Tekrar hoş geldiniz.
Şimdi heyecan verici bir adım olan model oluşturma aşamasına geçiyoruz.
Bunu nasıl yapabiliriz?
Şimdi verilerimizi ayırdık.
Ve şanslıyız ki SCI, bu modeli oluşturmak için kullanabileceğimiz bazı araçlarla birlikte geliyor.
Yani yapabileceğimiz şey aslında ikinci öğrenmeden ithal etmektir.
Modelimizi oluşturmak için kullanabileceğimiz farklı algoritma türleri.
Bizim durumumuzda, K komşuları sınıflandırıcısını kullanacağız.
Ama sadece size göstermek için, eğer ikinci öğrenmeye gidersem.
Modeller veya model seçimi.
Yapabileceğimiz bir sürü farklı türde şey olduğunu görüyorsunuz.
Çok standart, kullanımı kolay bir algoritma olan en yakın komşuları kullanacağız ve bu konuda daha fazla bilgi edinebilmeniz
için bazı kaynaklara bağlantı vereceğim.
Ve özellikle en yakın komşu sınıflandırmasını yapın, bu tam olarak bunu yapacaktır.
Verileri farklı segmentlere ayırmaya çalışacaktır.
Ancak burada da görebileceğiniz gibi, aralarından seçim yapabileceğimiz çok fazla modelimiz veya çok fazla algoritmamız var.
Ve bir makine öğrenimi mühendisinin işlerinden biri de hangi algoritmanın kullanılacağını bulmaktır.
Ancak yine de, bu tam bir makine öğrenimi kursu değil, bu yüzden sadece neighbors modülünü kullanalım
ve oradan K'yı içe aktaralım.
Komşu sınıflandırıcı.
Umarım, şu anda K en yakın komşu sınıflandırıcısının çalışma şeklini bir fonksiyon olarak kullanabileceğimizi
heceledim.
Ve ona vermemiz gereken tek şey kaç komşu istediğimizdir.
Yani, kaç tane sınıflandırma istiyoruz.
Bizim durumumuzda, üç tür çiçek olduğunu biliyoruz.
Bu yüzden tek yapacağım ona NW komşuları parametresini üçe eşit olarak vermek.
Ve son olarak bu verilere uyum sağlamaya çalışacağız.
Ve bu algoritmaya eğitim veri setini ve Y eğitim çıktısını vererek kullanın.
Yani bunu çalıştırırsam.
Bundan bir şey çıkmaz.
Umarım modelimizi oluşturmuşuzdur, ancak bunu test etmemizin bir yolu yoktur.
Değil mi?
Adımlarımıza geri dönecek olursak, çıktı oranını kontrol etmemiz gerekir.
Modeli oluşturduk.
Evet, az önce yaptığımız kadar basit, ancak şimdi modelimizin ne kadar iyi olduğunu, işlevimizin ne kadar iyi olduğunu
kontrol etmemiz gerekiyor.
Artık tahmini kullanabiliriz.
Testlerimizi tahmin etmek ve denemek için X test veri setini kullanabilir ve y alt çizgi tahminine verebiliriz.
Değişken, ki bunlar bizim tahminlerimiz olacak.
Yani modelin bu yeni girdi X test verilerine dayanarak öngördüğü şey.
Şimdi yapabileceğimiz harika şey, modelimizin oluşturduğu Y tahminlerinin çıktısını gerçekten karşılaştırmaktır.
Gerçek cevaplarla, çünkü hatırlayın, dört farklı veri seti oluşturduk, değil mi?
X ve Y için eğitim veri setleri ve ayrıca test veri setleri oluşturduk.
X testi için yeni modelimize cevaplarını bildiğimiz ve modelin tahmin ettiği test verilerini verdik.
Dolayısıyla bu fonksiyon, ne tür bir çiçek olabileceğini tahmin etmeye çalışmak için çalıştırıldı.
Teslim olduğumuz sütunları hatırlıyor musun?
Ve şimdi tahminlerimiz var.
Bu yüzden tahminleri neden test değişkeni ile karşılaştırmamız gerekir.
Ve yine, kurtarmanın bunu yapmamız için güzel bir aracı olduğunu öğrenebilirim.
Tek yapmamız gereken psişikten ithalatı öğrenmek.
Metrikler.
Ve şimdi modelimizin gerçek doğruluğunu yazdırabiliriz.
Ve tek yaptığımız metrik nokta demek.
Doğruluk.
Doğru yazdığımdan emin ol.
Doğruluk.
Skor.
Ve fonksiyon, doğru cevaplar olan Y test verilerini ve modelimizin yaptığı tahminler
olan Y alt çizgi tahminini alır.
Yani bunu çalıştırırsam.
Y tahmin değişkeni oluşturulurken bloğu çalıştırmadığım için bir hata alıyorum.
Bunu yapalım ve sonra bunu çalıştıralım.
Ve işte başlıyoruz.
Bu bizim doğruluk ölçütlerimiz.
Doğruluk puanı bize %96 doğru olduğunu söylüyor.
Bu oldukça şaşırtıcı.
Dürüstçe üç satır kodla oluşturduğumuz modelimiz %96 oranında doğrudur.
Ne kadar havalı değil mi?
Az önce yaptığımız şeyin üzerinden geçecek olursak, verileri içe aktardık.
Verileri eğitim ve test kümelerine ayırdık.
K en yakın sınıflandırıcı ve ikinci öğrenmeyi kullanarak bir model oluşturduk.
Çıktıyı y tahmin ve y test değişkenlerini kullanarak kontrol ettik ve şimdi çıktıyı aldık.
Yani şimdi makine öğrenimi algoritmamızı istersek geliştirebiliriz.
Bunu bir sonraki videoda yapalım.