Acabamos de criar nosso modelo.
Lembre-se de uma função que nos dá a saída desejada e agora queremos melhorar nosso modelo.
Então, como podemos fazer isso?
Bem, há algumas coisas certas, se você se lembra.
Tudo o que fizemos foi dividir nossos dados em teste e treinamento, mas uma das coisas que podemos fazer como engenheiros
de aprendizado de máquina é decidir quantos dados fornecer para treinamento.
Por exemplo, se eu decidi que quero 80 por cento dos dados como dados de teste
e apenas 20 por cento como forma ou dados do trem, o modelo terá menos dados para aprender.
Se eu clicar em executar aqui, vamos executar o resto dos blocos.
E então, finalmente, este.
Você vê que minha precisão caiu porque estou testando menos dados, isso não é muito bom, não é?
Mas e se apenas fornecermos menos dados para testar o que acontece então?
Se eu clicar em executar em todos esses e executar aqui, obtenho 100 por cento de precisão.
Isso significa que esta é a melhor opção?
Bem, não realmente, certo, porque o que acontece agora é que o tamanho do nosso teste é super, super pequeno.
Temos apenas 15 entradas que estamos testando.
E sim, obtivemos 100 por cento porque estamos aprendendo com cento e trinta e cinco entradas de dados.
Mas porque nossos dados de teste são tão pequenos.
Embora tenhamos obtido 15 de 15, não podemos ter certeza de que nosso modelo é tão preciso porque, bem, nós
o testamos apenas 15 vezes.
Portanto, esta é uma troca de quantos dados você deseja treinar e com quantos dados deseja
testá-lo?
E é por isso que as empresas realmente valorizam os dados.
Quanto mais dados tivermos, mais podemos treinar nossos modelos.
OK, o que mais podemos fazer para melhorar isso?
Bem, outra coisa que podemos fazer é com os parâmetros aqui.
O classificador de K vizinhos mais próximos talvez seja útil se eu clicar em executar aqui e executar novamente.
Tudo bem.
A precisão está um pouco menor agora.
Porque estamos apenas testando três tipos, três classes, idealmente, em vez disso, combinamos isso com nossos vizinhos
mais próximos, se eu fizer o que realmente faz, se formos para o classificador de nossos vizinhos mais próximos,
ele está criando quatro segmentos para avaliarmos quando, em vez disso, precisamos apenas dos três tipos de flores de íris.
Então, vamos manter isso em três.
Que outras coisas podemos fazer?
Bem, outra coisa, se pudermos coletar mais dados, é talvez ter mais colunas.
Ou parâmetros.
Às vezes, são chamados de recursos e, quanto mais recursos uma máquina precisa examinar, mais informações
ela pode ter.
Isso não significa que quanto mais recursos, melhor.
Mas significa que talvez se houvesse outro recurso que possamos observar nas flores, haja um modelo
melhor que podemos construir para prever de que tipo é.
Essa é outra maneira de melhorar.
Finalmente, a parte mais interessante é o algoritmo real que usamos neste caso, usamos o classificador de vizinhos K, que
acabei de dizer que vamos usar, mas podemos usar qualquer tipo de algoritmo que quisermos.
Se formos para a biblioteca Cycad Learn, há diferentes coisas que podemos fazer.
Por exemplo, podemos fazer uma árvore de decisão se quisermos e usar um classificador de árvore de decisão.
Então, como podemos fazer isso?
Bem, eu simplesmente importo algo diferente.
Posso importar o classificador da árvore de decisão e, em vez do classificador do vizinho, agora usamos o classificador da árvore de
decisão, ao qual não precisamos fornecer nenhum parâmetro.
E se eu executar isso agora.
Opa, eu tenho que mudar isso para árvore, então se eu executar isso e fizermos nosso teste de precisão.
Tudo bem, eu tenho nove vírgula três três.
Praticamente o mesmo que tínhamos antes, e se mudarmos para 50, vamos executar mais uma vez.
Ponto nove dois, mas se você se lembra quando tínhamos os vizinhos.
Classificador com os mesmos parâmetros de teste, tamanho do ponto para.
Nossa precisão foi realmente melhor.
Desta vez, obtivemos 100 por cento de precisão e você notará que isso muda constantemente conforme treinamos
nosso modelo, às vezes ele acerta, às vezes não, porque está constantemente aprendendo.
Mas você vê que a precisão com o classificador de vizinhos é um pouco melhor.
Dessa forma, podemos aprimorar nosso modelo para que possamos tentar essas etapas novamente até que nosso modelo seja perfeito
o suficiente ou pelo menos próximo da perfeição o suficiente para tomarmos decisões de negócios.
Muito, muito legal né?
Vamos fazer mais algumas coisas no próximo vídeo.