Acabamos de crear nuestro modelo.
Recuerde una función que nos da el resultado deseado y ahora mismo queremos mejorar nuestro modelo.
Entonces, ¿cómo podemos hacer eso?
Bueno, hay algunas cosas correctas, si recuerdas.
Todo lo que hemos hecho es dividir nuestros datos en prueba y entrenamiento, pero una de las cosas que podemos hacer como
ingeniero de aprendizaje automático es decidir cuántos datos entregar para entrenar.
Por ejemplo, si decido que quiero que el 80 por ciento de los datos sean los datos de prueba y solo
el 20 por ciento sean la forma o los datos del tren, ese es el modelo tendrá menos datos de los que aprender.
Si presiono ejecutar aquí y luego ejecutemos el resto de los bloques.
Y luego finalmente este.
Ves que mi precisión bajó porque estoy probando menos datos, eso no es muy bueno, ¿verdad?
Pero, ¿qué pasa si le damos menos datos para probar qué sucede entonces?
Si hago clic en ejecutar en todos estos y ejecuto aquí, obtengo una precisión del 100 por ciento.
¿Significa eso que esta es la mejor opción?
Bueno, en realidad no, cierto, porque lo que pasa ahora es que nuestro tamaño de prueba es super, super pequeño.
Solo tenemos 15 entradas que estamos probando.
Y sí, obtuvimos el 100 por ciento porque estamos aprendiendo de ciento treinta y cinco entradas de datos.
Pero debido a que nuestros datos de prueba son tan pequeños.
Aunque obtuvimos 15 de 15, no podemos estar seguros de que nuestro modelo sea tan preciso porque, bueno, solo
lo probamos 15 veces.
Entonces, esto es una compensación de con cuántos datos desea entrenarlos y con cuántos datos desea
probarlos.
Y es por eso que las empresas realmente valoran los datos.
Cuantos más datos tengamos, más podremos entrenar nuestros modelos.
Bien, ¿qué más podemos hacer para mejorar esto?
Bueno, otra cosa que podemos hacer es con los parámetros aquí.
De los K vecinos más cercanos, el clasificador es quizás para hacer si presiono ejecutar aquí y ejecutar nuevamente.
Está bien.
La precisión es un poco menor ahora.
Debido a que solo estamos probando para tres tipos, tres clases, idealmente, lo emparejamos con nuestros vecinos más
cercanos en su lugar, si hago lo que realmente hace, si vamos al clasificador de nuestros vecinos más cercanos,
está creando cuatro segmentos para que los evaluemos. cuando en cambio solo necesitamos los tres tipos de flores de iris.
Así que mantengamos eso en tres.
¿Qué otras cosas podemos hacer?
Bueno, otra cosa, si podemos recopilar más datos, es quizás tener más columnas.
O parámetros.
A veces se denominan funciones, y cuantas más funciones tenga que examinar una máquina, más
información podrá tener.
Eso no significa que cuantas más funciones, mejor.
Pero sí significa que tal vez si hubiera otra característica que podamos observar para las flores, hay
un modelo mejor que podemos construir para predecir de qué tipo es.
Así que esa es otra forma de mejorarlo.
Finalmente, la parte más interesante es el algoritmo real que usamos en este caso, usamos el clasificador de K vecinos, que les
acabo de decir que vamos a usar, pero podemos usar cualquier tipo de algoritmo que queramos.
Si vamos a la biblioteca Cycad Learn, hay diferentes cosas que podemos hacer.
Por ejemplo, podemos hacer un árbol de decisión si queremos y usar un clasificador de árbol de decisión.
Entonces, ¿cómo podemos hacer eso?
Bueno, simplemente importo algo diferente.
Puedo importar el clasificador del árbol de decisiones y, en lugar del clasificador del vecino, ahora usamos el clasificador del árbol de
decisiones, al que no necesitamos darle ningún parámetro.
Y si ahora ejecuto esto.
Vaya, tengo que cambiar esto a árbol, así que si ejecuto esto y ejecutamos nuestra prueba de precisión.
Muy bien, obtengo nueve punto tres tres.
Prácticamente lo mismo que teníamos antes, y si cambiamos esto a 50, ejecutemos esto una vez más.
Punto nueve dos, pero si recuerdas cuando teníamos a los vecinos.
Clasificador con los mismos parámetros de prueba, tamaño de punto a.
Nuestra precisión fue en realidad mejor.
Esta vez, obtuvimos una precisión del 100 por ciento y notará que esto cambia constantemente a medida que entrenamos
nuestro modelo, a veces lo hace bien, a veces no, porque está en constante aprendizaje.
Pero ves que la precisión con el clasificador de vecinos es un poco mejor.
De esta manera, podemos mejorar nuestro modelo para que ahora podamos probar estos pasos nuevamente hasta que nuestro modelo sea
lo suficientemente perfecto o al menos lo suficientemente perfecto para que podamos tomar decisiones comerciales.
Muy, muy genial, ¿verdad?
Hagamos algunas cosas más en el siguiente video.