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第九章 模型预测 — 学生将根据调查结果训练预测模型

时间:2018-09-02 阅读:2435 回复:0
本帖最后由 GaleaWong 于 2018-9-2 16:29 编辑

模型预测 — 学生将根据调查结果训练预测模型

9.1 认识模型预测

课程活动:训练计算机能够预测你早上怎样去学校

课程目标:教电脑做预测
•预测分析可用于识别结构化数据中的模式

话题:预测模型、测试、精度



在这个项目中,你将训练计算机寻找你的同学如何到达学校的模式
你将通过计算机来预测不同的人到学校的旅行来测试这个训练





预测模型
预测模型是指用于预测的,用数学语言或公式所描述的事物间的数量关系。它在一定程度上揭示了事物间的内在规律性,预测时把它作为计算预测值的直接依据










Important:
9.2教学
训练系统





点击“+Add a new project”按钮,创建一个项目名为“Mailman Max”,识别内容为“numbers”数字的项目
点击,添加“age”年龄,内容类型“number”,“distance”距离,内容类型“number”和“friends”朋友数目,内容类型“number
Ps:如果距离可以被描述为数字,选择“number”数字类型
如果它可以被描述为从几个选项中选择,选择“multiple-choice”多想选择类型
你应该使用你在调查中使用的值,但不包括实际的学校旅行方法





点击“Train”训练按钮进入训练页面,点击,为训练提供每种上学方式的调查回来例子
添加名为“car”汽车方式的标签,添加名为“walk”走路方式的标签,添加名为“cycle”骑自行车方式的标签





点击,为标签提供“age”年龄,“distance”离校距离和“friends”附近朋友数。






返回“项目页”,点击“Learn & Test”训练与测试按钮,点击“Train new machine learning model”训练一个机器学期模型按钮,进行生成模型


当系统训练完成后,会有一个测试的按钮,输入测试年龄,离校距离,身边朋友数。会预测出采取哪种的出行方式
到目前为止你做了什么?
你用旅行调查的数字训练了一个简单的机器学习模型。
你已经创建了一个“预测模型”,叫做“预测模型”,因为我们使用这样的模型来进行预测。如果你知道他们的年龄和他们离学校有多远,你可以用这个模型来预测某人步行上学的可能性。
但是这些预测有多准确呢?我们来测试一下!


返回至“Train”训练页面,删除一个标签内的调查例子,再删除前先记住“age”、“distance”和“friends”的数值。点击file:///C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\ksohtml\wps5DFD.tmp.jpg删除该例子


进入“Learn & Test”训练与测试按钮,再次点击“Train new machine learning model”训练一个机器学期模型按钮,进行生成模型


等待新模型的生成,将删除例子的数值输入到测试框中,比较计算机的预测和正确的答案。电脑做对了吗?
到目前为止你做了什么?file:///C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\ksohtml\wps5DFE.tmp.png
你已经测试了你的预测机器学习模型,看看它是多么精确。
通过先删除计算机训练的例子,这意味着你通过询问它的答案来测试它,这个问题是我们以前没有测试过的。
(如果你用用来培训的例子来测试它,它就会还有该例子中进行训练,那么你就不能真正判断计算机是否学会了自己的答案。)
但是考试有多公平呢?
你选择了一个简单的例子吗?(就像一个离学校很远的学生!)
或者你选择了一个很难的例子?
你怎么能选择一个例子来让它公平?


创意与延伸
既然你已经完成了,为什么不尝试一下其他的想法呢?
或者想出一个你自己的?


尝试使用这种方法
你能想出一种在游戏来使用计算机预测人们如何前往学校吗?





尝试更大的测试
不要仅仅从训练数据中删除一个示例并使用它来测试,请尝试使用更多的示例。
你认为你应该用多少来做测试?
如果你使用的测试太少,你就不能确定计算机有多好
如果你使用了太多的测试,你就减少了计算机需要学习多少个例子

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