ยินดีต้อนรับกลับ.
ตอนนี้เรากำลังเข้าสู่ขั้นตอนที่น่าตื่นเต้นในการสร้างแบบจำลอง
เราจะทำสิ่งนี้ได้อย่างไร?
ตอนนี้เราได้แบ่งข้อมูลของเราแล้ว
และโชคดีสำหรับเราที่ SCI สามารถเรียนรู้มาพร้อมกับเครื่องมือบางอย่างให้เราใช้เพื่อสร้างโมเดลนี้จริงๆ
สิ่งที่เราทำได้คือนำเข้าจากการเรียนรู้ครั้งที่สอง
อัลกอริทึมประเภทต่างๆ ที่เราสามารถใช้เพื่อสร้างแบบจำลองของเรา
ในกรณีของเรา เราจะใช้ตัวแยกประเภท K เพื่อนบ้าน
แต่เพื่อแสดงให้คุณเห็นว่า ถ้าฉันไปเรียนครั้งที่สอง
รุ่นหรือการเลือกรุ่น
คุณจะเห็นว่าเรามีสิ่งต่างๆ มากมายที่เราสามารถทำได้
เราจะใช้เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด ซึ่งเป็นอัลกอริธึมมาตรฐานที่ใช้งานง่าย และฉันจะลิงก์ไปยังแหล่งข้อมูลบางส่วนเพื่อให้คุณสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับมันได้
และทำเฉพาะการจำแนกเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดซึ่งจะทำสิ่งนี้อย่างแน่นอน
จะพยายามแบ่งข้อมูลออกเป็นส่วนต่างๆ
แต่อย่างที่คุณเห็นที่นี่ เรามีโมเดลมากมายให้เลือกหรืออัลกอริธึมมากมายให้เลือก
และงานหนึ่งของวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงคือการค้นหาว่าควรใช้อัลกอริธึมใด
แต่อีกครั้ง นี่ไม่ใช่หลักสูตรแมชชีนเลิร์นนิงเต็มรูปแบบ ลองใช้โมดูล
Neighbors จากนั้นนำเข้า K
ลักษณนามเพื่อนบ้าน
หวังว่าฉัน ฉันสะกดว่าตอนนี้ วิธีการทำงานของตัวแยกประเภทเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด K คือเราสามารถใช้เป็นฟังก์ชันได้
และทั้งหมดที่เราต้องให้ก็คือจำนวนเพื่อนบ้านที่เราต้องการ
นั่นคือเราต้องการการจำแนกกี่ประเภท
ในกรณีของเรา เรารู้ว่ามีดอกไม้สามประเภท
ทั้งหมดที่ฉันจะทำคือให้พารามิเตอร์ NW เพื่อนบ้านเท่ากับสาม
และสุดท้าย เราจะพยายามใส่ข้อมูลนี้ให้พอดี
และใช้อัลกอริธึมนี้โดยให้ชุดข้อมูลรถไฟและเอาต์พุตรถไฟ Y
เพื่อที่ว่าถ้าฉันเรียกใช้สิ่งนี้
ดีไม่มีอะไรออกมาจากมัน
หวังว่าเราได้สร้างแบบจำลองของเราแล้ว แต่ไม่มีทางที่เราจะทดสอบได้
ใช่ไหม
หากเรากลับไปที่ขั้นตอนของเรา เราต้องตรวจสอบอัตราการส่งออก
เราได้สร้างแบบจำลอง
ใช่ มันง่ายเหมือนที่เราเพิ่งทำไป แต่ตอนนี้เราต้องตรวจสอบเพื่อดูว่าโมเดลของเราดีแค่ไหน ฟังก์ชันของเราดีแค่ไหน
ตอนนี้เราใช้การทำนายได้แล้ว
เพื่อทำนายและทดลองการทดสอบของเรา เพื่อให้เราสามารถใช้ชุดข้อมูลการทดสอบ X และมอบให้กับการคาดการณ์ขีดล่าง y
ตัวแปรซึ่งจะเป็นคำทำนายของเรา
ดังนั้นสิ่งที่โมเดลคาดการณ์จากข้อมูลการทดสอบ X อินพุตใหม่นี้
สิ่งที่ยอดเยี่ยมที่เราสามารถทำได้ในตอนนี้คือการเปรียบเทียบผลลัพธ์ของการคาดคะเน Y ที่แบบจำลองของเราสร้างขึ้น
ด้วยคำตอบที่แท้จริง เพราะจำไว้ว่า เราสร้างชุดข้อมูลที่แตกต่างกันสี่ชุด ใช่ไหม
เราสร้างชุดข้อมูลรถไฟสำหรับ X และ Y และชุดข้อมูลทดสอบด้วย
ดังนั้นสำหรับการทดสอบ X เราให้ข้อมูลการทดสอบกับโมเดลใหม่ของเรา ซึ่งเรามีคำตอบและแบบจำลองที่คาดการณ์ไว้
ฟังก์ชันนี้จึงทำงานเพื่อพยายามคาดเดาว่าดอกไม้ประเภทใดอาจมาจากดอกไม้ชนิดใด
จำคอลัมน์ที่เราให้ใน?
และตอนนี้เรามีคำทำนายของเราแล้ว
ดังนั้นเราต้องเปรียบเทียบการคาดคะเนกับตัวแปรทดสอบว่าทำไม
และอีกครั้ง ฉันสามารถเรียนรู้การช่วยชีวิตได้ว่ามีเครื่องมือดีๆ ให้เราทำอย่างนั้นได้
สิ่งที่เราต้องทำคือจากการนำเข้ากายสิทธิ์เรียนรู้
ตัวชี้วัด
และตอนนี้เราสามารถพิมพ์ความแม่นยำที่แท้จริงของแบบจำลองของเราได้แล้ว
และสิ่งที่เราทำคือบอกว่าเมตริกดอท
ความแม่นยำ.
ตรวจสอบว่าสะกดถูกต้อง
ความแม่นยำ.
คะแนน.
และฟังก์ชันใช้ข้อมูลการทดสอบ Y ซึ่งเป็นคำตอบที่ถูกต้อง และ Y ขีดเส้นใต้ทำนาย ซึ่งเป็นการคาดคะเนที่แบบจำลองของเราสร้างขึ้น
ดังนั้นถ้าฉันเรียกใช้สิ่งนี้
ฉันได้รับข้อผิดพลาดเนื่องจากฉันไม่ได้เรียกใช้บล็อกที่มีการสร้างตัวแปรทำนาย y
ลองทำอย่างนั้นแล้วเรียกใช้สิ่งนี้
และเราไปที่นั่น
นั่นคือตัวชี้วัดความแม่นยำของเรา
คะแนนความแม่นยำบอกเราว่าถูกต้อง 96%
ที่น่าตื่นตาตื่นใจสวย
โมเดลของเราซึ่งเราเพิ่งสร้างด้วยโค้ดสามบรรทัดโดยสุจริต มีความแม่นยำ 96%
มันเจ๋งแค่ไหน?
ถ้าเราตรวจสอบสิ่งที่เราเพิ่งทำไป เราก็นำเข้าข้อมูล
เราแบ่งข้อมูลออกเป็นชุดฝึกและทดสอบ
เราสร้างแบบจำลองโดยใช้ตัวแยกประเภทที่ใกล้ที่สุด K และการเรียนรู้ที่สอง
เราตรวจสอบผลลัพธ์โดยใช้การทำนาย y และตัวแปรทดสอบ y และตอนนี้เราได้ผลลัพธ์แล้ว
ตอนนี้เราสามารถปรับปรุงได้หากต้องการอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง
ลองทำกันในวิดีโอหน้า