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.
Feature Selection – a gépi tanuláson belül és statisztikában azt a folyamatot jelenti, amivel meghatározhatunk releváns, hasznos feature részhalmazt az analitikai modell megalkotásához. Segít meghatározni a hasznos inputok egy szűk keresztmetszetét, csökkenti a zajt és fejleszti a képzés hatékonyságát.
Az eredményeinket persze nem csak az Azure szolgáltatásain belül vagyunk képesek használni, hanem simán ki tudjuk vinni a modellünket egy külső appra is. Gyors megmutatom, hogy hogyan is néz ez ki C# és R programokban.
Időnként szükséges lehet, hogy egyedi transzformációkat hajtsunk végre az adatokon. Ilyenkor lehet hasznos valamelyik támogatott nyelven implementálni.
Segítségével elvégezhetünk egyedi transzformációkat az adatainkon, a saját metrikáink szerint építhetjük fel, illetve értékelhetjük ki a modelleket. Continue reading