Abbiamo appena creato il nostro modello.
Ricorda una funzione che ci fornisce l'output desiderato e in questo momento vogliamo migliorare il nostro modello.
Quindi come possiamo farlo?
Beh, ci sono alcune cose giuste, se ricordi.
Tutto ciò che abbiamo fatto è stato suddividere i nostri dati in test e training, ma una delle cose che possiamo fare come
ingegnere di machine learning è decidere quanti dati fornirgli per l'addestramento.
Ad esempio, se decidessi di volere che l'80% dei dati siano i dati di test e
solo il 20% la forma o i dati del treno, il modello avrà meno dati da cui imparare.
Se premo corri qui e poi eseguiamo il resto dei blocchi.
E poi finalmente questo.
Vedi che la mia precisione è diminuita perché sto testando meno dati, non è molto buono, vero?
Ma cosa succede se gli diamo solo meno dati per testare cosa succede allora?
Se clicco su Esegui su tutti questi e corro qui, ottengo una precisione del 100%.
Significa che questa è l'opzione migliore?
Beh, non proprio, giusto, perché quello che succede ora è che la nostra dimensione di prova è super, super piccola.
Abbiamo solo 15 input che stiamo testando.
E sì, abbiamo ottenuto il 100% perché stiamo imparando da centotrentacinque inserimenti di dati.
Ma perché i nostri dati di test sono così piccoli.
Anche se abbiamo ottenuto 15 su 15, non possiamo essere certi che il nostro modello sia così accurato perché, beh,
l'abbiamo testato solo 15 volte.
Quindi questo è un compromesso tra quanti dati vuoi addestrarlo e con quanti dati vuoi
testarlo?
Ed è per questo che le aziende apprezzano davvero i dati.
Più dati abbiamo, più possiamo addestrare i nostri modelli.
OK, cos'altro possiamo fare per migliorarlo?
Bene, un'altra cosa che possiamo fare è con i parametri qui.
Del classificatore dei vicini più prossimi K è forse da fare se premo corri qui e corro di nuovo.
Tutto bene.
La precisione è un po' più bassa ora.
Poiché stiamo testando solo tre tipi, tre classi, idealmente, l'abbiamo confrontato con i nostri vicini più
prossimi, invece, se lo faccio per quello che fa effettivamente, se andiamo al nostro classificatore dei vicini più
prossimi, sta creando quattro segmenti da valutare quando invece abbiamo bisogno solo dei tre tipi di fiori di iris.
Quindi teniamolo a tre.
Quali altre cose possiamo fare?
Bene, un'altra cosa, se possiamo raccogliere più dati, è forse avere più colonne.
O parametri.
Queste sono talvolta chiamate funzionalità e più funzionalità deve esaminare una macchina, più
informazioni può avere.
Ciò non significa che più funzioni ci sono, meglio è.
Ma significa che forse se ci fosse un'altra caratteristica che possiamo osservare per i fiori, c'è un
modello migliore che possiamo costruire per prevedere di che tipo si tratta.
Quindi questo è un altro modo per migliorarlo.
Infine, la parte più interessante è l'algoritmo che usiamo in questo caso, abbiamo usato il classificatore K neighbors, che ti
ho appena detto che useremo, ma possiamo usare qualsiasi tipo di algoritmo che vogliamo.
Se andiamo alla libreria Cycad Learn, ci sono diverse cose che possiamo fare.
Ad esempio, possiamo creare un albero decisionale se lo desideriamo e utilizzare un classificatore dell'albero decisionale.
Quindi come possiamo farlo?
Bene, ho semplicemente importato qualcosa di diverso.
Posso importare il classificatore dell'albero delle decisioni e, invece del classificatore del vicino, ora usiamo il classificatore dell'albero delle decisioni, a
cui non è necessario assegnare alcun parametro.
E se ora eseguo questo.
Oops, devo cambiarlo in albero, quindi se eseguo questo e eseguiamo il nostro test di precisione.
Va bene, ho nove virgola tre tre.
Praticamente lo stesso di prima, e se lo cambiamo in 50, eseguiamolo ancora una volta.
Punto nove due, ma se ricordi quando avevamo i vicini.
Classificatore con gli stessi parametri di test, dimensione del punto a.
La nostra precisione era effettivamente migliore.
Questa volta abbiamo ottenuto una precisione del 100% e noterete che questo cambia costantemente mentre addestriamo il
nostro modello, a volte lo fa bene, a volte no, perché impara costantemente.
Ma vedi che la precisione con il classificatore dei vicini è leggermente migliore.
Quindi, in questo modo, siamo in grado di migliorare il nostro modello in modo da poter forse provare di nuovo questi passaggi fino a
quando il nostro modello non sarà sufficientemente perfetto o almeno abbastanza perfetto da consentirci di prendere decisioni aziendali.
Molto, molto bello, vero?
Facciamo qualche altra cosa nel prossimo video.