モデルを作成したところです｡
目的の出力を得るための関数と覚えておいてください｡
そして今､ 私たちはモデルを改良したいと考えています｡
では､ どうすればいいのか｡
まあ､ いくつかありますよね｡
覚えていれば｡
私たちがしたことは､ データをテストとトレーニングに分けただけです｡
しかし､ 機械学習のエンジニアとしてできることのひとつは､ どれだけのデータを与えて学習させるかを決めることです｡
例えば､ データの80％をテストデータにして､ 20％だけを形状や学習データにすると決めた場合､
モデルは学習するデータが少なくなってしまいます｡
ここでランを押して､ 残りのブロックを走らせたら｡
そして､ 最後にこの1枚｡
テストするデータが少ないので､ 精度が下がったのがわかりますね｡
それはあまりよろしくないのでは？
しかし､ テストするデータを少なくすればどうでしょう？
それからどうなるのでしょうか？
これらをすべて実行をクリックし､ ここで実行すると､ 100％の精度が得られます｡
これがベストな選択ということでしょうか｡
まあ､ そうでもないんですけどね｡
そうですね｡
というのも､ 今回のテストサイズは､ 超小型なんです｡
テストしているのは15入力だけです｡
そうそう､ 135件のデータ入力から学習しているので100%になったんです｡
しかし､ 私たちのテストデータはとても小さいので
15個中15個を獲得しましたが､ 私たちのモデルがそうであるとは断言できません｡
15回しかテストしていないものだから､ 正確なのでしょうか｡
つまりこれは､ どれだけのデータで学習させるか､ どれだけのデータでテストするかというトレードオフの関係にあるわけです｡
だからこそ､ 企業はデータを本当に大切にするのです｡
データが多ければ多いほど､ モデルの訓練が可能になります｡
なるほど｡
他に改善できることはありますか？
さて､ もうひとつは､ ここにあるパラメータを使ってできることです｡
K近傍分類器のうち､ 「run here」と「run again」を実行すると､ おそらく4つ実行されます｡
わかりました｡
あ､ 精度が少し落ちましたね｡
なぜなら､ 3種類､ 3クラスしかテストしていないのですから｡
理想は､ それを最も近い隣人と一致させることです｡
むしろ､ 実際に何のためにするかというと｡
近傍分類器では､ 3種類のアヤメの花だけが必要なのに､ 4つのセグメントを作成して評価することになります｡
だから､ 3つにしておこう｡
他にどんなことができるのか？
もうひとつ､ もっとデータを集められるとしたら､ コラムの数を増やした方がいいかもしれませんね｡
あるいはパラメータ｡
これらはフィーチャーと呼ばれることもあります｡
そして､ 機械は見るべき機能が多ければ多いほど､ より多くの情報を持つことができるのです｡
だからといって､ 機能が多ければ多いほどいいというわけではありません｡ しかし､ もし花の特徴に着目した別の機能があれば､
その花の種類を予測するためのよりよいモデルが構築できるかもしれません｡
それも改善方法のひとつなんですね｡
最後に､ 最も興味深いのは､ 実際に使っているアルゴリズムです｡
今回はK近傍分類器を使いましたが､ 学習ライブラリのサイトに行けば､
どんなタイプのアルゴリズムでも使うことができます｡
できることはさまざまです｡
例えば､ やろうと思えば決定木もできますし､ 決定木分類器を使うこともできます｡
では､ どうすればいいのか｡
まあ､ 単純に違うものを輸入しているだけなんですけどね｡
決定木分類器をインポートして､ K近傍分類器の代わりに､ パラメータを与える必要のない決定木分類器を使うことができるようになりました｡
そして､ 今これを実行すると｡
おっとっと｡
これをツリーに変えなければならない｡
では､ これを実行し､ 精度のテストを行うとします｡
よし､ 9番をゲット｡ 33.
以前とほとんど同じです｡
そして､ これを50に変えたら､ もう1回実行してみましょう｡ 92.
でも､ ご近所さんがいた頃を思い出すと｡
テストサイズ 0 の同じパラメータを持つ分類器｡ 2.
実際に精度は上がっていました｡
今回は100％の精度を得ましたが､
この精度はモデルのトレーニングによって常に変化していることにお気づきでしょうか｡
常に学習しているので､ うまくいくときもあれば､ そうでないときもあります｡
しかし､ Kネイバーズ分類器による精度が少し向上していることがわかりますね｡
このようにして､ モデルを改善し､ ビジネス上の意思決定を行うのに十分なほど､
あるいは少なくともそれに近いほどモデルが完璧になるまで､ このステップを繰り返すことができるようになりました｡
とても､ かっこいいでしょう？
次の動画では､ もう少しいろいろやってみましょう｡