Chúng tôi vừa tạo mô hình của mình.
Hãy nhớ rằng, một chức năng cung cấp cho chúng ta kết quả đầu ra mong muốn.
Và ngay bây giờ, chúng tôi muốn cải thiện mô hình của mình.
Vì vậy, làm thế nào chúng ta có thể làm điều đó?
Chà, có một vài điều, phải không?
Nếu bạn nhớ.
Tất cả những gì chúng tôi đã làm là chia nhỏ dữ liệu của mình thành thử nghiệm và đào tạo.
Nhưng một trong những điều chúng ta có thể làm với tư cách là một kỹ sư học máy là quyết định cung cấp cho nó bao nhiêu dữ liệu để
đào tạo.
Ví dụ: nếu tôi quyết định rằng tôi muốn 80% dữ liệu là dữ liệu thử nghiệm và chỉ 20% là
hình dạng hoặc dữ liệu tàu là mô hình sẽ có ít dữ liệu hơn để học hỏi.
Nếu tôi nhấn run ở đây và sau đó hãy chạy phần còn lại của các khối.
Và cuối cùng là cái này.
Bạn thấy rằng độ chính xác của tôi giảm xuống vì tôi đang kiểm tra ít dữ liệu hơn.
Điều đó không tốt lắm phải không?
Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta chỉ cung cấp cho nó ít dữ liệu hơn để kiểm tra?
Điều gì xảy ra sau đó?
Nếu tôi nhấp vào chạy trên tất cả những thứ này và chạy ở đây, tôi nhận được độ chính xác 100%.
Điều đó có nghĩa rằng đây là lựa chọn tốt nhất?
Chà, không hẳn vậy.
Đúng.
Bởi vì những gì xảy ra bây giờ là kích thước thử nghiệm của chúng tôi, nó siêu, siêu nhỏ.
Chúng tôi chỉ có 15 đầu vào mà chúng tôi đang thử nghiệm.
Và đúng vậy, chúng tôi đạt 100% vì chúng tôi đang học hỏi từ 135 mục nhập dữ liệu.
Nhưng vì dữ liệu thử nghiệm của chúng tôi quá nhỏ.
Mặc dù chúng tôi có 15 trong số 15, chúng tôi không thể chắc chắn rằng mô hình của chúng tôi.
Điều đó có chính xác không vì những gì chúng tôi chỉ thử nghiệm nó 15 lần.
Vì vậy, đây là sự đánh đổi của lượng dữ liệu bạn muốn đào tạo với nó và bạn muốn kiểm tra nó bằng bao
nhiêu dữ liệu?
Và đó là lý do tại sao các công ty thực sự coi trọng dữ liệu.
Càng có nhiều dữ liệu, chúng tôi càng có thể đào tạo nhiều mô hình của mình hơn.
Được chứ.
Chúng ta có thể làm gì khác để cải thiện điều này?
Một điều khác chúng ta có thể làm là với các tham số ở đây.
Trong số K bộ phân loại hàng xóm gần nhất có lẽ là bốn nếu tôi nhấn chạy ở đây và chạy lại.
Được rồi.
Ah, độ chính xác bây giờ thấp hơn một chút.
Bởi vì chúng tôi chỉ thử nghiệm cho ba loại, ba lớp.
Lý tưởng nhất là chúng tôi kết hợp điều đó với những người hàng xóm gần nhất của chúng tôi.
Thay vào đó, nếu tôi làm vì những gì nó thực sự làm.
Nếu chúng tôi đi đến bộ phân loại hàng xóm gần nhất của mình, nó sẽ tạo ra bốn phân đoạn để chúng tôi đánh giá khi nào
thay vào đó chúng tôi chỉ cần ba loại hoa iris.
Vì vậy, chúng ta hãy giữ điều đó cho ba.
Chúng ta có thể làm những điều gì khác?
Một điều khác nếu chúng ta có thể thu thập thêm dữ liệu là có thể có nhiều cột hơn.
Hoặc các thông số.
Đây đôi khi được gọi là các tính năng.
Và một chiếc máy càng có nhiều tính năng thì càng có nhiều thông tin hơn.
Điều đó không có nghĩa là càng nhiều tính năng càng tốt, nhưng có nghĩa là nếu có một tính năng khác mà
chúng ta có thể xem xét cho hoa, thì sẽ có một mô hình tốt hơn mà chúng ta có thể xây dựng để dự đoán loại
hoa đó.
Vì vậy, đó là một cách khác để cải thiện nó.
Cuối cùng, phần thú vị nhất là thuật toán thực tế mà chúng tôi sử dụng.
Trong trường hợp này, chúng tôi đã sử dụng trình phân loại K hàng xóm, mà tôi vừa nói với bạn rằng chúng tôi sẽ sử dụng,
nhưng chúng tôi có thể sử dụng bất kỳ loại thuật toán nào chúng tôi muốn nếu chúng tôi truy cập trang web, có thể tìm hiểu thư viện.
Có những điều khác nhau mà chúng ta có thể làm.
Ví dụ, chúng ta có thể tạo cây quyết định nếu chúng ta muốn và sử dụng bộ phân loại cây quyết định.
Vì vậy, làm thế nào chúng ta có thể làm điều đó?
Chà, tôi chỉ đơn giản là nhập một cái gì đó khác.
Tôi có thể nhập bộ phân loại cây quyết định và thay vì bộ phân loại hàng xóm K, bây giờ chúng ta sử dụng bộ phân loại cây quyết định mà chúng
ta không cần cung cấp cho nó bất kỳ tham số nào.
Và nếu bây giờ tôi chạy cái này.
Ối.
Tôi phải thay đổi cái này thành cái cây.
Vì vậy, nếu tôi chạy điều này và chúng tôi chạy kiểm tra độ chính xác của mình.
Được rồi, tôi nhận được 9. 33.
Khá giống như chúng ta đã có trước đây.
Và nếu chúng ta thay đổi giá trị này thành 50, hãy chạy nó một lần nữa. 92.
Nhưng nếu bạn nhớ khi chúng ta có những người hàng xóm.
Bộ phân loại với các tham số giống nhau của kích thước thử nghiệm là 0. 2.
Độ chính xác của chúng tôi thực sự tốt hơn.
Lần này, chúng tôi có độ chính xác
100% và bạn sẽ nhận thấy rằng điều này liên tục thay đổi khi chúng tôi đào tạo mô hình của mình.
Đôi khi nó đúng, đôi khi không vì nó không ngừng học hỏi.
Nhưng bạn thấy rằng độ chính xác của bộ phân loại K hàng xóm tốt hơn một chút.
Vì vậy, bằng cách này, chúng tôi có thể cải thiện mô hình của mình để bây giờ chúng tôi
có thể thử lại tất cả các bước này cho đến khi mô hình của chúng tôi đủ hoàn hảo hoặc ít nhất là gần đủ hoàn hảo để chúng tôi đưa ra quyết định kinh doanh.
Rất, rất tuyệt, phải không?
Hãy làm một vài điều nữa trong video tiếp theo.