Kami baru saja membuat model kami.
Ingat fungsi yang memberi kita output yang diinginkan dan sekarang kita ingin meningkatkan model kita.
Jadi bagaimana kita bisa melakukan itu?
Nah, ada beberapa hal yang benar, jika Anda ingat.
Yang telah kami lakukan hanyalah membagi data kami menjadi pengujian dan pelatihan, tetapi salah satu hal yang dapat kami lakukan sebagai insinyur pembelajaran
mesin adalah memutuskan berapa banyak data yang akan diberikan untuk dilatih.
Misalnya, jika saya memutuskan bahwa saya ingin 80 persen data menjadi data uji dan hanya
20 persen menjadi bentuk atau data latih, maka model akan memiliki lebih sedikit data untuk dipelajari.
Jika saya memukul lari di sini dan kemudian mari kita jalankan sisa blok.
Dan akhirnya yang ini.
Anda melihat bahwa akurasi saya turun karena saya menguji lebih sedikit data, itu tidak terlalu bagus, bukan?
Tetapi bagaimana jika kita hanya memberikan lebih sedikit data untuk menguji apa yang terjadi?
Jika saya mengklik jalankan pada semua ini dan jalankan di sini, saya mendapatkan akurasi 100 persen.
Apakah itu berarti bahwa ini adalah pilihan terbaik?
Yah, tidak juga, kan, karena yang terjadi sekarang adalah ukuran pengujian kami, sangat, sangat kecil.
Kami hanya memiliki 15 input yang kami uji.
Dan ya, kami mendapat 100 persen karena kami belajar dari seratus tiga puluh lima entri data.
Tetapi karena data pengujian kami sangat kecil.
Meskipun kami mendapat 15 dari 15, kami tidak dapat memastikan bahwa model kami akurat karena, kami
hanya mengujinya 15 kali.
Jadi ini adalah trade off dari berapa banyak data yang ingin Anda latih dan berapa banyak data yang ingin
Anda uji?
Dan itulah mengapa perusahaan sangat menghargai data.
Semakin banyak data yang kami miliki, semakin banyak kami dapat melatih model kami.
Oke, apa lagi yang bisa kita lakukan untuk memperbaiki ini?
Nah, hal lain yang bisa kita lakukan adalah dengan parameter di sini.
Dari K tetangga terdekat classifier mungkin dilakukan untuk jika saya menekan run di sini dan lari lagi.
Baiklah.
Apakah akurasi sedikit lebih rendah sekarang.
Karena kami hanya menguji tiga jenis, tiga kelas, idealnya, kami mencocokkannya dengan tetangga terdekat
kami sebagai gantinya, jika saya melakukan apa yang sebenarnya dilakukannya, jika kami pergi ke pengklasifikasi tetangga
terdekat kami, itu menciptakan empat segmen untuk kami evaluasi padahal kita hanya membutuhkan tiga jenis bunga iris.
Jadi mari kita simpan itu menjadi tiga.
Apa hal lain yang bisa kita lakukan?
Nah, hal lain, jika kita dapat mengumpulkan lebih banyak data, adalah mungkin memiliki lebih banyak kolom.
Atau parameter.
Ini kadang-kadang disebut fitur, dan semakin banyak fitur yang harus dilihat mesin, semakin banyak informasi
yang dapat dimilikinya.
Itu tidak berarti bahwa semakin banyak fitur, semakin baik.
Tapi itu berarti mungkin jika ada fitur lain yang bisa kita lihat untuk bunga, ada model
yang lebih baik yang bisa kita buat untuk memprediksi jenisnya.
Jadi itu cara lain untuk memperbaikinya.
Akhirnya, bagian yang paling menarik adalah algoritma aktual yang kita gunakan dalam kasus ini, kita menggunakan K tetangga classifier, yang baru saja
saya katakan bahwa kita akan menggunakan, tapi kita dapat menggunakan semua jenis algoritma yang kita inginkan.
Jika kita pergi ke perpustakaan Cycad Learn, ada banyak hal berbeda yang bisa kita lakukan.
Misalnya, kita dapat membuat pohon keputusan jika kita menginginkannya dan menggunakan pengklasifikasi pohon keputusan.
Jadi bagaimana kita bisa melakukan itu?
Yah, saya hanya mengimpor sesuatu yang berbeda.
Saya dapat mengimpor pengklasifikasi pohon keputusan, dan alih-alih pengklasifikasi tetangga, kita sekarang menggunakan pengklasifikasi pohon keputusan, yang tidak
perlu kita berikan parameter apa pun.
Dan jika sekarang saya menjalankan ini.
Ups, saya harus mengubah ini menjadi pohon, jadi jika saya menjalankan ini dan kami menjalankan uji akurasi kami.
Baiklah, saya mendapatkan sembilan koma tiga tiga.
Hampir sama seperti yang kita lakukan sebelumnya, dan jika kita mengubahnya menjadi 50, mari kita jalankan ini sekali lagi.
Poin sembilan dua, tetapi jika Anda ingat ketika kami memiliki tetangga.
Classifier dengan parameter pengujian yang sama, ukuran titik ke.
Akurasi kami sebenarnya lebih baik.
Kali ini, kami mendapatkan akurasi 100 persen dan Anda akan melihat bahwa ini terus berubah saat
kami melatih model kami, terkadang itu benar, terkadang tidak, karena terus belajar.
Tetapi Anda melihat bahwa akurasi dengan classifier tetangga sedikit lebih baik.
Jadi dengan cara ini, kami dapat meningkatkan model kami sehingga kami sekarang mungkin dapat mencoba langkah-langkah ini lagi sampai
model kami cukup sempurna atau setidaknya mendekati cukup sempurna bagi kami untuk membuat keputusan bisnis.
Sangat, sangat keren, bukan?
Mari kita lakukan beberapa hal lagi di video berikutnya.