Chào mừng trở lại.
Bây giờ chúng ta đang đi đến bước thú vị của việc tạo một mô hình.
Làm thế nào chúng ta có thể làm điều này?
Chà, chúng tôi đã chia nhỏ dữ liệu của mình ngay bây giờ.
Và thật may mắn cho chúng tôi, SCI có thể học được đi kèm với một số công cụ để chúng tôi sử dụng để thực sự xây dựng mô
hình này.
Vì vậy, những gì chúng ta có thể làm thực sự là nhập từ bài học thứ hai.
Các loại thuật toán khác nhau mà chúng tôi có thể sử dụng để tạo mô hình của mình.
Trong trường hợp của chúng ta, chúng ta sẽ sử dụng bộ phân loại K láng giềng.
Nhưng chỉ để cho bạn thấy, nếu tôi đi học thứ hai.
Mô hình hoặc lựa chọn mô hình.
Bạn thấy rằng chúng tôi có rất nhiều loại công việc khác nhau mà chúng tôi có thể làm.
Chúng tôi sẽ sử dụng những người hàng xóm gần nhất, đây là một thuật toán rất chuẩn, dễ sử dụng và tôi sẽ liên kết đến một số
tài nguyên để bạn có thể tìm hiểu thêm về nó.
Và đặc biệt thực hiện phân loại hàng xóm gần nhất, sẽ thực hiện chính xác điều này.
Nó sẽ thử và chia dữ liệu thành các phân đoạn khác nhau.
Nhưng như bạn có thể thấy ở đây, chúng tôi có rất nhiều mô hình để chọn hoặc rất nhiều thuật toán để chọn.
Và một trong những công việc của kỹ sư học máy là thực sự tìm ra thuật toán nào sẽ sử dụng.
Nhưng một lần nữa, đây không phải là một khóa học máy học đầy đủ, vì vậy chúng ta chỉ cần sử dụng
mô-đun láng giềng và từ đó nhập K.
Bộ phân loại láng giềng.
Hy vọng rằng tôi, tôi đã đánh vần rằng ngay bây giờ cách hoạt động của bộ phân loại hàng xóm K gần nhất là chúng ta có
thể sử dụng nó như một hàm.
Và tất cả những gì chúng ta phải cung cấp cho nó là có bao nhiêu người hàng xóm mà chúng ta muốn.
Đó là, chúng ta muốn có bao nhiêu phân loại.
Trong trường hợp của chúng tôi, chúng tôi biết rằng có ba loại hoa.
Vì vậy, tất cả những gì tôi sẽ làm là cung cấp cho nó tham số NW hàng xóm bằng ba.
Và cuối cùng chúng tôi sẽ thử và điều chỉnh dữ liệu này.
Và sử dụng thuật toán này bằng cách cung cấp cho nó tập dữ liệu tàu và đầu ra tàu Y.
Vì vậy, nếu tôi chạy điều này.
Chà, không có gì xuất phát từ nó.
Hy vọng rằng chúng tôi đã tạo ra mô hình của mình, nhưng không có cách nào để chúng tôi kiểm tra nó.
Đúng?
Nếu chúng ta quay lại các bước của mình, chúng ta cần kiểm tra tỷ lệ đầu ra.
Chúng tôi đã tạo ra mô hình.
Vâng, nó đơn giản như những gì chúng tôi vừa làm, nhưng bây giờ chúng tôi cần kiểm tra xem mô hình của chúng tôi tốt như thế nào, chức năng
của chúng tôi tốt như thế nào.
Chà, chúng ta có thể sử dụng dự đoán ngay bây giờ.
Để dự đoán và thử các bài kiểm tra của chúng tôi để chúng tôi có thể sử dụng tập dữ liệu kiểm tra X và đưa nó cho dự đoán y dấu gạch dưới.
Biến, đó sẽ là dự đoán của chúng tôi.
Vì vậy, những gì mô hình dự đoán dựa trên dữ liệu kiểm tra X đầu vào mới này.
Bây giờ, điều thú vị mà chúng ta có thể làm bây giờ là thực sự so sánh kết quả dự đoán Y mà mô hình của chúng
ta đã tạo.
Với các câu trả lời thực tế, vì hãy nhớ rằng, chúng tôi đã tạo ra bốn tập dữ liệu khác nhau, phải không?
Chúng tôi đã tạo tập dữ liệu tàu cho X và Y và cả tập dữ liệu thử nghiệm.
Vì vậy, đối với thử nghiệm X, chúng tôi đã cung cấp cho mô hình mới của mình dữ liệu thử nghiệm, mà chúng tôi có câu trả lời và mô hình dự
đoán.
Vì vậy, chức năng này đã được chạy để thử và dự đoán loại hoa có thể được dựa trên.
Hãy nhớ các cột mà chúng tôi đã đưa vào?
Và bây giờ chúng tôi có dự đoán của chúng tôi.
Vì vậy, chúng ta cần so sánh các dự đoán với biến kiểm tra tại sao.
Và một lần nữa, tôi có thể học được rằng cứu hộ có một công cụ tuyệt vời để chúng ta làm điều đó.
Tất cả những gì chúng ta cần làm là từ nhập học ngoại cảm.
Các chỉ số.
Và bây giờ chúng tôi có thể in độ chính xác thực tế của mô hình của chúng tôi.
Và tất cả những gì chúng tôi làm là nói số liệu chấm.
Sự chính xác.
Hãy chắc chắn rằng tôi đánh vần đúng.
Sự chính xác.
Ghi bàn.
Và hàm lấy dữ liệu kiểm tra Y, đó là các câu trả lời đúng và dự đoán gạch dưới Y, là các dự đoán
mà mô hình của chúng ta đã thực hiện.
Vì vậy, nếu tôi chạy cái này.
Tôi gặp lỗi vì tôi chưa chạy khối với biến dự đoán y đang được tạo.
Vì vậy, hãy làm điều đó và sau đó chạy điều này.
Và chúng ta bắt đầu.
Đó là số liệu về độ chính xác của chúng tôi.
Điểm chính xác cho chúng ta biết rằng nó đúng 96%.
Điều đó thật tuyệt vời.
Mô hình của chúng tôi, mà chúng tôi vừa tạo trong ba dòng mã trung thực, có độ chính xác 96%.
Làm thế nào là mát đó là?
Vì vậy, nếu chúng tôi xem lại những gì chúng tôi vừa làm, chúng tôi đã nhập dữ liệu.
Chúng tôi chia dữ liệu thành tập huấn luyện và thử nghiệm.
Chúng tôi đã tạo một mô hình bằng cách sử dụng K bộ phân loại gần nhất và học thứ hai.
Chúng tôi đã kiểm tra đầu ra bằng cách sử dụng dự đoán y và các biến kiểm tra y và bây giờ chúng tôi đã nhận được kết quả.
Vì vậy, bây giờ chúng ta có thể cải thiện nếu chúng ta muốn thuật toán học máy của mình.
Vì vậy, hãy làm điều đó trong video tiếp theo.