Miután az adatainkat rendeztük, szétvágtuk, alakítottuk, kezdhetjük a megfelelő Feature halmaz meghatározását. Mint már tudjuk, ehhez maga az Azure is számos megoldást kínál, de csinálhatjuk ezt manuálisan is (ha tudunk valami olyat amit a gép nem 😀 ). Tehát az anyajegyek adathalmazunkban jelenleg mik lesznek a meghatározó feature elemek, amelyeket az osztályozáshoz fogunk használni?
Az előző postban eljutottam addig, hogy az adatokat kicsit módosítottam és a több osztályos tanulásból kétosztályos tanulást csináltam. Most ismét a későbbi könnyebb munka és egy kicsit az eredmények javítása céljából tovább bontottam az adathalmazt. Azaz teljesen különálló adathalmazt hoztam létre a tanuló és a teszt adatoknak. Ez azt jelenti, hogy mind a BENING és a MALIGNANT halmazból véletlenszerűen kiválasztottam 5 db sort tesztadatnak.
Itt az ideje, hogy valós adatokon egy teljesen új kísérletet állítsunk össze, nem kimondottan a környezet, a rendszer vagy a lehetőségek megismerése céljából, hanem sokkal inkább az eddigi ismeretek felhasználva valami egészet alkotni. Kaptam egy adathalmazt amelyben x számú ember (mind férfi és nő) adatai szerepelnek olyan anyajegyekről amelyekről el kell dönteni, hogy nem problémás, gyanús vagy gondot okozó darab.