مرحبًا بعودتك.
كان هذا المشروع الأخير مربكًا بعض الشيء لأننا استخدمنا عددًا كبيرًا من المكتبات والكثير من
تصورات البيانات الخاصة جدًا بالمكتبة.
لكننا لم نتطرق حقًا إلى موضوع تدريب البيانات وإنشاء النماذج.
لذلك في هذا المشروع ، سنقوم ببعض التعلم الآلي.
سيكون هناك الكثير من المرح.
لكني أريد أن أحذرك.
هذا مجرد طعم لما يشبه التعلم الآلي.
إذا كانت هذه هي المرة الأولى لك ، فقد يبدو الأمر صعبًا بعض الشيء ، ولكن كما هو الحال مع أي
شيء ، فالأمر كله يتعلق بالممارسة والتكرار.
لكن نأمل في نهايتها أن ترى هذه العملية المكونة من ست خطوات وكيف تعمل بالفعل.
وفي نهاية اليوم ، ستدرك أيضًا أنه ربما ليس معقدًا كما كنت تعتقد في
البداية.
اذا هيا بنا نبدأ.
أول شيء سنفعله هو إنشاء دفتر ملاحظات جديد باستخدام Python 3.
الآن ، هذه المرة ، سنستخدم مجموعة بيانات مختلفة ومجموعة مشهورة عندما يتعلق الأمر بالتعلم
الآلي.
يطلق عليه مجموعة بيانات القزحية لزهرة القزحية.
لذلك إذا قمت بكتابة زهرة السوسن.
إنها مجموعة بيانات تحتوي على كل هذه المعلومات حول زهرة القزحية التي لها بالفعل أنواع مختلفة.
لذلك سنقوم بإنشاء نموذج تعلم آلي يمكنه اكتشاف أنواع نبات القزحية.
الآن ، لحسن الحظ بالنسبة لنا.
يمكننا الوصول إلى هذه البيانات بسهولة بالغة جدًا باستخدام التعلم النفسي.
لذلك يمكنني أن أتعلم ، إذا كنت تتذكر ، كانت مكتبة أخرى قوية حقًا لمساعدتنا في التعلم
الآلي.
لذلك كل ما علينا فعله هو أن نقول من نقطة تعلم نفسية.
تأتي مجموعات البيانات والتعلم النفسي مبنية مسبقًا ببعض مجموعات البيانات الجيدة التي يمكنك استكشافها بنفسك.
وسنقوم فقط باستيراد مجموعة بيانات قزحية العين أو الأحرف الصغيرة i.
تماما مثل هذا.
لذلك إذا قمت بذلك ، فإن القزحية تساوي الحمل.
نقطة.
قزحية.
تماما مثل هذا.
وأنا انقر فوق تشغيل.
أوه ، وينبغي أن يكون هذا تسطير أسفل السطر.
لذلك لدينا الآن البيانات التي تم تحميلها.
وإذا عدنا إلى تقريرنا ، فقد قمنا باستيراد البيانات.
لا نحتاج إلى تنظيف البيانات.
علمنا بذلك في المشروع السابق.
ولكن نظرًا لأن CI يمكن أن تتعلم أن هذه البيانات مبنية مسبقًا ، يمكننا أن نفترض أنها بيانات نظيفة يمكننا استخدامها
في نماذجنا.
الخطوة التالية هي تقسيم البيانات إلى تدريب وتعيين ومجموعة اختبار.
ولكن من أجل القيام بذلك ، يمكننا استخدام مفهوم X و Y هذا في التعلم الآلي.
إذن X ، حرف x هذا يعني عادةً المدخلات التي نريد أن نقدمها لنموذج التعلم الآلي الخاص بنا.
لذلك في حالتنا ، سنقول إن بيانات iris dot ستكون مدخلاتنا.
إذن هذه هي البيانات التي نحصل عليها.
لذلك دعونا نرى ما هذا.
هيا نركض.
هذه هي البيانات.
ترى أن؟
إنها فقط بعض المصفوفات الضخمة.
ولماذا سيكون الهدف.
لذلك إذا قمت بعمل نقطة الهدف وقمت بالنقر فوق تشغيل.
سترى أن هذا هو الهدف.
الآن ، ما يعنيه هذا هو أننا نريد إيجاد أو إنشاء دالة تأخذ X ، والتي ستكون بياناتنا.
ومخرجات Y.
وهو الهدف.
هذا هو الجواب.
الآن ، في حالتنا ، هذه هي الإجابات ، صفر واحد واثنان.
ولكن إذا كنت مجموعة بيانات قزحية جوجل.
وأذهب إلى صفحة ويكيبيديا هنا.
سترى أن هناك ثلاثة أنواع من القزحية ، العصارة الخلوية مقابل اللون وفرجينيا.
ويتم تمثيل كل منها إما بصفر واحد أو اثنين.
لذلك إذا نظرنا إلى مجموعة البيانات الخاصة بنا.
هذا الهدف هو أنواع تلك الأنواع الثلاثة من أزهار القزحية.
إذن الهدف في هذه الحالة الذي يأتي معدة مسبقًا مع مكتبة الأعاصير هو بيانات الصور.
لذا مرة أخرى ، إذا قمت بإزالة هذا وضربت تشغيل ، فهذه هي الصورة.
لذلك كل قائمة.
قطعة من البيانات تمثل زهرة القزحية ببعض المعايير.
ثم لدينا الهدف ، وهو الجواب عندما نقوم بإدخال هذه البيانات ، ما هو الناتج؟
أي واحدة من الزهور الثلاث هي؟
الآن إذا ذهبت إلى Kaggle.
وأنا في الواقع أكتب القزحية.
مجموعة البيانات.
يمكنك أن ترى أن الأعمدة هي طول الدواسة والطول ثم اسم الأنواع.
لذلك يمكنك أن ترى هنا أن هذه هي الأعمدة التي يتم اختبارها من أجلها.
ويمكنك أن ترى هذه هي الأرقام التي نحصل عليها في تلك المصفوفة وكل منها يتوافق
مع نوع مختلف من زهرة القزحية.
لذا دعنا نعود إلى ذلك.
سأقول أن Capital X ستكون بياناتنا ، مدخلاتنا.
ثم y ، حرف y صغير.
وهذا مجرد معيار.
سنكون هدفنا.
أخيرًا ، نريد بالفعل الحصول على اسم الميزة.
لذلك كل عنصر في القائمة هنا هو ميزة.
تذكر ، هذا ما.
هذه الأعمدة.
هذه الأعمدة هي عرض وطول البتلة والزوجين.
حتى نتمكن من تخزين ذلك ببساطة عن طريق قول الميزة.
الأسماء.
كما القزحية.
نقطة.
أسماء الميزات.
مرة أخرى ، والذي يأتي مسبقًا مع مجموعة بيانات قزحية العين ، وبعد ذلك ستكون أسماء الهدف هي أسماء هدف iris
dot.
مرة أخرى إذا قمت بتشغيل هذا.
لنفعل أسماء الميزات أولاً.
هناك الأعمدة.
وإذا فعلت أسماء مستهدفة.
ترى أن هذه هي الخيارات الثلاثة.
حتى الآن ، قمنا باستيراد البيانات.
لم يكن علينا تنظيف البيانات.
لم نقم بالفعل بتقسيم البيانات بعد ، لكننا على الأقل بدأنا في فهم بياناتنا وربما
ما تحتويه.
لذلك بمجرد أن نفهم البيانات ونعرف أن لدينا هذه المعلومات ، يمكننا الآن البدء في تقسيم البيانات
إلى مجموعة تدريب وبيانات ، لأننا الآن نقوم بالتعلم تحت الإشراف لأن هذه مصنفة
، أليس كذلك؟
لدينا جميع البيانات التي نحتاجها ولدينا أيضًا الإجابات التي نحتاجها حتى نتمكن من اختبار نموذجنا.
بالمناسبة ، قبل أن أوضح لك كيفية تقسيم البيانات ، ما رأيك؟
نوع؟
من X هو.
هل يمكنك التخمين؟
إنها مصفوفة عددية.
تذكر تلك المكتبة numpy التي أخبرتك أنها تسمح لنا باستخدام مصفوفات متعددة الأبعاد؟
حسنًا ، تحت الغطاء ، مجموعة البيانات هذه عبارة عن مصفوفة غير مترابطة.
إنها ميزة أكثر ثراءً قليلاً من مجرد قائمة بيثون.
على أي حال ، لنبدأ بتقسيم بياناتنا.
إذن ما نريد القيام به هنا هو من مكتبة Psych Learn.
أريد أن أحصل على اختيار النموذج.
وهنا سنقوم بالاستيراد.
انقسام اختبار القطار.
حاليا.
ما هذا؟
دعونا جوجل ونكتشف.
مرة أخرى ، إذا ذهبت إلى وثائق المكتبة ، يمكنك أن ترى أن اختبار القطار يقسم ببساطة المصفوفة
أو المصفوفات إلى قطار عشوائي ومجموعات فرعية للاختبار.
لذلك يقرر لنا بشكل عشوائي كيف سيتم تقسيم البيانات إلى بيانات التدريب وبيانات الاختبار.
والآن يمكننا استخدامه بطريقة مثيرة للاهتمام.
يمكننا ببساطة أن نقول أن X هي مجموعة بيانات التدريب ، وهي x.
بيانات الاختبار ، قم بتعيين مجموعة بيانات لماذا القطار ثم مجموعة بيانات الاختبار Y.
ومرة أخرى ، يمكننا فقط إسناد ذلك للمتغيرات باستخدام القطار.
اختبار الانقسام.
الوظيفة التي نستوردها.
وأعطها X و Y وبعض المتغيرات المختلفة.
لذلك ، على سبيل المثال ، هنا ، إذا كان بإمكانك أن ترى.
لدينا أشياء مثل حجم الاختبار أو الحالة العشوائية أو خلط المتغيرات المختلفة التي نريدها.
مرة أخرى ، يمكنك قراءة هذا بنفسك.
في حالتنا ، دعنا نقول فقط أن حجم الاختبار سيكون 0. 4.
الآن دعونا نلقي نظرة على نوع البيانات التي لدينا الآن.
لذلك إذا قمت بطباعة X بيانات القطار ويمكننا عمل شكل نقطي هنا.
وسنطبع أيضًا ملف.
شكل الاختبار.
إذا قمت بتشغيل هذا.
تُرجع ما نسميه أبعاد المصفوفة.
هذا هو عدد الصفوف والأعمدة.
إذن فهو يحتوي على أربعة أعمدة و 90 صفًا.
إذن ، تحتوي بيانات القطار لدينا على 90 صفاً وبيانات اختبار المهام لدينا تحتوي على 60 صفاً.
إذا قمت بتغيير حجم الاختبار هنا للإشارة إلى خمسة ونقرت فوق تشغيل ، هل ترى ذلك؟
الآن أقوم بتقسيم حجم الاختبار بين 50٪ للقطار و 50 للاختبار حتى نتمكن بالفعل من تغيير الأشياء وتجربة
أشياء مختلفة.
والتلاعب في القطار واختبار حجم البيانات.
من الناحية المثالية ، على الرغم من ذلك ، نريد الحصول على بيانات قطار أكثر من الاختبارات لمجرد تذكر
أنه كلما زادت البيانات التي لدينا ، كان نموذجنا أفضل.
وسيكون هذا هو نفسه بالنسبة للقطار Y ومتغيرات الاختبار Y أيضًا.
تهانينا.
لقد قمنا للتو بتقسيم البيانات إلى مجموعة تدريب ومجموعة اختبار.
لدينا الآن بعض الخطوات المثيرة في المستقبل ، مثل إنشاء النموذج.
لنأخذ استراحة ونتعلم كيفية القيام بذلك في الفيديو التالي.