我们刚刚创建了模型｡
请记住, 一个函数可以给出我们想要的输出｡
现在, 我们想改进我们的模型｡
那么我们如何才能做到呢？
嗯, 有几件事, 对吧？
如果你还记得的话｡
我们所做的只是将数据分为测试和训练｡
但作为机器学习工程师, 我们可以做的一件事是决定给予它多少数据来训练｡
例如, 如果我决定将80%的数据作为测试数据, 而仅将20%的数据作为形状或训练数据,
则模型将具有较少的数据可供学习｡
如果我在这里按下“跑”键, 然后我们跑完剩下的街区｡
最后是这个｡
你可以看到, 我的准确性下降了, 因为我测试的数据更少｡
这不太好吧？
但是如果我们只给予它更少的数据来测试呢？
然后呢？
如果我点击运行所有这些并在这里运行, 我会得到100%的准确性｡
这是否意味着这是最好的选择？
嗯, 也不尽然｡
好吧, 我知道了
因为现在的情况是, 我们的测试规模, 它是超级, 超级小｡
我们只测试了15个输入｡
是的, 我们得到了100%, 因为我们从135个数据条目中学习｡
但是因为我们的测试数据太少了｡
虽然我们得到了15分, 但我们不能确定我们的模型｡
准确吗因为我们只测试了15次｡
所以这是一个权衡, 你想用多少数据来训练它, 你想用多少数据来测试它？
这就是为什么公司真正重视数据｡
我们拥有的数据越多, 就越能训练我们的模型｡
好吧, 我会的
我们还能做些什么来改善这一点？
我们可以做的另一件事是这里的参数｡
如果我点击run, 然后再运行一次的话, K个最近邻分类器的最大值可能是4｡
好吧, 我会的
啊, 现在准确度有点低了｡
因为我们只测试三种类型, 三个类｡
理想情况下, 我们将其与最近的邻居进行匹配｡
相反, 如果我做什么, 它实际上做｡
如果我们使用最近邻分类器, 它会创建四个片段供我们评估, 而我们只需要三种鸢尾花类型｡
所以我们把它保持在三个｡
我们还能做些什么？
如果我们能收集到更多的数据, 另一件事就是可能有更多的列｡
或参数｡
这些有时称为特征｡
机器需要查看的功能越多, 它可以拥有的信息就越多｡
这并不意味着特征越多越好,
但这确实意味着, 如果我们可以看到花的另一个特征, 我们就可以建立一个更好的模型来预测它是什么类型｡
这是另一种改进方法｡
最后, 最有趣的部分是我们使用的实际算法｡
在这个例子中, 我们使用了K近邻分类器,
我刚刚告诉过你们我们要使用的, 但是我们可以使用任何类型的算法, 如果我们去网站, 可以学习库｡
我们可以做不同的事情｡
例如, 如果我们愿意, 我们可以做一个决策树, 并使用决策树分类器｡
那么我们如何才能做到呢？
好吧, 我只是导入一些不同的东西｡
我可以导入决策树分类器, 而不是K近邻分类器, 我们现在使用决策树分类器,
我们不需要给予它任何参数｡
如果我现在运行这个｡
哦, 不好意思
我得把这个改成树｡
所以如果我运行这个, 我们运行我们的准确性测试｡
好吧, 我得9分｡ 33.
和我们以前的差不多｡
如果我们把它改成50, 我们再运行一次｡ 92.
但如果你还记得我们有邻居的时候｡
分类器用相同参数的测试大小为0｡ 2.
我们的准确性实际上更好｡
这一次,
我们得到了100%的准确率, 你会注意到, 在我们训练模型的过程中, 准确率不断变化｡
有时它做对了, 有时它做错了, 因为它在不断学习｡
但是你可以看到K近邻的分类器的准确性稍微好一点｡
这样我们就可以改进我们的模型,
这样我们就可以重新尝试这些步骤, 直到我们的模型足够完美, 或者至少接近完美, 足以让我们做出商业决策｡
非常非常酷, 对吧？
让我们在下一个视频中再做一些事情｡