Modelimizi yeni oluşturduk.
Hatırlayın, bize istenen çıktıyı veren bir fonksiyon.
Ve şu anda modelimizi geliştirmek istiyoruz.
Peki bunu nasıl yapabiliriz?
Birkaç şey var, değil mi?
Eğer hatırlarsan.
Tek yaptığımız, verilerimizi test ve eğitim olarak ikiye ayırmak.
Ancak bir makine öğrenimi mühendisi olarak yapabileceğimiz şeylerden biri, eğitmek için ne kadar veri vereceğimize karar vermektir.
Örneğin, verilerin %80'inin test verisi olmasını ve yalnızca %20'sinin şekil veya eğitim verisi
olmasını istediğime karar verirsem, modelin öğreneceği daha az veri olacaktır.
Burayı çalıştırırsam blokların geri kalanını da çalıştıralım.
Ve son olarak da bu.
Daha az veriyi test ettiğim için doğruluk oranımın düştüğünü görüyorsunuz.
Bu pek iyi değil, değil mi?
Peki ya test etmesi için daha az veri verirsek?
Sonra ne olacak?
Tüm bunların üzerinde çalıştır'a tıklar ve burada çalıştırırsam %100 doğruluk elde ederim.
Bu, bunun en iyi seçenek olduğu anlamına mı geliyor?
Pek sayılmaz.
Doğru.
Çünkü şimdi olan şey, test boyutumuzun çok çok küçük olması.
Test ettiğimiz sadece 15 giriş var.
Ve evet, %100 aldık çünkü 135 veri girişinden öğreniyoruz.
Ancak test verilerimiz çok küçük olduğu için.
15 üzerinden 15 almamıza rağmen, modelimizden emin olamayız.
Bu doğru mu çünkü sadece 15 kez test ettik.
Yani bu, ne kadar veri ile eğitmek ve ne kadar veri ile test etmek istediğinize dair bir değiş
tokuş.
İşte bu yüzden şirketler verilere gerçekten değer veriyor.
Ne kadar çok veriye sahip olursak, modellerimizi o kadar çok eğitebiliriz.
Tamam.
Bunu iyileştirmek için başka ne yapabiliriz?
Yapabileceğimiz bir başka şey de buradaki parametrelerdir.
K en yakın komşular sınıflandırıcısından, burada çalıştır ve tekrar çalıştır'a basarsam belki dört tane yapmaktır.
Tamam.
Doğruluk oranı şimdi biraz daha düşük.
Çünkü sadece üç tür, üç sınıf için test yapıyoruz.
İdeal olarak, bunu en yakın komşularımızla eşleştiririz.
Bunun yerine, gerçekte ne işe yaradığı için yaparsam.
En yakın komşu sınıflandırıcımıza gidersek, sadece üç iris çiçeği türüne ihtiyacımız varken değerlendirmemiz
için dört segment oluşturuyor.
O yüzden bunu üçte tutalım.
Başka ne yapabiliriz?
Daha fazla veri toplayabilmemiz için yapabileceğimiz bir başka şey de belki daha fazla sütuna sahip olmaktır.
Ya da parametreler.
Bunlar bazen özellik olarak adlandırılır.
Ve bir makinenin bakması gereken ne kadar çok özellik varsa, o kadar çok bilgiye sahip olabilir.
Bu, daha fazla özelliğin daha iyi olduğu anlamına gelmez, ancak çiçekler için bakabileceğimiz başka
bir özellik olsaydı, ne tür olduğunu tahmin etmek için oluşturabileceğimiz daha iyi bir model olabileceği anlamına
gelir.
Bu da onu geliştirmenin bir başka yolu.
Son olarak, en ilginç kısım kullandığımız gerçek algoritmadır.
Bu durumda, size az önce kullanacağımızı söylediğim K komşu sınıflandırıcısını kullandık, ancak
siteye gidersek istediğimiz her tür algoritmayı kullanabiliriz, kütüphaneyi öğrenebiliriz.
Yapabileceğimiz farklı şeyler var.
Örneğin, istersek bir karar ağacı yapabilir ve bir karar ağacı sınıflandırıcısı kullanabiliriz.
Peki bunu nasıl yapabiliriz?
Ben sadece farklı bir şey ithal ediyorum.
Karar ağacı sınıflandırıcısını içe aktarabilirim ve K komşuları sınıflandırıcısı yerine artık herhangi bir parametre vermemize gerek
olmayan karar ağacı sınıflandırıcısını kullanırız.
Ve eğer şimdi bunu çalıştırırsam.
Oops.
Bunu ağaç olarak değiştirmeliyim.
Eğer bunu çalıştırırsam ve doğruluk testimizi yaparsak.
Tamam, 9'u anladım. 33.
Daha önce sahip olduklarımızla hemen hemen aynı.
Ve bunu 50 olarak değiştirirsek, bunu bir kez daha çalıştıralım. 92.
Ama komşularımızın olduğu zamanı hatırlarsanız.
Test boyutu 0 olan aynı parametrelere sahip sınıflandırıcı. 2.
İsabet oranımız aslında daha iyiydi.
Bu sefer %100 doğruluk elde ettik
ve modelimizi eğittikçe bunun sürekli değiştiğini fark edeceksiniz.
Bazen doğru yapıyor, bazen yapmıyor çünkü sürekli öğreniyor.
Ancak K komşu sınıflandırıcı ile doğruluğun biraz daha iyi olduğunu görüyorsunuz.
Bu şekilde modelimizi geliştirebiliriz, böylece modelimiz yeterince mükemmel
olana ya da en azından iş kararları almamıza yetecek kadar mükemmele yakın olana kadar bu adımları tekrar tekrar deneyebiliriz.
Çok, çok havalı, değil mi?
Bir sonraki videoda birkaç şey daha yapalım.