We hebben zojuist ons model gemaakt.
Onthoud een functie die ons de gewenste output geeft en op dit moment willen we ons model verbeteren.
Dus hoe kunnen we dat doen?
Wel, er zijn een paar dingen goed, als u het zich herinnert.
Het enige dat we hebben gedaan, is onze gegevens opsplitsen in testen en trainen, maar een van de dingen die we als machine learning-ingenieur
kunnen doen, is beslissen hoeveel gegevens we moeten geven om te trainen.
Als ik bijvoorbeeld besluit dat ik wil dat 80 procent van de gegevens de testgegevens zijn en
slechts 20 procent de vorm of de treingegevens, dan zal het model minder gegevens hebben om van te leren.
Als ik op hier rennen druk en dan de rest van de blokken rennen.
En dan eindelijk deze.
Je ziet dat mijn nauwkeurigheid achteruit ging omdat ik minder gegevens test, dat is niet erg goed, toch?
Maar wat als we het gewoon minder gegevens geven om te testen wat er dan gebeurt?
Als ik op deze allemaal klik en hier ren, krijg ik 100 procent nauwkeurigheid.
Betekent dit dat dit de beste optie is?
Nou, niet echt, juist, want wat er nu gebeurt, is dat onze testgrootte super, superklein is.
We hebben slechts 15 inputs die we aan het testen zijn.
En ja, we hebben 100 procent gekregen omdat we leren van honderdvijfendertig gegevensinvoer.
Maar omdat onze testgegevens zo klein zijn.
Hoewel we 15 van de 15 kregen, kunnen we er niet zeker van zijn dat ons model zo nauwkeurig is, omdat we het
maar 15 keer hebben getest.
Dus dit is een afweging van met hoeveel data je het wilt trainen en met hoeveel data je het
wilt testen?
En daarom hechten bedrijven veel waarde aan data.
Hoe meer data we hebben, hoe meer we onze modellen kunnen trainen.
Oké, wat kunnen we nog meer doen om dit te verbeteren?
Welnu, een ander ding dat we kunnen doen is met de parameters hier.
De classificatie van de K naaste buren is misschien te doen voor als ik op rennen hier druk en nog een keer rennen.
Oke.
Zijn nauwkeurigheid is nu een beetje lager.
Omdat we alleen testen voor drie typen, drie klassen, idealiter, hebben we dat vergeleken met onze naaste
buren, als ik doe voor wat het werkelijk doet, als we naar de classificatie van onze naaste buren gaan,
creëert het vier segmenten voor ons om te evalueren terwijl we in plaats daarvan alleen de drie irisbloemsoorten nodig hebben.
Dus laten we het bij drie houden.
Welke andere dingen kunnen we doen?
Welnu, een ander ding, als we meer gegevens kunnen verzamelen, is om misschien meer kolommen te hebben.
Of parameters.
Dit worden soms functies genoemd, en hoe meer functies een machine moet bekijken, hoe meer informatie
deze kan hebben.
Dat betekent niet dat hoe meer functies, hoe beter.
Maar het betekent wel dat als er een ander kenmerk was waar we naar kunnen kijken voor de bloemen, er een
beter model is dat we kunnen bouwen om te voorspellen welk type het is.
Dus dat is nog een manier om het te verbeteren.
Ten slotte is het meest interessante deel het eigenlijke algoritme dat we in dit geval gebruiken, we gebruikten de classificatie van K-buren, waarvan ik
je net vertelde dat we het gaan gebruiken, maar we kunnen elk type algoritme gebruiken dat we willen.
Als we naar de Cycad Learn-bibliotheek gaan, kunnen we verschillende dingen doen.
We kunnen bijvoorbeeld een beslisboom maken als we dat willen en een beslisboomclassificatie gebruiken.
Dus hoe kunnen we dat doen?
Nou, ik importeer gewoon iets anders.
Ik kan de beslisboomclassificator importeren en in plaats van de buurclassificator gebruiken we nu de beslisboomclassificatie, die
we geen parameters hoeven te geven.
En als ik dit nu uitvoer.
Oeps, ik moet dit veranderen in boom, dus als ik dit uitvoer en we onze nauwkeurigheidstest uitvoeren.
Oké, ik krijg negen komma drie drie.
Vrijwel hetzelfde als voorheen, en als we dit veranderen in 50, laten we dit nog een keer uitvoeren.
Punt negen twee, maar als je je herinnert wanneer we de buren hadden.
Classifier met dezelfde testparameters, grootte van punt naar.
Onze nauwkeurigheid was eigenlijk beter.
Deze keer hebben we een nauwkeurigheid van 100 procent en je zult merken dat dit constant verschuift
terwijl we ons model trainen, soms klopt het, soms niet, omdat het constant leert.
Maar je ziet dat de nauwkeurigheid met de burenclassificatie iets beter is.
Op deze manier zijn we in staat om ons model te verbeteren, zodat we deze stappen nu misschien helemaal opnieuw kunnen proberen totdat ons
model perfect genoeg is of in ieder geval bijna perfect genoeg voor ons om zakelijke beslissingen te nemen.
Heel, heel cool, toch?
Laten we nog een paar dingen doen in de volgende video.