Nous venons de créer notre modèle.
N'oubliez pas une fonction qui nous donne le résultat souhaité et nous voulons maintenant améliorer notre modèle.
Alors comment pouvons-nous faire cela?
Eh bien, il y a quelques bonnes choses, si vous vous en souvenez.
Tout ce que nous avons fait, c'est diviser nos données en test et en entraînement, mais l'une des choses que nous pouvons faire en tant qu'ingénieur en apprentissage
automatique est de décider de la quantité de données à lui fournir pour l'entraînement.
Par exemple, si je décide que je veux que 80 pour cent des données soient les données de test et
seulement 20 pour cent pour la forme ou les données de train, c'est-à-dire que le modèle aura moins de données à apprendre.
Si j'appuie sur exécuter ici, puis exécutons le reste des blocs.
Et puis enfin celui-ci.
Vous voyez que ma précision a baissé parce que je teste moins de données, ce n'est pas très bon, n'est-ce pas ?
Mais que se passe-t-il si nous lui donnons simplement moins de données pour tester ce qui se passe ensuite ?
Si je clique sur exécuter sur tout cela et que je cours ici, j'obtiens une précision de 100 pour cent.
Cela signifie-t-il que c'est la meilleure option ?
Eh bien, pas vraiment, n'est-ce pas, car ce qui se passe maintenant, c'est que notre taille de test, c'est super, super petit.
Nous n'avons que 15 entrées que nous testons.
Et oui, nous avons obtenu 100 pour cent parce que nous apprenons de cent trente-cinq entrées de données.
Mais parce que nos données de test sont si petites.
Bien que nous ayons obtenu 15 sur 15, nous ne pouvons pas être certains que notre modèle est aussi précis car, eh bien, nous
ne l'avons testé que 15 fois.
Il s'agit donc d'un compromis entre la quantité de données avec laquelle vous souhaitez l'entraîner et la quantité de données avec laquelle vous souhaitez le
tester ?
Et c'est pourquoi les entreprises apprécient vraiment les données.
Plus nous avons de données, plus nous pouvons entraîner nos modèles.
OK, que pouvons-nous faire d'autre pour améliorer cela ?
Eh bien, une autre chose que nous pouvons faire est d'utiliser les paramètres ici.
Le classificateur des K voisins les plus proches est peut-être à faire si j'appuie sur exécuter ici et à nouveau.
Très bien.
La précision est un peu plus faible maintenant.
Parce que nous ne testons que pour trois types, trois classes, idéalement, nous avons fait correspondre cela avec nos voisins
les plus proches à la place, si je fais ce qu'il fait réellement, si nous allons à notre classificateur de voisins
les plus proches, cela crée quatre segments à évaluer alors qu'à la place, nous n'avons besoin que des trois types de fleurs d'iris.
Alors restons-en à trois.
Que pouvons-nous faire d'autre ?
Eh bien, une autre chose, si nous pouvons collecter plus de données, c'est peut-être d'avoir plus de colonnes.
Ou des paramètres.
Celles-ci sont parfois appelées fonctionnalités, et plus une machine doit examiner de fonctionnalités, plus elle
peut disposer d'informations.
Cela ne veut pas dire que plus il y a de fonctionnalités, mieux c'est.
Mais cela signifie que peut-être s'il y avait une autre caractéristique que nous pouvons examiner pour les fleurs, il existe
un meilleur modèle que nous pouvons construire pour prédire de quel type il s'agit.
C'est donc une autre façon de l'améliorer.
Enfin, la partie la plus intéressante est l'algorithme réel que nous utilisons dans ce cas, nous avons utilisé le classificateur K voisins, que je viens
de vous dire que nous allons utiliser, mais nous pouvons utiliser n'importe quel type d'algorithme que nous voulons.
Si nous allons à la bibliothèque Cycad Learn, nous pouvons faire différentes choses.
Par exemple, nous pouvons faire un arbre de décision si nous le voulons et utiliser un classificateur d'arbre de décision.
Alors comment pouvons-nous faire cela?
Eh bien, j'importe simplement quelque chose de différent.
Je peux importer le classificateur d'arbre de décision, et au lieu du classificateur du voisin, nous utilisons maintenant le classificateur d'arbre de décision, auquel nous
n'avons pas besoin de lui donner de paramètres.
Et si je lance maintenant ceci.
Oups, je dois changer cela en arbre, donc si je l'exécute et que nous effectuons notre test de précision.
D'accord, j'ai neuf virgule trois trois.
À peu près la même chose qu'avant, et si nous modifions ce paramètre à 50, exécutons-le une fois de plus.
Point neuf deux, mais si vous vous souvenez quand nous avions les voisins.
Classificateur avec les mêmes paramètres de test, taille de point à.
Notre précision était en fait meilleure.
Cette fois-ci, nous avons obtenu une précision de 100 % et vous remarquerez que cela change constamment au fur et
à mesure que nous entraînons notre modèle, parfois il réussit, parfois non, car il apprend constamment.
Mais vous voyez que la précision avec le classificateur des voisins est un peu meilleure.
Ainsi, de cette façon, nous sommes en mesure d'améliorer notre modèle afin que nous puissions maintenant peut-être essayer à nouveau ces étapes jusqu'à ce
que notre modèle soit suffisamment parfait ou au moins assez parfait pour que nous puissions prendre des décisions commerciales.
Très, très cool, non ?
Faisons quelques autres choses dans la prochaine vidéo.