmo proporcionándole el conjunto de datos entrenado y la salida del tren WI.
Así que si ejecuto esto.
Bueno, no sale nada de eso.
Ojalá hayamos creado nuestro modelo, pero no tenemos forma de probarlo, ¿verdad?
Si volvemos a nuestros pasos, debemos verificar el resultado, ¿verdad?
Hemos creado el modelo.
Sí, es tan simple como lo que acabamos de hacer, pero ahora necesitamos verificar qué tan bueno es nuestro modelo, qué tan
buena es nuestra función.
Bueno, podemos usar la predicción ahora para predecir y probar nuestra prueba, de modo que podamos usar el conjunto de datos de la prueba X y
dárselo a la predicción de subrayado Y.
Variable, que serán nuestras predicciones.
Entonces, lo que predice el modelo en función de estos nuevos datos de prueba de entrada X.
Ahora, lo bueno que podemos hacer ahora es comparar la salida de las predicciones Y que
creó nuestro modelo.
Con las respuestas reales, porque, recuerde, creamos cuatro conjuntos de datos diferentes, correcto, creamos los conjuntos de datos
del tren para X e Y y también los conjuntos de datos de prueba.
Entonces, para la prueba X, le dimos a nuestro nuevo modelo los datos de la prueba, de los cuales tenemos las respuestas y el modelo
predicho.
Así que esta función se ejecutó para intentar predecir en qué tipo de flor podría basarse.
¿Recuerdas las columnas en las que cedimos?
Y ahora tenemos nuestras predicciones, por lo que necesitamos comparar las predicciones con la variable de prueba por qué y
nuevamente, para que pueda aprender al rescate que tiene una buena herramienta para hacer eso.
Todo lo que tenemos que hacer es aprender de Saikat en el puerto.
Métrica.
Y ahora podemos imprimir la precisión real de nuestro modelo y todo lo que hacemos es decir métricas DOT.
Precisión, asegúrate, supongo, de mi puntuación de precisión correcta.
Y la función toma los datos de prueba por qué, que son las respuestas correctas y el por qué en la puntuación predice,
que son las predicciones que hizo nuestro modelo.
Entonces, si ejecuto esto.
Recibo un error porque no he ejecutado el bloque con la variable de predicción Y que se está creando, así que hagamos eso
y luego ejecutemos esto.
Y ahí vamos, esas son nuestras métricas de precisión, no el puntaje de precisión nos dice que es 96 por ciento correcto.
Eso es bastante asombroso.
Nuestro modelo, que acabamos de crear honestamente en tres líneas de código, tiene una precisión del 96 por ciento.
¿Cuan genial es eso?
Entonces, si repasamos lo que acabamos de hacer, importamos los datos, dividimos los datos en entrenamiento y conjunto
de prueba, creamos un modelo usando el clasificador K más cercano y Cycad learn.
Verificamos la salida usando la predicción Y y probamos las variables y ahora obtuvimos la salida.
Así que ahora podemos mejorar si queremos nuestro algoritmo de aprendizaje automático.
Así que hagámoslo en el siguiente video.