เราเพิ่งสร้างแบบจำลองของเรา
จำไว้ว่าฟังก์ชั่นที่ให้ผลลัพธ์ที่ต้องการแก่เรา
และตอนนี้ เราต้องการปรับปรุงโมเดลของเรา
แล้วเราจะทำได้อย่างไร?
มีบางอย่างใช่ไหม
ถ้าคุณจำได้.
สิ่งที่เราทำคือแบ่งข้อมูลออกเป็นการทดสอบและฝึกฝน
แต่สิ่งหนึ่งที่เราสามารถทำได้ในฐานะวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องคือตัดสินใจว่าจะให้ข้อมูลในการฝึกอบรมมากน้อยเพียงใด
ตัวอย่างเช่น ถ้าฉันตัดสินใจว่าฉันต้องการให้ข้อมูล 80% เป็นข้อมูลทดสอบ และเพียง 20% เท่านั้นที่จะเป็นรูปร่างหรือข้อมูลรถไฟที่เป็นแบบจำลองจะมีข้อมูลให้เรียนรู้น้อยลง
ถ้าฉันกดเรียกใช้ที่นี่แล้วให้เรียกใช้บล็อกที่เหลือ
และสุดท้ายอันนี้
คุณเห็นว่าความแม่นยำของฉันลดลงเพราะฉันทดสอบข้อมูลน้อยลง
มันไม่ค่อยดีนักใช่มั้ย?
แต่ถ้าเราให้ข้อมูลน้อยลงในการทดสอบล่ะ
แล้วจะเกิดอะไรขึ้น?
หากฉันคลิกเรียกใช้สิ่งเหล่านี้และเรียกใช้ที่นี่ ฉันจะได้รับความแม่นยำ 100%
หมายความว่านี่เป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดหรือไม่?
ไม่ได้จริงๆ
ถูกต้อง.
เพราะสิ่งที่เกิดขึ้นตอนนี้คือขนาดทดสอบของเรา มันเล็กมาก
เรามีอินพุตเพียง 15 รายการเท่านั้นที่เรากำลังทดสอบ
และใช่ เราได้ 100% เพราะเรากำลังเรียนรู้จากข้อมูล 135 รายการ
แต่เนื่องจากข้อมูลการทดสอบของเรามีขนาดเล็กมาก
แม้ว่าเราจะได้ 15 จาก 15 แต่เราไม่แน่ใจว่าแบบจำลองของเรา
ว่าแม่นหรือเปล่าเพราะเราทดสอบแค่ 15 ครั้งเท่านั้น
ดังนั้นนี่คือการแลกเปลี่ยนว่าคุณต้องการฝึกข้อมูลจำนวนเท่าใดและต้องการทดสอบด้วยข้อมูลจำนวนเท่าใด
และนั่นเป็นเหตุผลที่บริษัทให้ความสำคัญกับข้อมูลจริงๆ
ยิ่งเรามีข้อมูลมากเท่าไร ก็ยิ่งฝึกโมเดลของเราได้มากเท่านั้น
ตกลง.
เราจะทำอะไรได้อีกบ้างเพื่อปรับปรุงสิ่งนี้
อีกอย่างที่เราทำได้คือกับพารามิเตอร์ในนี้
ของตัวแยกประเภทเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดของ K คืออาจจะทำสี่ถ้าฉันกดวิ่งที่นี่และเรียกใช้อีกครั้ง
ไม่เป็นไร.
อา ความแม่นยำลดลงเล็กน้อยในขณะนี้
เพราะเรากำลังทดสอบแค่สามประเภท สามคลาส
เป็นการดีที่เราจะจับคู่สิ่งนั้นกับเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด
ถ้าฉันทำเพื่อสิ่งที่มันทำจริง
ถ้าเราไปที่ตัวแยกประเภทเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด มันจะสร้างสี่ส่วนสำหรับเราเพื่อประเมินว่าเมื่อใดที่เราต้องการดอกไม้ไอริสเพียงสามประเภทแทน
งั้นเก็บไว้เป็นสามกัน
เราทำอะไรได้อีกบ้าง?
อีกอย่างถ้าเราสามารถรวบรวมข้อมูลได้มากขึ้น ก็คือบางทีอาจมีคอลัมน์มากกว่านี้
หรือพารามิเตอร์ต่างๆ
สิ่งเหล่านี้บางครั้งเรียกว่าคุณสมบัติ
และยิ่งต้องดูคุณสมบัติต่างๆ ของเครื่องมากเท่าไร ก็ยิ่งมีข้อมูลมากขึ้นเท่านั้น
ไม่ได้หมายความว่ายิ่งมีคุณลักษณะมากเท่าไรก็ยิ่งดีเท่านั้น แต่หมายความว่าบางทีหากมีคุณลักษณะอื่นที่เราสามารถดูดอกไม้ได้
ก็อาจมีรูปแบบที่ดีกว่าที่เราสามารถสร้างเพื่อคาดเดาว่าดอกไม้นั้นเป็นประเภทใด
จึงเป็นอีกวิธีหนึ่งในการปรับปรุง
สุดท้าย ส่วนที่น่าสนใจที่สุดคืออัลกอริธึมจริงที่เราใช้
ในกรณีนี้ เราใช้ตัวแยกประเภทของ K Neighbor ซึ่งฉันเพิ่งบอกคุณว่าเรากำลังจะใช้ แต่เราสามารถใช้อัลกอริทึมประเภทใดก็ได้ที่เราต้องการ
ถ้าเราไปที่ไซต์ สามารถเรียนรู้ไลบรารีได้
มีหลายสิ่งที่เราสามารถทำได้
ตัวอย่างเช่น เราสามารถทำแผนผังการตัดสินใจได้หากต้องการและใช้ตัวแยกประเภทแผนผังการตัดสินใจ
แล้วเราจะทำได้อย่างไร?
ฉันแค่นำเข้าสิ่งที่แตกต่างออกไป
ฉันสามารถนำเข้าตัวแยกประเภทแผนผังการตัดสินใจและแทนที่จะใช้ตัวแยกประเภท K เพื่อนบ้าน ตอนนี้เราใช้ตัวแยกประเภทแผนผังการตัดสินใจซึ่งเราไม่จำเป็นต้องให้พารามิเตอร์ใดๆ
แก่มัน
และถ้าตอนนี้ฉันเรียกใช้สิ่งนี้
อ๊ะ.
ฉันต้องเปลี่ยนเป็นต้นไม้
ดังนั้นถ้าฉันเรียกใช้สิ่งนี้และเราเรียกใช้การทดสอบความแม่นยำของเรา
เอาล่ะฉันได้รับ 9 33.
ค่อนข้างมากเท่ากับที่เรามีมาก่อน
และถ้าเราเปลี่ยนนี่เป็น 50, ลองรันอีกครั้ง. 92.
แต่ถ้าจำตอนเรามีเพื่อนบ้าน
ลักษณนามที่มีพารามิเตอร์เดียวกันของขนาดทดสอบเป็น 0 2.
ความแม่นยำของเราดีขึ้นจริงๆ
คราวนี้ เรามีความแม่นยำ 100% และคุณจะสังเกตเห็นว่าสิ่งนี้เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาเมื่อเราฝึกโมเดลของเรา
บางครั้งก็ทำให้ถูกต้อง บางครั้งก็ไม่ได้ เพราะมันเรียนรู้อยู่ตลอดเวลา
แต่คุณเห็นว่าความแม่นยำของตัวแยกประเภทของเพื่อนบ้าน K นั้นดีขึ้นเล็กน้อย
ด้วยวิธีนี้ เราจะสามารถปรับปรุงแบบจำลองของเรา เพื่อให้เราสามารถลองขั้นตอนเหล่านี้ใหม่ทั้งหมดอีกครั้งจนกว่าแบบจำลองของเราจะสมบูรณ์แบบเพียงพอ
หรืออย่างน้อยก็ใกล้จะสมบูรณ์แบบเพียงพอสำหรับเราในการตัดสินใจทางธุรกิจ
เจ๋งมากใช่มั้ย?
มาทำอีกสองสามสิ่งในวิดีโอหน้ากัน