‫الآن يبدأ السحر حقًا.
‫وأنا متحمس جدًا لهذا السبب لماذا؟
‫هذا ما كنا نبني من أجله.
‫كنا نتدرب.
‫كنا نقوم بمجموعة كاملة من التعليمات البرمجية.
‫كنا نعمل مع البيانات ، ونملأ البيانات الناقصة ، ونحولها إلى أرقام.
‫لقد قمنا بتدريب عدد لا يحصى من نماذج التعلم الآلي.
‫حسنًا ، في الواقع ، ربما حوالي خمسة أو ستة في دفتر الملاحظات هذا.
‫لكننا الآن بصدد استخدام نموذج تعلم آلي مدرب لعمل بعض التنبؤات.
‫هذا هو المكان الذي ينبع منه السحر في التعلم الآلي ، أليس كذلك؟
‫لذا ما سنفعله هو أننا سنأخذ نموذجنا هنا ، النموذج الذي قمنا بتدريبه.
‫يمكننا تشغيل هذا مرة أخرى.
‫لذلك سيعطينا هذا درجة هنا.
‫هذا هو تدريب CLF على مجموعة بيانات أمراض القلب ، حيث تخبر X نموذجنا للعثور على الأنماط
‫بين X train و Y train.
‫الآن ما سنفعله ، رأينا درجة C.
‫الآن هذا هو تقييم النموذج على مجموعة بيانات الاختبار بحيث لم يسبق له مثيل من قبل.
‫إذن ما يحدث خلف الكواليس مع النتيجة هو أن النموذج يقوم بالتنبؤات على
‫بيانات اختبار X ، في الواقع يصنع شيئًا مثل Y ينتشر ثم يقارنها باختبار Y.
‫تنبيه المفسد ، لقد قمنا نوعًا ما بالتنبؤات ، لكننا الآن سنراهم
‫في الجسد.
‫لذلك دعنا نذهب هنا.
‫حسنا.
‫تعليق.
‫استخدم نموذجًا مدربًا لعمل تنبؤات.
‫الآن ، هناك طريقتان حقيقيتان لعمل تنبؤات بطريقتين لعمل تنبؤات نريد استخدامها.
‫واحد هو وظيفة التنبؤ.
‫في الواقع ، هناك أكثر من ذلك بقليل ، لكن هذه هي العوامل الرئيسية التي
‫تتنبأ بالوظيفة ومن ثم توقع بروبا.
‫سأبحث في التنبؤ أولاً لأن هذا هو العنصر الرئيسي الذي تريد استخدامه.
‫كيف يمكننا عمل ذلك؟
‫حسنًا ، الشيء الجميل هو جمال واجهة برمجة التطبيقات للقرض النفسي.
‫حق؟
‫لقد تم تصميمه بشكل مثير للدهشة نوعًا ما عندما تفعل شيئًا واحدًا ، ولهذا السبب يمكننا بسهولة تفكيك
‫نموذجنا قبل التحدث الخطي عن مصنف الغابة العشوائي.
‫بغض النظر عن النموذج الذي لدينا هنا تقريبًا ، سيكون هناك نوع
‫من الوظيفة الملائمة ، ودالة درجات لتقييمها ووظيفة توقع ، لذلك من الطبيعي أن نحاول استدعاء self ، لا نتنبأ.
‫الآن ما الذي تعتقد أنه قد يحتاج إلى اتخاذه إذا كنا نحاول عمل تنبؤات هنا.
‫محاولة التنبؤ بما إذا كان شخص ما مصابًا بأمراض القلب أم لا.
‫ما الذي يجب أن نجعل نموذجنا يتنبأ به؟
‫الشيء المهم هنا هو تذكر ما تعلمه نموذجنا.
‫وفي حالتنا ، تم التعرف على هذه الميزات.
‫يتم تعلمه من خلال معايير الجسم المختلفة أو المعايير الصحية للمريض.
‫ولذا فمن المنطقي أن تتنبأ بالوظيفة.
‫لكي يقوم نموذج التعلم الآلي الخاص بنا بعمل تنبؤ ، يجب تمريره.
‫بيانات مماثلة ، في الواقع نفس البيانات بالضبط أو نفس تنسيق البيانات التي تعلمت عليها.
‫لذلك دعونا نعطي مثالا.
‫إذا لم يفلح ذلك ، فسنعمل على إنشاء مصفوفة لا تعمل في البداية ونضع بعض العناصر العشوائية
‫هنا.
‫1784 في الواقع ثلاثة أربعة.
‫كنت أنظر إلى أربعة لكن أضغط على أي حال.
‫قصة طويلة.
‫التحول القصير إلى هذا لا يعمل.
‫همم.
‫لماذا هذا خطأ القيمة؟
‫لننزل هنا.
‫مصفوفة 2d متوقعة ولكن حصلت على مجموعة D واحدة بدلاً من ذلك.
‫لقد أظهر لنا مجموعتنا.
‫نضع هناك.
‫إعادة تشكيل البيانات الخاصة بك باستخدام أي من المصفوفتين.
‫أعد تشكيل إذا كانت بياناتك تحتوي على ميزة واحدة أو معدل ، أو أعد تشكيل سمة واحدة سلبية إذا كانت تحتوي على عينة
‫واحدة.
‫لكن ما يمكننا فعله ، لدينا بعض البيانات بالشكل الصحيح بالفعل وهذا في صورة اختبار X.
‫لذلك دعونا نرى.
‫دعنا نذكر أنفسنا قبل أن نضغط على الزناد ، شكل اختبار X ، لأن تذكر أن نموذجنا قد تدرب على
‫بيانات التدريب ولم ير بيانات الاختبار من قبل.
‫لذا إذا أردنا عمل تنبؤات ، يجب أن تكون بهذا الشكل.
‫لنفعلها اذا.
‫اها.
‫ماذا يعني هذا تبدو؟
‫بماذا يذكرك هذا عندما نقوم بالتنبؤات هنا؟
‫ربما ليس كثيرًا لأنه مجرد مجموعة من الأصفار والآحاد وهذا جيد إذا كنت تفكر في
‫ذلك.
‫ولكن إذا ألقينا نظرة على سبب الاختبار.
‫لقد حصلنا بالفعل على نفس الشيء بالضبط.
‫ربما إذا ذهبنا وكنا شعاعًا ، فراجع ما إذا كان سيتم تنسيقه بنفس الطريقة بالضبط.
‫فقاعة.
‫هناك نذهب.
‫لذا فإن ما فعلناه الآن هو أننا وضعنا تنبؤات بشأن بيانات الاختبار للتنبؤ بما إذا كان شخص ما مصابًا بأمراض القلب
‫أم لا.
‫إذن صفر أو واحد.
‫الآن ، ملصقاتنا بنفس تنسيق ملصقات الاختبار الخاصة بنا ، لذا فإن تنبؤاتنا في نفس تنسيق ملصقات
‫الاختبار الخاصة بنا.
‫الآن هذا قليل من الفم ، لكنك سترى سبب أهمية ذلك.
‫لذا يمكننا الآن مقارنة التنبؤات بالحقيقة.
‫في حالتنا ، هذه هي الحقيقة.
‫الصحيح.
‫تسميات الاختبار ، هذا هو المكان الذي نقسم فيه بياناتنا المعدة أعلاه هنا.
‫نحن نقسمها هنا.
‫وهذه توقعاتنا.
‫لذلك سيكون هذا أكثر منطقية هنا بمجرد أن نضعه في الكود.
‫لذا قارن التنبؤات بعلامات الحقيقة لتقييم النموذج.
‫إنه نوع من الممارسات الجيدة لحفظ التنبؤات لشيء مثل ينتشر y.
‫هذا ما قد تراه في الوثائق.
‫توقع Clf اختبار x والآن ما سنفعله هو NP يعني أن y ينتشر يساوي اختبار y.
‫فقاعة.
‫والآن ماذا نفعل هنا؟
‫نحن نقوم بالتنبؤات هنا مع نموذجنا ، ونقارن التنبؤات بتسميات الحقيقة الأساسية.
‫وفي الواقع ، أنا أستخدم كلمة مختلفة هنا.
‫الحقيقة الأساسية.
‫هذا اسم آخر للسبب.
‫لذا أقارنها بتسميات الحقيقة من مجموعة بياناتنا الأصلية.
‫انزل ذلك.
‫لماذا يشار إليها أيضًا بالحقيقة الأرضية.
‫ربما كان علي أن أطرح ذلك هناك مع تسمياتنا.
‫ولكن من أين يذكرنا هذا الرقم؟
‫حسنًا ، من أين أتى هذا من قبل؟
‫لذلك سنرى جميع النقاط ، اختبار س ، اختبار ص.
‫إنهما نفس الشيء بالضبط.
‫جميلة.
‫ما نحسبه هنا هو الدقة أو مجرد مقارنة مدى جودة أداء النموذج مع هذه الخريطة يعني أننا ذاهبون
‫، لكل عينة هنا ، هل توقع نموذجنا فعلاً تلك التسمية حتى نتمكن من استعراضها يدويًا
‫و اذهب ، صفر صفر نعم.
‫واحد.
‫لقد فهمت ذلك بشكل خاطئ
‫حصلت على هذا الحق.
‫حصلت على الشي الصحيح.
‫حصلت على هذا الحق.
‫ويمكننا أن نتخيل ما إذا كان لديك الآلاف والآلاف من التسميات المختلفة.
‫لذلك لن نقوم بذلك يدويًا كما لو أننا سنفعل ذلك في أي وقت.
‫هناك طريقة أخرى للقيام بذلك.
‫يمكننا الانتقال من Skyline Metrics ، دقة الاستيراد ، النتيجة.
‫مرة أخرى ، سنغطي المقاييس في.
‫أعتقد أنه الجزء التالي الذي نتقدم به.
‫كنت على وشك التحقق مما نغطيه.
‫قد نفعل ذلك الآن.
‫نعم.
‫تقييم النموذج هو القسم التالي ، ولكن في الوقت الحالي ، ما عليك سوى التحقق منه هنا.
‫نقاط الدقة.
‫لماذا اختبار Y ينتشر الآن؟
‫برأيك ، ما الذي سيأتي به هذا إذا كنا نتحقق من درجة الدقة ، إذا عدنا إلى هنا وضغطنا
‫على علامة تبويب shift لإرجاع متوسط الدقة على بيانات الاختبار والتسميات المحددة.
‫والآن نقوم بتشغيل هذا الازدهار ، نفس الشيء.
‫إذن ، هناك ثلاث طرق مختلفة لفعل الشيء نفسه بالضبط إذا ذهبنا إلى هنا.
‫لماذا ا؟
‫حقيقي.
‫انظر ، من هنا حصلت على الاسم الحقيقي ، أليس كذلك؟
‫الحقيقة الأساسية.
‫في حالتنا ، تسمياتنا الحقيقية Y أو الملصقات التي تأتي مع مجموعة البيانات الخاصة بنا موجودة في بيانات الاختبار ويتم
‫حفظ تسميات التنبؤ الخاصة بنا في حيزات y.
‫لقد استخدموا y pred هنا في docstring.
‫إذن هذه هي درجة تصنيف الدقة.
‫جميلة.
‫هذه إحدى الطرق لعمل تنبؤات باستخدام نموذج التصنيف الخاص بنا.
‫لنرى الآن هنا قلنا أن هناك طريقتين مختلفتين للتنبؤ والتنبؤ بالمحترفين.
‫سنترك تعليقًا صغيرًا لأنفسنا.
‫قم بعمل تنبؤات باستخدام توقع prober.
‫الآن ، سأقول هذا للفيديو التالي ، أليس كذلك؟
‫للتأكد من أن هذا لا يطول قليلاً.
‫لكن بخلاف ذلك ، سيكون لدي القليل من الممارسة لإجراء بعض التنبؤات ، ومعرفة ما إذا كان يمكنك استدعاء
‫وظيفة التنبؤ مع مجموعة بيانات X بنفس تنسيق البيانات التي تم التدريب عليها.
‫وسأراكم في الفيديو التالي.