Wir haben gerade unser Modell erstellt.
Erinnern Sie sich an eine Funktion, die uns die gewünschte Ausgabe liefert, und jetzt möchten wir unser Modell verbessern.
Wie können wir das tun?
Nun, ein paar Dinge sind richtig, wenn Sie sich erinnern.
Alles, was wir getan haben, ist unsere Daten in Test und Training aufzuteilen, aber als Ingenieur für maschinelles Lernen können wir unter anderem
entscheiden, wie viele Daten wir ihnen zum Trainieren zur Verfügung stellen.
Wenn ich beispielsweise entschieden habe, dass 80 Prozent der Daten die Testdaten und nur
20 Prozent die Form- oder Zugdaten sein sollen, hat das Modell weniger Daten zum Lernen.
Wenn ich hier auf Ausführen drücke und dann lass uns den Rest der Blöcke ausführen.
Und dann endlich dieser.
Sie sehen, dass meine Genauigkeit nachgelassen hat, weil ich weniger Daten teste, das ist nicht sehr gut, oder?
Aber was ist, wenn wir ihm nur weniger Daten geben, um zu testen, was dann passiert?
Wenn ich bei all diesen auf Ausführen klicke und hier ausführen, erhalte ich eine Genauigkeit von 100 Prozent.
Bedeutet das, dass dies die beste Option ist?
Nun, nicht wirklich, richtig, denn was jetzt passiert ist, dass unsere Testgröße super, super klein ist.
Wir haben nur 15 Eingänge, die wir testen.
Und ja, wir haben 100 Prozent, weil wir aus einhundertfünfunddreißig Dateneinträgen lernen.
Aber weil unsere Testdaten so klein sind.
Obwohl wir 15 von 15 erhalten haben, können wir nicht sicher sein, ob unser Modell so genau ist, da wir es
nur 15 Mal getestet haben.
Dies ist also ein Kompromiss, mit wie vielen Daten Sie trainieren und mit wie vielen Daten Sie es
testen möchten?
Und deshalb legen Unternehmen großen Wert auf Daten.
Je mehr Daten wir haben, desto besser können wir unsere Modelle trainieren.
Okay, was können wir noch tun, um das zu verbessern?
Nun, eine andere Sache, die wir tun können, sind die Parameter hier.
Der Klassifikator K der nächsten Nachbarn ist vielleicht zu tun, wenn ich hier auf Ausführen drücke und erneut laufe.
Gut.
Die Genauigkeit ist jetzt etwas geringer.
Da wir nur auf drei Typen und drei Klassen testen, haben wir das im Idealfall mit
unseren nächsten Nachbarn abgeglichen. Wenn ich das tue, was es tatsächlich tut, wenn wir zu unserem Nächstnachbarn-Klassifikator
gehen, erstellen wir vier Segmente, die wir auswerten können wenn wir stattdessen nur die drei Arten von Irisblüten brauchen.
Belassen wir es also bei drei.
Was können wir noch tun?
Eine andere Sache, wenn wir mehr Daten sammeln können, ist vielleicht mehr Spalten.
Oder Parameter.
Diese werden manchmal als Funktionen bezeichnet, und je mehr Funktionen eine Maschine anzeigen muss, desto mehr Informationen
kann sie enthalten.
Das bedeutet nicht, dass je mehr Funktionen, desto besser.
Aber es bedeutet, dass es vielleicht ein besseres Modell gibt, das wir erstellen
können, um vorherzusagen, um welche Art es sich handelt.
Das ist also eine weitere Möglichkeit, es zu verbessern.
Schließlich ist der interessanteste Teil der eigentliche Algorithmus, den wir in diesem Fall verwenden, wir haben den K-Nachbarn-Klassifikator verwendet, den
ich Ihnen gerade gesagt habe, aber wir können jeden beliebigen Algorithmus verwenden, den wir wollen.
Wenn wir zur Cycad Learn-Bibliothek gehen, können wir verschiedene Dinge tun.
Zum Beispiel können wir einen Entscheidungsbaum erstellen, wenn wir wollen, und einen Entscheidungsbaum-Klassifikator verwenden.
Wie können wir das tun?
Nun, ich importiere einfach etwas anderes.
Ich kann den Klassifikator des Entscheidungsbaums importieren, und statt des Klassifikators des Nachbarn verwenden wir jetzt den Klassifikator des
Entscheidungsbaums, dem wir keine Parameter geben müssen.
Und wenn ich das jetzt laufe.
Hoppla, ich muss dies in Baum ändern, also wenn ich dies ausführe und wir unseren Genauigkeitstest ausführen.
Okay, ich bekomme neun Komma drei drei.
So ziemlich das gleiche wie zuvor, und wenn wir dies auf 50 ändern, lassen Sie uns dies noch einmal ausführen.
Punkt neun zwei, aber wenn du dich erinnerst, als wir die Nachbarn hatten.
Klassifikator mit den gleichen Testparametern, Punktgröße bis.
Unsere Genauigkeit war tatsächlich besser.
Dieses Mal haben wir eine 100-prozentige Genauigkeit und Sie werden feststellen, dass sich dies beim Trainieren
unseres Modells ständig ändert, manchmal richtig, manchmal nicht, weil es ständig lernt.
Aber Sie sehen, dass die Genauigkeit mit dem Neighbors-Klassifikator etwas besser ist.
Auf diese Weise können wir unser Modell verbessern, sodass wir diese Schritte jetzt vielleicht noch einmal wiederholen können, bis
unser Modell perfekt genug oder zumindest nahezu perfekt genug ist, um Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Sehr, sehr cool, oder?
Lassen Sie uns im nächsten Video noch ein paar Dinge tun.